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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 580 - 592 (13page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2020.46.6.580
이용수
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Manufacturing intelligence necessitates interoperable data and model exchange so that machines seamlessly collect and share their data to create and use data-driven models for predictive planning and control. Open Platform Communications Unified Architecture (OPC UA) has become a powerful standard for data interoperability, and has been extended to various industrial sectors through publishing OPC UA companion specifications with collaboration of industrial consortiums. However, companion specifications for the interoperability of data analytics models have not been released yet. The present work proposes an OPC UA-based representation method for the data analytics models formalized by Predictive Model Markup Language (PMML), an XML-based language for interchanging data analytics models. This article includes: definition of mapping rules between PMML and OPC UA, design of OPC UA information models compliant with PMML, and implementation of a server-client prototype that publishes and subscribes two OPC UA model instances transformed from PMML-based regression and neural network models.
목차
1. 서론
2. 모델 상호운용성
3. PMML과 OPC UA
4. PMML의 OPC UA 변환 방법
5. 시제품 구현
6. 결론
참고문헌
참고문헌 (30)
참고문헌 신청
Bloomfield, R., Mazhari, E., Hawkins, J., and Son, Y.-J. (2012), Interoperability of Manufacturing Applications Using the Core Manufacturing Simulation Data (CMSD) Standard Information Model, Computers & Industrial Engineering, 62(4), 1065-1079.
Data Mining Group, PMML 4.3-General Structure, http://dmg.org/pmml/ v4-3/GeneralStructure.html (accessed on January 30 2019).
Davis, J., Edgar, T., Porter, J., Bernaden, J., and Sarli, M. (2012), Smart Manufacturing, Manufacturing Intelligence and Demand-Dynamic Performance, Computers and Chemical Engineering, 47, 145-156.
German Federal Ministry for Economic Affairs and Energy (2018), Details of the Asset Administration Shell : Part 1 - The Exchange of Information between Partners in the Value Chain of Industrie 4.0.
Givehchi, O., Landsdorf, K., Simoens, P., and Colombo, A. W. (2017), Interoperability for Industrial Cyber-Physical Systems : An Approach for Legacy Systems, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 13(6), 3370-3378.
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Davis, J., Edgar, T., Porter, J., Bernaden, J., and Sarli, M. (2012), Smart Manufacturing, Manufacturing Intelligence and Demand-Dynamic Performance, Computers and Chemical Engineering, 47, 145-156.
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