Ενίσχυση της παραγωγικής αποτελεσματικότητας μέσω της εφαρμογής της μηχανικής μάθησης στην προγνωστική συντήρηση
| dc.contributor.advisor | Drosos, Christos | |
| dc.contributor.author | Καπάνταη, Σταυρούλα | |
| dc.date.accessioned | 2024-07-26T11:06:24Z | |
| dc.date.available | 2024-07-26T11:06:24Z | |
| dc.date.issued | 2024-07-19 | |
| dc.identifier.uri | https://polynoe.lib.uniwa.gr/xmlui/handle/11400/7221 | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.26265/polynoe-7053 | |
| dc.description.abstract | Το επίκεντρο αυτής της πτυχιακής είναι να διερευνήσει τις πρακτικές εφαρμογές της μηχανικής μάθησης στις σύγχρονες βιομηχανίες. Έχει διεξαχθεί εκτεταμένη έρευνα για να αποκτηθεί μια ολοκληρωμένη κατανόηση των μεθόδων και τεχνικών που χρησιμοποιούνται στη μηχανική μάθηση. Στόχος μας είναι να αναπτύξουμε μια τεχνολογία αιχμής μηχανικής εκμάθησης που χρησιμοποιεί αποτελεσματικά τεράστιες ποσότητες δεδομένων διεργασιών για την εξαγωγή πολύτιμων πληροφοριών. Δίνοντας έμφαση στην ταχεία ανάπτυξη και την ευρεία υιοθέτηση της μηχανικής μάθησης σε διάφορους βιομηχανικούς τομείς, τα δεδομένα υπογραμμίζουν επίσης τη σημασία των τεχνολογιών που βασίζονται σε δεδομένα ως βιώσιμων λύσεων σε διάφορες βιομηχανικές προκλήσεις σε διαφορετικά εργασιακά περιβάλλοντα. Μέσω αυτής της εξερεύνησης, αποκτούμε μια βαθύτερη κατανόηση της έννοιας της σύγχρονης βιομηχανίας και της εξέλιξής της που καθοδηγείται από τη μηχανική μάθηση. | el |
| dc.format.extent | 68 | el |
| dc.language.iso | el | el |
| dc.publisher | Πανεπιστήμιο Δυτικής Αττικής | el |
| dc.rights | Αναφορά Δημιουργού - Μη Εμπορική Χρήση - Παρόμοια Διανομή 4.0 Διεθνές | * |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Διεθνές | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | Μηχανική μάθηση | el |
| dc.subject | Λήψη αποφάσεων | el |
| dc.subject | Βιομηχανικός αυτοματισμός | el |
| dc.title | Ενίσχυση της παραγωγικής αποτελεσματικότητας μέσω της εφαρμογής της μηχανικής μάθησης στην προγνωστική συντήρηση | el |
| dc.title.alternative | Enhancing production efficiency through the application of machine learning in predictive maintenance | el |
| dc.type | Διπλωματική εργασία | el |
| dc.contributor.committee | Παπουτσιδάκης, Μιχαήλ | |
| dc.contributor.committee | Laskaris, Nikolaos | |
| dc.contributor.faculty | Σχολή Μηχανικών | el |
| dc.contributor.department | Τμήμα Μηχανικών Βιομηχανικής Σχεδίασης και Παραγωγής | el |
| dc.description.abstracttranslated | The focus of this thesis is to explore the practical applications of machine learning in modern industries. Extensive research has been conducted to gain a comprehensive understanding of the methods and techniques used in machine learning. Our goal is to develop a cutting-edge machine learning technology that efficiently uses massive amounts of process data to extract valuable insights. | el |
Αρχεία σε αυτό το τεκμήριο
Αυτό το τεκμήριο εμφανίζεται στις ακόλουθες συλλογές
-
Διπλωματικές εργασίες
Διπλωματικές εργασίες τμήματος Μηχανικών Βιομηχανικής Σχεδίασης και Παραγωγής
Εκτός από όπου επισημαίνεται κάτι διαφορετικό, το τεκμήριο διανέμεται με την ακόλουθη άδεια:
Αναφορά Δημιουργού - Μη Εμπορική Χρήση - Παρόμοια Διανομή 4.0 Διεθνές
Αναφορά Δημιουργού - Μη Εμπορική Χρήση - Παρόμοια Διανομή 4.0 Διεθνές