智能制造系统中的时间序列模式识别：文献综述与本体论

自 2012 年工业 4.0 提出以来，新兴技术使得从机床、具备先进信息模型的稳健且经济实惠的传感器系统，以及智能制造系统（SMS）内其他来源等多种渠道获取海量数据成为可能。结果，制造环境中可用数据量激增，使得人工智能（AI）和机器学习（ML）等数据饥渴型工具得以利用。时间序列分析已成功应用于多种行业，此类成功正被迁移至制造中的模式识别应用，以支撑更高质量产品、零缺陷制造和提升客户满意度。然而，制造业的多样化格局为成功运用时间序列模式识别解决工业问题带来挑战。由此产生的、在制造中理解并应用时间序列模式识别主题的科研缺口，是工业采纳的主要限制因素。本文旨在以问题解决为导向，提供制造中时间序列模式识别现状的结构化视角。通过运用本体论对概念进行分类与定义、阐明其结构、属性、相互关系及应用时考量，本文旨在为应用提供切实可操作的指南，并为推进时间序列分析给出建议。