Использование подходов Data Mining в развитии систем ЛИМС

Авторы: Маракаева Г.Т.

Информационные технологии необходимы, прежде всего, там, где имеется большой объем ручной рутинной работы. В лабораториях предприятий производится огромное число испытаний, результаты которых обрабатываются и записываются в журналы. Полная или частичная автоматизация лабораторий обеспечивается системами ЛИМС (Лабораторные Информационные Системы). В функции ЛИМС входят разнообразные задачи, автоматизирующие процессы лаборатории, начиная от планирования работы лаборатории и регистрации проб в системе до формирования паспорта продукции, включая все промежуточные задачи [1]. Кроме того, часто эти системы интегрируются в общее информационное пространство предприятия. Со временем эксплуатации системы накапливается большой объем данных, к которым могут применяться алгоритмы исследования данных и поиск скрытых закономерностей Data Mining [2, 3]. В статье рассмотрена одна из задач Data Mining - классификация химических проб на основе обучающей выборки, то есть определение класса неизвестной пробы по значениям некоторых атрибутов. Необходимость в решении такой задачи была сформулирована заводской лабораторией, занимающейся анализом химических проб. Наряду с анализом проб на предмет соответствия требованиям качества, в лабораторию поступали и неизвестные пробы для определения принадлежности к тому или иному классу. При этом в большинстве случаев работники лаборатории вспоминали, что какое-то время назад им приходилось анализировать похожие пробы, но точного результата они не могли вспомнить

Ключевые слова:

Статья из Автоматизация в промышленности №12/2006

Последний вышедший номер

Читайте в номере:

Компьютерный тренинг операторов технологических процессов – застой или путь к новой трансформации: история, рынок, направления возможного прорыва, импортозамещение

Система автоматизированного управления грузоподъёмными устройствами и оборудованием промышленного назначения

Автоматизированные системы диагностики оборудования электроэнергетики: состояние, архитектура и проблемы интеграции данных

Адаптивные модели управления сетевым трафиком в гетерогенных сетях IIoT на основе графовых нейронных сетей с учетом динамических сбоев и кибератак

UDV DATAPK Version Control - отечественное решение для контроля версий проектов ПЛК в АСУТП

Адрес редакции: 117997, Москва, Профсоюзная ул., д. 65, оф. 360
Телефон: (926) 212-60-97.
E-mail: info@avtprom.ru или avtprom@ipu.ru

Сайт «Автоматизация в промышленности» предназначен для специалистов по промышленной автоматизации: главных инженеров, главных энергетиков, главных механиков, главных метрологов, инженеров служб АСУ ТП, АСУТП, КИПиА, КИП и А, отделов метрологии, отделов автоматизации, отделов главного инженера, специалистов инжиниринговых и внедренческих фирм, менеджеров фирм системных интеграторов, преподавателей вузов, научных работников, сотрудников научно-исследовательских институтов, студентов и аспирантов.

Сайт «Автоматизация в промышленности» неразрывно связан с одноименным журналом, в котором публикуются концептуальные, научно-практические и внедренческие статьи, посвященные промышленным автоматизированным системам, системам управления бизнес-процессов, программному и алгоритмическому обеспечению, техническим средствам автоматизации, вопросам сертификации, описанию промышленных стандартов, а также обзоры зарубежной прессы.

В каждом номере проводится обсуждение актуальных тем по проблемам создания и применения следующего инструментария: интегрированные АСУ, MES, АСУ П, АСУ ТП, SCADA, АСКУЭ, EAM, ТОИР, ERP, LIMS, ЛИУС, распределенные системы управления, РСУ, система управления качеством выпускаемой продукции, промышленные тренажеры, современные методы и алгоритмы управления и моделирования, коммуникационные средства, GSM–связь, РС-совместимые контроллеры, ПК, человеко-машинный интерфейс, встраиваемые системы, Web-технологии, HTML-технологии, числовое программное управление, ЧПУ, виртуальные приборы, виртуальное измерение, беспроводная связь, имитационное моделирование, Ethernet, Internet-технологии, Industry 4.0, Интернет вещей, промышленный Интернет вещей, IIoT, IoT, Четвертая промышленная революция, навигационные системы, роботы, датчики, сенсоры, диагностика клапанов, водоподготовка, экологические системы, производственная безопасность, идентификация, RFID-технологии, машинное зрение, промышленные сети, средства промышленного монтажа, корпуса и конструктивные решения, пневмоавтоматика, ПЛК, программируемые логические контроллеры, интеллектуальные датчики, сервосистемы, системы поддержки принятия решений и т.д.

Вниманию читателей предлагаются подборки по автоматизации следующих отраслей промышленности и народного хозяйства: металлургия, нефтегазовая отрасль, химическая промышленность, транспорт, сельское хозяйство, комбикормовая и перерабатывающая промышленность, автомобилестроение, энергетика, электроэнергетика, жилищно-коммунальное хозяйство, интеллектуальное здание, умный дом, непрерывное производство (рецептурное), дискретное производство, пищевая промышленность и др.