Towards low-cost machine learning solutions for manufacturing SMEs
Towards low-cost machine learning solutions for manufacturing SMEs
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为制造业中小企业提供低成本机器学习解决方案
DOI：
10.1007/s00146-021-01332-8
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
3
通讯作者：
Kaiser J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kaiser J
机器学习（ML）越来越多地用于增强生产系统并满足快速发展的制造环境的要求。然而，与大型企业相比，中小型企业（SME）缺乏资源，可用数据和技能，这阻碍了分析解决方案的潜在采用。本文提出了一种初步但通用的方法来确定制造业中小企业的低成本分析解决方案，特别强调ML。最初的研究似乎表明，与通常乍一看的想法相反，中小企业很少需要使用高级ML算法的数字解决方案，这些算法需要大量的数据准备，费力的参数调整和对潜在问题的全面理解。如果分析解决方案确实需要学习能力，那么我们将在本文中讨论的“简单解决方案”应该足够了。
Machine learning (ML) is increasingly used to enhance production systems and meet the requirements of a rapidly evolving manufacturing environment. Compared to larger companies, however, small- and medium-sized enterprises (SMEs) lack in terms of resources, available data and skills, which impedes the potential adoption of analytics solutions. This paper proposes a preliminary yet general approach to identify low-cost analytics solutions for manufacturing SMEs, with particular emphasis on ML. The initial studies seem to suggest that, contrarily to what is usually thought at first glance,SMEs seldom need digital solutions that use advanced ML algorithms which require extensive data preparation, laborious parameter tuning and a comprehensive understanding of the underlying problem. If an analytics solution does require learning capabilities, a ‘simple solution’, which we will characterise in this paper, should be sufficient.
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--
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影响因子：
--
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通讯作者：
Greg Hawkridge;Anandarup Mukherjee;D. McFarlane;Yedige Tlegenov;A. Parlikad;Nicholas J. Reyner;Alan Thorne
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De Silva L
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--
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