論文の概要: An IoT Cloud and Big Data Architecture for the Maintenance of Home Appliances

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02627v1
• Date: Tue, 25 Oct 2022 13:25:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 23:55:50.245855
• Title: An IoT Cloud and Big Data Architecture for the Maintenance of Home Appliances
• Title（参考訳）: 家電機器のメンテナンスのためのIoTクラウドとビッグデータアーキテクチャ
• Authors: Pedro Chaves, Tiago Fonseca, Luis Lino Ferreira, Bernardo Cabral, Orlando Sousa, Andre Oliveira, Jorge Landeck
• Abstract要約: この作業は分散型でスケーラブルなプラットフォームアーキテクチャを導入し、効率的なビッグデータ収集と分析のためにデプロイすることができる。 提案システムは,家電製品の予測保守のためのケーススタディで検証された。 実験結果から,提案システムは実世界のIoTシナリオに費用対効果と局所的なアプローチで対処する上で有用であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0722732388409495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Billions of interconnected Internet of Things (IoT) sensors and devices collect tremendous amounts of data from real-world scenarios. Big data is generating increasing interest in a wide range of industries. Once data is analyzed through compute-intensive Machine Learning (ML) methods, it can derive critical business value for organizations. Powerfulplatforms are essential to handle and process such massive collections of information cost-effectively and conveniently. This work introduces a distributed and scalable platform architecture that can be deployed for efficient real-world big data collection and analytics. The proposed system was tested with a case study for Predictive Maintenance of Home Appliances, where current and vibration sensors with high acquisition frequency were connected to washing machines and refrigerators. The introduced platform was used to collect, store, and analyze the data. The experimental results demonstrated that the presented system could be advantageous for tackling real-world IoT scenarios in a cost-effective and local approach.
• Abstract（参考訳）: 何十億ものiot(interconnected internet of things)センサーとデバイスが、現実世界のシナリオから膨大なデータを集めています。 ビッグデータは、幅広い産業への関心を高めている。 データが計算集約型機械学習(ML)メソッドで分析されると、組織にとって重要なビジネス価値が導き出される。 パワフルなプラットフォームは、このような大量の情報の処理と処理に費用対効果と利便性が不可欠です。 この作業は、分散でスケーラブルなプラットフォームアーキテクチャを導入し、効率的な実世界のビッグデータ収集と分析のためにデプロイすることができる。 提案システムは, 洗濯機や冷蔵庫に高取得周波数の電流センサと振動センサを接続した家電機器の予測保守のためのケーススタディで試験した。 導入されたプラットフォームは、データの収集、保存、分析に使用された。 実験の結果,提案システムは実世界のIoTシナリオに費用対効果と局所的なアプローチで対処する上で有効であることが示された。

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