面向未来工厂平台 V2 的模拟与多模态制造数据集
机器学习
2025-02-10 v1
摘要
本文介绍了两个行业级数据集，这些数据集是在 2024 年 8 月 13 日南卡OLin州大学未来工厂实验室中，对装配线进行 8 小时连续运行期间捕获的。数据集遵循行业标准，涵盖通信协议、执行器、控制机制、传感器、探测器和摄像机。数据收集利用了实验室中集成的和外部传感器，包括嵌入执行器内的传感器和外部安装的设备。此外，高性能摄像机捕获了操作的关键方面。在先前的实验[1]中，进行了 30 小时的连续运行，期间记录了所有异常。随后实施了维护程序以减少潜在错误和操作中断。这两个数据集包括：（1）时间序列模拟数据集，和（2）包含同步系统数据和图像的多模态时间序列数据集。这些数据集旨在支持未来研究的进一步发展，通过为测试新算法提供平台，而无需重建物理制造环境。此外，这些数据集是开源的，旨在促进人工智能模型的训练，通过提供各种应用和项目的全面、即用型资源来简化研究。
引用
@article{arxiv.2502.05020,
title = {Analog and Multi-modal Manufacturing Datasets Acquired on the Future Factories Platform V2},
author = {Ramy Harik and Fadi El Kalach and Jad Samaha and Philip Samaha and Devon Clark and Drew Sander and Liam Burns and Ibrahim Yousif and Victor Gadow and Ahmed Mahmoud and Thorsten Wuest},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.05020},
year = {2025}
}