Добірка наукової літератури з теми "Smart Manufacturing Systems"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Smart Manufacturing Systems".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Статті в журналах з теми "Smart Manufacturing Systems"
ElMaraghy, Hoda. "Smart changeable manufacturing systems." Procedia Manufacturing 28 (2019): 3–9. http://dx.doi.org/10.1016/j.promfg.2018.12.002.
Повний текст джерелаTuptuk, Nilufer, and Stephen Hailes. "Security of smart manufacturing systems." Journal of Manufacturing Systems 47 (April 2018): 93–106. http://dx.doi.org/10.1016/j.jmsy.2018.04.007.
Повний текст джерелаEdgar, Thomas F., and Efstratios N. Pistikopoulos. "Smart manufacturing and energy systems." Computers & Chemical Engineering 114 (June 2018): 130–44. http://dx.doi.org/10.1016/j.compchemeng.2017.10.027.
Повний текст джерелаEtz, Dieter, Hannes Brantner, and Wolfgang Kastner. "Smart Manufacturing Retrofit for Brownfield Systems." Procedia Manufacturing 42 (2020): 327–32. http://dx.doi.org/10.1016/j.promfg.2020.02.085.
Повний текст джерелаRobert, Michel, Jean Michel Rivière, Jean Luc Noizette, and Frédéric Hermann. "Smart sensors in flexible manufacturing systems." Sensors and Actuators A: Physical 37-38 (June 1993): 239–46. http://dx.doi.org/10.1016/0924-4247(93)80041-e.
Повний текст джерелаShahbazi, Zeinab, and Yung-Cheol Byun. "Improving Transactional Data System Based on an Edge Computing–Blockchain–Machine Learning Integrated Framework." Processes 9, no. 1 (January 4, 2021): 92. http://dx.doi.org/10.3390/pr9010092.
Повний текст джерелаBi, Zhuming, Wen-Jun Zhang, Chong Wu, Chaomin Luo, and Lida Xu. "Generic Design Methodology for Smart Manufacturing Systems from a Practical Perspective. Part II—Systematic Designs of Smart Manufacturing Systems." Machines 9, no. 10 (September 23, 2021): 208. http://dx.doi.org/10.3390/machines9100208.
Повний текст джерелаLenz, Juergen, Dominik Lucke, and Thorsten Wuest. "Description Model of Smart Connected Devices in Smart Manufacturing Systems." Procedia Computer Science 217 (2023): 1086–94. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2022.12.307.
Повний текст джерелаAdiga N, Achal, Avaneesh B. Ballal, Dileep P, Harishgowda M, Roopa T S, and Gangadhar Angadi. "Smart Automated Guided Vehicle for Flexible Manufacturing Systems." ECS Transactions 107, no. 1 (April 24, 2022): 13205–20. http://dx.doi.org/10.1149/10701.13205ecst.
Повний текст джерелаHorváth, Imre, Yong Zeng, Ying Liu, and Joshua Summers. "Smart designing of smart systems." Artificial Intelligence for Engineering Design, Analysis and Manufacturing 35, no. 2 (May 2021): 129–31. http://dx.doi.org/10.1017/s0890060421000093.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Smart Manufacturing Systems"
Nilsson, Felix. "Image analysis for smart manufacturing." Thesis, Högskolan i Halmstad, Akademin för informationsteknologi, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hh:diva-39856.
Повний текст джерелаIndustriell tillverkning har förändrats mycket under de senaste decennierna. Det har gått från en process som krävt mycket manuellt arbete till en process som är nästan helt uppkopplad och automatiserad. Nästa stora steg inom industriell tillverkning går under benämningen industri 4.0 eller smart tillverkning. Med industri 4.0 kommer en ökad integration mellan IT-system och fabriksgolvet. Denna förändring har visat sig vara särskilt svår att implementera i redan existerande fabriker som kan ha en förväntad livstid på flera årtionden. En av de viktigaste parametrarna att mäta inom industriell tillverkning är varje maskins operativa timmar. Denna information kan hjälpa företag att bättre utnyttja tillgängliga resurser och därigenom spara stora summor pengar. Målet är att utveckla en lösning som, med hjälp av bildanalys och de signalljus som maskinerna kommer utrustade med, kan mäta maskinernas operativa timmar. Med hjälp av metoder som vanligen används för trafikljusigenkänning i autonoma fordon har ett system med en träffsäkerhet på över 99% under de förutsättningar som presenteras i rapporten utvecklats. Om mer video med större variation blir tillgänglig är det mycket troligt att det går att utveckla ett system som har hög pålitlighet i de flesta produktionsmiljöer.
Diaz, Castañeda Jenny Lorena. "Advanced energy management/control strategies for smart manufacturing systems." Doctoral thesis, TDX (Tesis Doctorals en Xarxa), 2020. http://hdl.handle.net/10803/672058.
Повний текст джерелаEsta tesis se basa en el estudio de las técnicas de control basadas en optimización para el diseño de estrategias de control que mejoren la eficiencia energética de los sistemas de manufactura inteligentes. La industria de manufactura se está transformando hacia sistemas de manufactura inteligentes, flexibles y eficientes energéticamente, que requiere de estructuras modulares y reconfigurables para poder responder a los cambios en la programación de la producción y la demanda de piezas. Así, se deben diseñar sistemas de control que cumplan los requerimientos de dicha transformación mientras minimizan el consumo de energía y maximizan la rentabilidad de la planta. En este sentido, los controladores basados en optimización son adecuados para el diseño de sistemas de control que minimicen el consumo de energía de dichos sistemas mientras mantienen su productividad teniendo en cuenta los factores que los afectan. Primero, se presentan como las técnicas de control basadas en optimización pueden contribuir a hacer frente a los desafíos impuestos por la industria de manufactura. Con base en esta revisión, la industria manufacturera se clasifica por niveles, nivel de máquina, línea de proceso, y planta, para el diseño de controladores basados en optimización. Además, para diseñar estrategias de control que no afecten la productividad de la planta, se propone una clasificación para estos sistemas en función de las operaciones realizadas. Con base en estas clasificaciones, se diseñan estrategias de control que minimicen el consumo de energía de los sistemas de manufactura o los costos asociados a dicho consumo. A los niveles de maquina y línea, se diseñaron estrategias de control para minimizar el consumo de energía de los sistemas de manufactura con base en el enfoque de control predictivo basado en modelo. Las estrategias propuestas se basan en la gestión independiente de aquellos dispositivos que no están directamente relacionados con las operaciones de mecanizado. Por lo tanto, modelos de consumo de energía fueron necesarios para predecir el perfil del consumo de energía de estos sistemas y, a partir de esto, seleccionar los instantes de activación/desactivación de los dispositivos manipulados que minimicen el consumo de energía y garanticen el correcto funcionamiento de dichos sistemas. Dado que al nivel de línea el tamaño y la complejidad de estos sistemas aumenta, se propone a una estrategia de control basada en dos modos de control para reducir la carga computacional mediante la conmutación de un modo de control basado en optimización a un modo autónomo que no requiere optimización. Dada la necesidad de sistemas de manufactura flexibles y reconfigurables, estrategias de control no centralizadas se proponen para minimizar el consumo de dichos sistemas a los niveles más altos. Para este fin, los sistemas de manufactura se dividieron en subsistemas, y se diseñaron controladores locales de tipo cooperativo y no cooperativo usando métodos alternativos de dirección de multiplicadores para resolver los problemas de optimización. Además, debido a la naturaleza de los objetivos de control propuesto, se propuso una forma de establecer el consenso entre los controladores locales con dinámicas acopladas. Finalmente, a nivel de planta, se diseñan estrategias de control con base en el enfoque control predictivo basado en modelo económico para maximizar la rentabilidad de la planta. A este nivel, los objetivos de control se centran en determinar la programación de la producción óptima que deberán seguir las estrategias de control diseñadas a niveles más bajos. Así, la programación de la producción de la planta se determina teniendo en cuenta la demanda de piezas, el consumo de energía total, y el mercado energético con sus fluctuaciones. Las estrategias de control propuestas en esta tesis se probaron en simulación considerando diferentes escenarios diseñados con base en la operación real de una planta de fabricación de piezas automotrices.
Aquesta tesi es centra principalment en l’estudi de les tècniques de control basades en optimització per al disseny d’estratègies que contribueixin a millorar l’eficiència energètica dels sistemes de manufactura intel·ligents. Actualment, la indústria manufacturera està experimentant una transformació cap a sistemes de manufactura intel·ligents, flexibles i eficients energèticament, impulsada pels avenços en dispositius de mesura, gestió de dades i eines de comunicació i connectivitat. Aquesta transformació requereix que els sistemes de manufactura siguin modulars i reconfigurables per poder respondre als canvis en la programació de la producció i de la demanda i disseny de les peces mentre continuen operant de manera eficient i sostenible. Per tant, per tal d’assolir una indústria de manufactura m’és intel·ligent, s’han de dissenyar sistemes de control adequats que permetin complir els requeriments d’aquesta transformació, així com també minimitzar el consum d’energia i maximitzar la rendibilitat de la planta. En aquest sentit, els controladors basats en optimització i les arquitectures de control no centralitzat podrien ser adequats per al disseny de sistemes de control que contribueixin a minimitzar el consum d’energia total d’aquests sistemes mentre mantenen la seva productivitat i tenen en compte les restriccions operatives i els factors externs que afecten aquests sistemes. Per tant, mitjançant l’ús d’estratègies de control avançat, els sistemes de control poden ser degudament actualitzats per incloure la informació sobre els canvis en l’operació dels sistemes de manufactura, així com també la variació del mercat energètic per minimitzar els costos d’energia durant l’operació de la planta. Primer, en aquesta tesi, es presenten i discuteixen les estratègies actualment implementades en la indústria manufacturera per millorar la seva eficiència energètica. En base a aquesta revisió, s’identifiquen les principals bretxes de recerca en aquest camp i es discuteix com les tècniques de control basades en optimització poden contribuir a fer front als desafiaments imposats per la nova era de la indústria manufacturera (Industry 4.0). Recolzant-se en la revisió de la literatura, es proposa classificar la indústria manufacturera per nivells, considerant el nivell de màquina, línia de procés i planta, per al disseny de controladors basats en optimització. A més, per tal de dissenyar estratègies de control que no afectin la productivitat de la planta, és a dir, el nombre de peces processades per unitat de temps, els elements constitutius dels sistemes de manufactura també es classifiquen en dispositius de mecanitzat i perifèrics en funció de les operacions realitzades. Els elements de la primera classe corresponen a aquells que estan directament involucrats en les operacions de mecanitzat, mentre que els de la segona classe són aquells que s’encarreguen de proveir els recursos requerits pels dispositius de mecanitzat. Després, en base a aquesta classificació, es proposen estratègies de control en cada nivell per minimitzar el seu consum d’energia o els costos associats a aquest consum. Per als nivells de màquina i línia de procés, es dissenyen estratègies de control per minimitzar el consum d’energia dels sistemes de manufactura en base a l’enfocament de control predictiu basat en model. Les estratègies proposades es basen en la idea de gestionar de manera independent els dispositius (o sistemes) perifèrics per tal de no afectar el temps de processament de les màquines tot mantenint l’operació dels dispositius de mecanitzat. Per tant, calen models de consum d’energia per a predir el perfil de consum d’energia dels sistemes de manufactura i, en base a aquesta predicció, seleccionar els instants d’activació / desactivació per als dispositius manipulats a partir dels quals es minimitzi el consum d’energia total i es pugui garantir el correcte funcionament d’aquests sistemes. D’altra banda, atès que al nivell de línia de procés la mida i la complexitat dels sistemes de manufactura augmenta, es proposa una estratègia de control basada en dos modes de control per tal de reduir la càrrega computacional i dissenyar controladors que puguin ser implementats en temps real. En aquest sentit, tenint en compte que els sistemes de manufactura presenten un comportament diari, es proposa un algoritme per detectar la periodicitat d’aquests sistemes i, després, commutar a un mode de control autònom que no requereixi resoldre un problema d’optimització en línia. D’altra banda, donada la necessitat de sistemes de manufactura flexibles i reconfigurables, es proposen estratègies de control no centralitzades per minimitzar el consum d’energia dels sistemes de fabricació als nivells més alts. Amb aquesta finalitat, els sistemes de manufactura es divideixen en subsistemes, i es dissenyen controladors locals de tipus cooperatiu i no cooperatiu utilitzant mètodes alternatius de direcció de multiplicadors per resoldre els problemes d’optimització de manera distribuïda. A més, a causa de la naturalesa de l’objectiu de control proposat, el qual està enfocat en minimitzar el consum d’energia dels sistemes de manufactura, es proposa una forma d’establir el consens entre els controladors locals amb dinàmiques acoblades. Després, les estratègies de control proposades són extrapolades al nivell de planta usant objectius de tipus econòmic, i es comparen les arquitectures de control centralitzat i no centralitzat pel que fa al seu acompliment en llac¸ tancat i la càrrega computacional requerida per trobar una solució. Finalment, a nivell de planta, es dissenyen estratègies de control en base a l’enfocament de control predictiu basat en model econòmic per tal de maximitzar la rendibilitat de la planta i minimitzar els costos associats a la seva operació. Per tant, a aquest nivell, els objectius de control se centren a determinar la programació de la producció òptima de la planta que hauran de seguir les estratègies de control dissenyades als nivells més baixos. En aquest sentit, la programació de la producció de la planta és determinada tenint en compte la demanda actual de peces, el consum d’energia dels sistemes de manufactura i el mercat energètic amb les seves fluctuacions. Totes les estratègies de control proposades en aquesta tesi es proven en simulació considerant diferents escenaris basats en l’operació real d’una planta de fabricació de peces automotrius.
Jeong, Hyunsoo. "Predictive analytics for smart manufacturing : use and impact from a systems thinking perspective." Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2016. http://hdl.handle.net/1721.1/106252.
Повний текст джерелаCataloged from PDF version of thesis.
Includes bibliographical references (pages 115-122).
The manufacturing industry has, recently, been facing tremendous challenges, including cost efficiency, system safety, and process automation, and manufacturing companies are required to adopt new technologies to keep themselves sustainable in the fast-changing world of technology. This research focuses, in particular, on how to prevent cutting tool failures and catastrophic accidents in Computerized Numerically Controlled (CNC) machining processes by using a predictive model based on the cutting sound data. With advances in machine learning algorithms and predictive analytics techniques, it becomes possible to create a noise-robust predictive model from an unstructured dataset of sound data. It is an obviously desirable decision to make use of every technology as required and benefit from it. The predictive model introduced in this research uses cutting sound data rather than acoustic emission or force/torque sensor data, which have been widely used for machine failure detection but have shown some limitations. The model is an important stepping stone for realizing an unmanned and fully automated manufacturing system, the so-called "smart factory," and it would be a meaningful movement for the government side as well, taking into account government's responsibility to keep people safe in the workplace. In this research, several experiments were carried out to collect sound data in the CNC machining center in Korea, and particular features were extracted from the analog waveform signals, using the unstructured data to make the predictive model using various advanced data analytics techniques and cutting-edge machine learning algorithms. Then, several analysis methods with systems thinking were used to explore potential impacts of the predictive model on the manufacturing system because the systems thinking approach is the most effective way to analyze a wide range of potential impacts from a holistic perspective. Specifically, the impact analysis was successfully conducted by using a "Causal Analysis based on STAMP (CAST)," which is a system safety analysis method. Also used was "system dynamics modeling," which is generally employed to identify dynamic behaviors in a complex system. Finally, a "complete value template" was constructed to portray how the new system delivers value to its stakeholders from a system architecture perspective.
by Hyunsoo Jeong.
S.M. in Engineering and Management
Rudberg, Zacharias, and Oscar Sandelin. "Impact on manufacturing execution systems through the use of smart connected devices." Thesis, KTH, Industriell produktion, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-246137.
Повний текст джерелаDen senaste tidens utveckling av smarta uppkopplade enheter, i texten benämnda cyberphysical systems, inom vad som kallas Industri 4.0 medför en möjlighet för effektivisering inom tillverkningsindustrin. Introduktionen av ny teknik inom tillverkningsindustrin kommer dock att påverka de befintliga produktionsstyrningssystemen och det råder idag en osäkerhet kring om en integration är möjlig. I denna uppsats är målet att identifiera och undersöka de områden som påverkas när smarta uppkopplade enheter introduceras i fabriker. Genom litteraturstudier, såväl som intervjuer med aktörer inom berörd industri och forskare, har vi identifierat sex påverkade områden. Utav dessa sex områden anser vi att två är utav störst intresse. Detta då utvecklingen inom dessa två områden kan ses som en förutsättning för utveckling inom de övriga områdena. De två områdena är systemintegration och personalresurser. Vi fann att en integration mellan smarta uppkopplade enheter och produktionsstyrningssystem endast är möjlig om två nyckelfaktorer beaktas, en standardisering av kommunikation mellan system och en välutbildad, öppen, arbetsstyrka.
Dreyer, Sonja [Verfasser]. "Digital transformation in the manufacturing industry : business models and smart service systems / Sonja Dreyer." Hannover : Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2020. http://d-nb.info/1205878491/34.
Повний текст джерелаWilliams, David Lee. "The Conversion of Manual Machining Equipment into Smart, Connected Systems with Real-Time Monitoring and Issue Identification Capabilities." BYU ScholarsArchive, 2019. https://scholarsarchive.byu.edu/etd/8542.
Повний текст джерелаCoyne, Bradley. "The 21 st Century Manufacturer: : The Role of Smart Products in the Transition from a Product to a Service Based Focus in Manufacturing Industries." Thesis, Internationella Handelshögskolan, Högskolan i Jönköping, IHH, Informatik, 2011. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hj:diva-15911.
Повний текст джерелаTomas, Adam. "Product Digitalization from the Perspective of an Established Manufacturing Firm." Thesis, Linnéuniversitetet, Institutionen för informatik (IK), 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:lnu:diva-104945.
Повний текст джерелаLiebert, Andreas. "Industry 4.0 – the intended impact of Cyber Physical Systems in a Smart Factory on the daily business processes : A Study on BMW (UK) Manufacturing Limited." Thesis, Linnéuniversitetet, Institutionen för organisation och entreprenörskap (OE), 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:lnu:diva-54407.
Повний текст джерелаMirza, Helen, and Rade Nikolic. "Hur förändrar smart teknik resurseffektiviteten i fordonsbranschen? : En studie av hur Cyber-Physical Systems och Internet of Things påverkar resurseffektiviteten i personbilsbranschen." Thesis, KTH, Industriell produktion, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-255153.
Повний текст джерелаToday, there is much talk about smart technology and it is said that the fourth industrial revolution is on its way. The revolution is called Industry 4.0 and involves two technical improvements, the Internet of Things (IoT) and Cyber-Physical Systems (CPS). IoT allows physical devices to be interconnected in a system with other devices using electromagnetic waves and CPS provides the opportunity to get information from the outside world and implement the information in digital form. When it comes to implementation in the manufacturing industry, the concepts Industrial Internet of Things and Cyber-Physical Production Systems are used.The thesis consists of an in-depth literature study and investigates what implementation of IoT and CPS in the automotive industry's manufacturing system can lead to and how they work in practice. The theory is based on scientific articles, paper and journals, and a study by Atlas Copco. Because smart technology is a broad topic and we needed to relate to a time limit of 18 weeks, the work was limited to IoT and CPS only in manufacturing passenger car companies. The industry for passenger cars was chosen so that, in comparison with other industries, both the quality and the quantity are decisive. While many passenger cars are being produced, each passenger car must meet a variety of requirements and each unit constitutes a significant part of the capital of the company.The result shows how IoT and CPS work as a whole and what positive and negative consequences the implementation of the concepts gives. The result also shows that the factors of production, economy and humanity should be analysed as a whole and not individually in order for the implementation to be successful in manufacturing passenger car companies.The opportunities that IoT and CPS entail are faster and more precise decisions, system monitoring and collection, exchange and analysis of data for the automotive industry's companies. The biggest challenge that the implementation of the concepts entails is data management. There is a risk that unwanted recipients will have access to confidential information through, among other things, data leakage and hacking. Thus, the focus should be on preventing this in order to get the benefits and at the same time reduce the disadvantages.The conclusion that can be drawn from the result is that IoT and CPS in the automotive industry's manufacturing system create a communication network among heterogeneous units that enable systems to communicate and exchange data with each other in an efficient manner. Implementation of the concepts leads to a reduction of defects, introduction costs, energy use and training for workers, as well as increased tool operation and productivity.
Книги з теми "Smart Manufacturing Systems"
Manupati, Vijaya Kumar, Goran D. Putnik, and Maria Leonilde Rocha Varela. Smart and Sustainable Manufacturing Systems for Industry 4.0. Boca Raton: CRC Press, 2022. http://dx.doi.org/10.1201/9781003123866.
Повний текст джерелаAbdi, M. Reza, Ashraf W. Labib, Farideh Delavari Edalat, and Alireza Abdi. Integrated Reconfigurable Manufacturing Systems and Smart Value Chain. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-76846-5.
Повний текст джерелаKnapcikova, Lucia, Michal Balog, Dragan Peraković, and Marko Periša, eds. New Approaches in Management of Smart Manufacturing Systems. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-40176-4.
Повний текст джерелаAndersen, Ann-Louise, Rasmus Andersen, Thomas Ditlev Brunoe, Maria Stoettrup Schioenning Larsen, Kjeld Nielsen, Alessia Napoleone, and Stefan Kjeldgaard, eds. Towards Sustainable Customization: Bridging Smart Products and Manufacturing Systems. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-90700-6.
Повний текст джерела1959-, Wang Lihui, and Xi Jeff 1958-, eds. Smart devices and machines for advanced manufacturing. London: Springer, 2008.
Знайти повний текст джерелаLuo, Zongwei. Smart manufacturing innovation and transformation: Interconnection and intelligence. Hershey, PA: Business Science Reference, 2014.
Знайти повний текст джерелаLalic, Bojan, Vidosav Majstorovic, Ugljesa Marjanovic, Gregor von Cieminski, and David Romero, eds. Advances in Production Management Systems. Towards Smart and Digital Manufacturing. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-57997-5.
Повний текст джерелаMoon, Ilkyeong, Gyu M. Lee, Jinwoo Park, Dimitris Kiritsis, and Gregor von Cieminski, eds. Advances in Production Management Systems. Smart Manufacturing for Industry 4.0. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-99707-0.
Повний текст джерелаKim, Duck Young, Gregor von Cieminski, and David Romero, eds. Advances in Production Management Systems. Smart Manufacturing and Logistics Systems: Turning Ideas into Action. Cham: Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-16411-8.
Повний текст джерелаKim, Duck Young, Gregor von Cieminski, and David Romero, eds. Advances in Production Management Systems. Smart Manufacturing and Logistics Systems: Turning Ideas into Action. Cham: Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-16407-1.
Повний текст джерелаЧастини книг з теми "Smart Manufacturing Systems"
Carutasu, George, and Nicoleta Luminita Carutasu. "Smart Manufacturing Systems Management." In Advances in Sustainability Science and Technology, 65–87. Singapore: Springer Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-7365-8_3.
Повний текст джерелаMoallem, Abbas. "Cybersecurity in Smart and Intelligent Manufacturing Systems." In Smart and Intelligent Systems, 149–62. Boca Raton: CRC Press, 2021. http://dx.doi.org/10.1201/9781003215349-8.
Повний текст джерелаLeander, Björn, Aida Čaušević, Hans Hansson, and Tomas Lindström. "Access Control for Smart Manufacturing Systems." In Communications in Computer and Information Science, 463–76. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-59155-7_33.
Повний текст джерелаMolina, Arturo, Pedro Ponce, Jhonattan Miranda, and Daniel Cortés. "Sensing, Smart and Sustainable Manufacturing Systems." In Enabling Systems for Intelligent Manufacturing in Industry 4.0, 227–56. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-65547-1_5.
Повний текст джерелаGahlaut, Tushar, and Gourav Dwivedi. "Smart Factories and Indian MSME." In Advances in Digital Manufacturing Systems, 241–65. Singapore: Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-7071-9_12.
Повний текст джерелаSamala, Thirupathi, Vijaya Kumar Manupati, Bethalam Brahma Sai Nikhilesh, and Jose Machado. "Integration of Cyber-Physical Systems for Flexible Systems." In Smart Manufacturing Technologies for Industry 4.0, 65–73. Boca Raton: CRC Press, 2022. http://dx.doi.org/10.1201/9781003186670-8.
Повний текст джерелаDíaz, Andrea, Simón Fernández, Laura Guerra, and Eleazar Díaz. "Manufacturing Cost Prediction Through Data Mining." In Smart Innovation, Systems and Technologies, 251–58. Singapore: Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-4875-8_22.
Повний текст джерелаKrishnan, Sivanand, and Rochelle Xenia Mendoza Santos. "Real-Time Asset Tracking for Smart Manufacturing." In Intelligent Systems Reference Library, 25–53. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-67270-6_2.
Повний текст джерелаMolina, Arturo, Pedro Ponce, Jhonattan Miranda, and Daniel Cortés. "Sensing, Smart and Sustainable Manufacturing Processes." In Enabling Systems for Intelligent Manufacturing in Industry 4.0, 141–226. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-65547-1_4.
Повний текст джерелаKaushal, Ishaan, L. Siddharth, and Amaresh Chakrabarti. "A Conceptual Model for Smart Manufacturing Systems." In Lecture Notes in Mechanical Engineering, 75–86. Singapore: Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5689-0_8.
Повний текст джерелаТези доповідей конференцій з теми "Smart Manufacturing Systems"
Shigeoka, Iain, and Terry N. Faddis. "Distributed open manufacturing environment (DOME): a manufacturing controller integration toolkit." In Intelligent Systems and Smart Manufacturing, edited by Peter E. Orban and George K. Knopf. SPIE, 2001. http://dx.doi.org/10.1117/12.417241.
Повний текст джерелаPapstel, Jyri, and Alo Saks. "Virtual manufacturing in reality." In Intelligent Systems and Smart Manufacturing, edited by Bhaskaran Gopalakrishnan and Angappa Gunasekaran. SPIE, 2000. http://dx.doi.org/10.1117/12.403643.
Повний текст джерелаEtz, Dieter, Thomas Fruhwirth, and Wolfgang Kastner. "Flexible Safety Systems for Smart Manufacturing." In 2020 25th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/etfa46521.2020.9211905.
Повний текст джерелаVadde, Srikanth, Sagar V. Kamarthi, and Surendra M. Gupta. "Modeling smart sensor integrated manufacturing systems." In Photonics Technologies for Robotics, Automation, and Manufacturing, edited by Bhaskaran Gopalakrishnan, Angappa Gunasekaran, and Peter E. Orban. SPIE, 2004. http://dx.doi.org/10.1117/12.515985.
Повний текст джерелаKaitwanidvilai, Somyot, Anuwat Jangwanitlert, and Anakkapon Saenthon. "Smart “On the Fly Vision” for Smart Manufacturing Inspection System." In Power and Energy Systems. Calgary,AB,Canada: ACTAPRESS, 2012. http://dx.doi.org/10.2316/p.2012.768-105.
Повний текст джерелаAbbott, Derek, Abdesselam Bouzerdoum, and Kamran Eshraghian. "Two-dimensional smart arrays for collision avoidance." In Intelligent Systems & Advanced Manufacturing, edited by Marten J. de Vries, Pushkin Kachroo, Kaan Ozbay, and Alan C. Chachich. SPIE, 1998. http://dx.doi.org/10.1117/12.300871.
Повний текст джерелаKodym, Oldřich, and Jakub Unucka. "Smart Life in Smart Region." In 2nd EAI International Conference on Management of Manufacturing Systems. EAI, 2018. http://dx.doi.org/10.4108/eai.22-11-2017.2274120.
Повний текст джерелаHansmann, Karl-Werner, and Claudia Kroeger. "Proactive environmental management of manufacturing companies." In Intelligent Systems and Smart Manufacturing, edited by Surendra M. Gupta. SPIE, 2001. http://dx.doi.org/10.1117/12.417258.
Повний текст джерелаBaekdal, Lars K., Ivar Balslev, Rene D. Eriksen, Soren P. Jensen, Bo N. Jorgensen, Brian Kirstein, Bent B. Kristensen, et al. "RoBlock: a prototype autonomous manufacturing cell." In Intelligent Systems and Smart Manufacturing, edited by Gerard T. McKee and Paul S. Schenker. SPIE, 2000. http://dx.doi.org/10.1117/12.403728.
Повний текст джерелаRiznyk, Marta, and Volodymyr Riznyk. "Manufacturing systems based on perfect distribution phenomenon." In Intelligent Systems and Smart Manufacturing, edited by Bhaskaran Gopalakrishnan and Angappa Gunasekaran. SPIE, 2000. http://dx.doi.org/10.1117/12.403667.
Повний текст джерелаЗвіти організацій з теми "Smart Manufacturing Systems"
Lu, Yan, KC Morris, and Simon Frechette. Current Standards Landscape for Smart Manufacturing Systems. National Institute of Standards and Technology, February 2016. http://dx.doi.org/10.6028/nist.ir.8107.
Повний текст джерелаJung, Kiwook, Katherine Morris, Kevin W. Lyons, Swee Leong, and Hyunbo Cho. Performance Challenges Identification Method for Smart Manufacturing Systems. National Institute of Standards and Technology, February 2016. http://dx.doi.org/10.6028/nist.ir.8108.
Повний текст джерелаKibira, Deogratias, Katherine C. Morris, and Senthilkumaran Kumaraguru. Methods and Tools for Performance Assurance of Smart Manufacturing Systems. National Institute of Standards and Technology, December 2015. http://dx.doi.org/10.6028/nist.ir.8099.
Повний текст джерелаHedberg Jr., Thomas, and Moneer Helu. Design and configuration of the smart manufacturing systems test bed. Gaithersburg, MD: National Institute of Standards and Technology, December 2017. http://dx.doi.org/10.6028/nist.ams.200-1.
Повний текст джерелаHelu, Moneer, and Jr, Thomas Hedberg. Connecting, deploying, and using the smart manufacturing systems test bed. Gaithersburg, MD: National Institute of Standards and Technology, July 2020. http://dx.doi.org/10.6028/nist.ams.200-2.
Повний текст джерелаPellegrino, Joan, Mauricio Justiniano, Anand Raghunathan, and Brian A. Weiss. Measurement Science Roadmap for Prognostics and Health Management for Smart Manufacturing Systems. National Institute of Standards and Technology, September 2016. http://dx.doi.org/10.6028/nist.ams.100-2.
Повний текст джерелаMcGinnis, Leon F. Formalizing ISA-95 level 3 control with smart manufacturing system models. Gaithersburg, MD: National Institute of Standards and Technology, December 2019. http://dx.doi.org/10.6028/nist.gcr.19-022.
Повний текст джерелаZhu, Charles. System-Cost-Optimized Smart EVSE for Residential Application: Final Technical Report including Manufacturing Plan. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), May 2015. http://dx.doi.org/10.2172/1301864.
Повний текст джерела