智能制造中业务分析的分类体系与原型模式
计算机与社会
2023-11-07 v3
摘要
在数据可用性增加以及数据处理与通信技术进步的推动下，业务分析成为智能制造的关键驱动力。然而，由于大量不同的局部进展及其多学科复杂性，研究人员与从业者均难以追踪该领域的进展并获取新知识，原因在于缺乏整体性的概念化框架。为解决此问题，我们开展了广泛的结构化文献综述，获得 904 篇相关文献，据此构建了四元分类体系，并推导出智能制造中业务分析的原型模式。该分类体系包含以下元特征：应用域、作为分析目标导向的分析取向、数据来源以及分析技术。它们共同构成八个维度，总计 52 项 distinct 特征。通过聚类分析，我们发现了六种原型，代表了关于计划、维护（被动式、离线式与在线预测式）、监控与质量管理的现有知识综合。时间分析凸显了超越预测式方法的推进，并证实深度学习已主导新型应用。我们的成果既可作为进入该领域的切入点，也可作为参考著作与指南，用以评估自身工具的适用性。
引用
@article{arxiv.2110.06124,
title = {A Taxonomy and Archetypes of Business Analytics in Smart Manufacturing},
author = {Jonas Wanner and Christopher Wissuchek and Giacomo Welsch and Christian Janiesch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.06124},
year = {2023}
}