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doi:10.22028/D291-37480
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Titel: | Good Practice Guide on Industrial Sensor Network Methods for Metrological Infrastructure Improvement |
VerfasserIn: | Lo, Yuhui Harris, Peter Wright, Liam Jagan, Kavya Kok, Gertjan Coquelin, Loic Zaouali, Jabran Eichstädt, Sascha Dorst, Tanja ![]() Tachtatzis, Christos Andonovic, Ivan Gourlay, Gordon Yong, Bang Xiang |
Sprache: | Englisch |
Verlag/Plattform: | Zenodo |
Erscheinungsjahr: | 2022 |
Freie Schlagwörter: | Measurement uncertainty Machine Learning Industrial Sensor Networks Redundancy Timing and synchronisation European Union (EU) Horizon 2020 EMPIR |
DDC-Sachgruppe: | 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau |
Dokumenttyp: | Sonstiges |
Abstract: | This guide presents some specific methods to identify the measurement coverage and accuracy required for process output quality targets in industrial sensor networks. It also describes some other methods of metrological data processing for industrial process optimization, focusing on aspects of redundancy, synchronization and feature selection applied to data affected by measurement uncertainty. A testbed, concerning a radial forge at the University of Strathclyde’s Advanced Forming Research Centre in the UK, is used as an illustration for this guide. This guide is a deliverable of the project 17IND12 Met4FoF “Metrology for the Factory of the Future” (http://www.met4fof.eu) funded by the European Metrology Programme for Innovation and Research (EMPIR). |
URL der Erstveröffentlichung: | https://zenodo.org/record/6342745#.YzvxVNjP2Uk |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291--ds-374800 hdl:20.500.11880/33899 http://dx.doi.org/10.22028/D291-37480 |
Datum des Eintrags: | 4-Okt-2022 |
Fakultät: | NT - Naturwissenschaftlich- Technische Fakultät |
Fachrichtung: | NT - Systems Engineering |
Professur: | NT - Prof. Dr. Andreas Schütze |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
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