Implementation of IoT in production and manufacturing: An Industry 4.0 approach

Saravanan, G.; Parkhe, Shailesh S.; Thakar, Chetan M.; Kulkarni, Vaibhav V.; Mishra, Hari Govind; Gulothungan, G.

doi:10.1016/j.matpr.2021.11.604

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“…The information obtained from these layers is combined to get highly enriched information from the next layer compared with the single convolutional kernel. The next dilated convolution is mathematically described in Equation (1).…”

Section: Msda-cnn-based Feature Extractionmentioning

confidence: 99%

“…Recently, there has been a huge growth in smart manufacturing applications as well as in big data and Internet of things (IoT), which has made the enhancement in data collection and the field of analysis in various areas like logistics, finance, environment, multimedia, beverage and foods, transportation, health care, and power energy 1 . IoT technology is used in a wide range.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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A design of predictive manufacturing system in IoT‐assisted Industry 4.0 using heuristic‐derived deep learning

Murugiah

Muthuramalingam

Anandamurugan³

2023

Int J Communication

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The predictive maintenance function is ensured with the earlier detection of errors and faults in the machinery before reaching its critical stages. On the other hand, the challenges faced by Internet of things (IoT) devices are the security problem because they can be easily attacked by comparing the other devices such as computers or portable devices. It cannot solve the highdimensional issues and imbalanced data. The computation cost is very expensive when using the modern sampling method. In addition, the conventional methods for predictive maintenance are incorporated with a single method. So, the maintenance and prognostic tasks are very hard to address simultaneously. Thus, a new predictive manufacturing system in Industry 4.0 for examining the machines is proposed. In the initial stage, the data are collected from IoT industry sensors. Considerably, the data cleaning is carried out, and deep features are extracted through the "Multi-Scale Dilation Attention Convolutional Neural Network (MSDA-CNN)." Further, the deep, weighted features are extracted, where the weight is optimized using the hybrid algorithm named Probabilistic Beetle Swarm-Butterfly Optimization (PBS-BO). In the end, the weighted features are given to the Optimized Hybrid Fault Detection (OHFD) that is performed by the "Deep Neural Network (DNN) and Deep Belief Network (DBN)." Finally, if any faults in machines are predicted, then the system sends alerts to the industrialists for suitable decision-making. The efficiency of the suggested model is evaluated on a set of real measurements in Industry 4.0.

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Section: Msda-cnn-based Feature Extractionmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

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A design of predictive manufacturing system in IoT‐assisted Industry 4.0 using heuristic‐derived deep learning

Murugiah

Muthuramalingam

Anandamurugan³

2023

Int J Communication

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“…À partir da introdução dos conceitos de manufatura em nuvem, vários tópicos vem sendo analisados e discutidos de forma industrial e acadêmica, porém é preciso reconhecer que ainda hoje este campo de fabricação dos dados em nuvem, precisa ser melhor desenvolvido [6]. De acordo com [9], conceito da fabricação inteligente, base da Indústria 4.0, retrata um sistema adaptável a diversos tipos de mudanças e produtos. Linhas de produção flexíveis que se adaptam ao processo produtivo de forma automática permitindo aumento da qualidade, da eficiência, da produção em larga escala e da produção sustentável de produtos personalizados, graças à redução do consumo de matéria-prima.…”

Section: Utilização De Iot Para Aquisição De Dados E Monitoramento No...unclassified

“…O processo de digitalização aprimorado leva ao conceito da nova indústria 4.0 dentro de produções industriais juntamente com abordagens baseadas na internet. Esse novo conceito, também conhecido como uma mudança na história da quarta revolução industrial, aborda uma indústria como uma produção flexível e eficiente, onde os próprios produtos gerenciam os seus próprios métodos de produção [9].…”

Section: Internet Of Thingsunclassified

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Utilização De Iot Para Aquisição De Dados E Monitoramento No Processo De Estampagem Industrial – Uma Revisão

Morais¹,

Shaeffer²,

Marcelino³

2023

Rev. Foco

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Com o aumento do consumo no mercado, ocorre uma crescente demanda de fabricação na indústria, onde faz-se necessário um aumento na velocidade produtiva e na confiabilidade das informações oriundas do processo de conformação. O processamento das informações viabiliza uma tomada de decisão rápida e possibilita intervenções mais assertivas para corrigir possíveis problemas do processo produtivo. Para ter acesso às informações dos processos produtivos de maneira mais rápida, temos a internet das coisas ( IoT) que possibilita auxiliar o processo gerando conexão entre os dispositivos e permitindo que as informações geradas em um determinado processo sejam gravadas e monitoradas para fins de controle, trazendo dados do estado e funcionamento do equipamento, de forma rápida tornando-os objetos inteligentes.

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Optimizing Financial Transactions and Processes Through the Power of Distributed Systems

Raj,

Mehta,

Siddi

et al. 2024

Meta Heuristic Algorithms for Advanced Distributed Systems

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Implementation of IoT in production and manufacturing: An Industry 4.0 approach

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A design of predictive manufacturing system in IoT‐assisted Industry 4.0 using heuristic‐derived deep learning

A design of predictive manufacturing system in IoT‐assisted Industry 4.0 using heuristic‐derived deep learning

Utilização De Iot Para Aquisição De Dados E Monitoramento No Processo De Estampagem Industrial – Uma Revisão

Optimizing Financial Transactions and Processes Through the Power of Distributed Systems

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