論文の概要: A Taxonomy and Archetypes of Business Analytics in Smart Manufacturing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06124v2
- Date: Tue, 1 Mar 2022 10:45:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-11 16:54:37.869456
- Title: A Taxonomy and Archetypes of Business Analytics in Smart Manufacturing
- Title（参考訳）: スマートマニュファクチャリングにおけるビジネス分析の分類と古型
- Authors: Jonas Wanner, Christopher Wissuchek, Giacomo Welsch, Christian
Janiesch
- Abstract要約: ビジネス分析はスマートマニュファクチャリングの重要な要因だ。
しかし、研究者や実践者は、進歩の追跡と分野における新たな知識獲得に苦慮している。
我々は、スマートマニュファクチャリングにおけるビジネス分析の古型を導出するだけでなく、四部分類を開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Fueled by increasing data availability and the rise of technological advances
for data processing and communication, business analytics is a key driver for
smart manufacturing. However, due to the multitude of different local advances
as well as its multidisciplinary complexity, both researchers and practitioners
struggle to keep track of the progress and acquire new knowledge within the
field, as there is a lack of a holistic conceptualization. To address this
issue, we performed an extensive structured literature review, yielding 904
relevant hits, to develop a quadripartite taxonomy as well as to derive
archetypes of business analytics in smart manufacturing. The taxonomy comprises
the following meta-characteristics: application domain, orientation as the
objective of the analysis, data origins, and analysis techniques. Collectively,
they comprise eight dimensions with a total of 52 distinct characteristics.
Using a cluster analysis, we found six archetypes that represent a synthesis of
existing knowledge on planning, maintenance (reactive, offline, and online
predictive), monitoring, and quality management. A temporal analysis highlights
the push beyond predictive approaches and confirms that deep learning already
dominates novel applications. Our results constitute an entry point to the
field but can also serve as a reference work and a guide with which to assess
the adequacy of one's own instruments.
- Abstract（参考訳）: データ可用性の向上とデータ処理と通信の技術的進歩により、ビジネス分析はスマート製造の重要な原動力となっている。
しかし、多くの局地的な進歩と多分野の複雑さのため、研究者と実践者は、総合的な概念化が欠如しているため、その進歩を追跡し、分野内で新しい知識を得るのに苦労している。
この問題に対処するため,我々は大規模に構造化された文献レビューを行い,904件のヒットを出し,四分節分類を開発し,スマート製造におけるビジネス分析の古型を導出した。
分類学は、アプリケーションドメイン、分析の目的としての向き、データ起源、分析技術といったメタ特性を含む。
集合的に8次元で構成され、52個の異なる特徴を持つ。
クラスタ分析を用いて、計画、保守(反応性、オフライン、オンライン予測)、モニタリング、品質管理に関する既存の知識の合成を表す6つのアーチタイプを見つけました。
時間的分析では、予測アプローチを超えて、ディープラーニングが新しいアプリケーションを支配していることを確認する。
本研究は,フィールドへのエントリポイントを構成するとともに,自身の楽器の適合性を評価するための参考資料やガイドとしても機能する。
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