scholarly journals U-healthcare Big Data Analytics Process Control

2017 ◽  
Vol 10 (11) ◽  
pp. 165-174 ◽  
Author(s):  
Mechelle Grace Zaragoza ◽  
Haeng-Kon Kim ◽  
Younky Chung
Author(s):  
Lakshmi S ◽  
Manonmani A

Today, in modern large-scale industrial processes, each step-in manufacturing produces a bulk of variables, which are highly precise in nature. However, great challenges are faced under different real-time operating conditions when using just the basic data-driven methods. One of the sultriest research points for convoluted process control is the usage of big data analytics. The aim of big data analytics is to take full advantages of the large amounts of obtained process data and mine helpful details present within. Compared to the well-developed model-based approaches, usage of big data analytics provides productive elective answers for various modern issues under different working conditions. Majority of the modelling in process control in a closed loop system is based on varying the command input to obtain desired controlled output. However, modelling of the process control in a closed loop system based on the disturbance using conventional methods is time consuming since disturbance data is too big and too complex. Utilization of advanced big data analytical methods to mine the disturbance data can lead towards more informed decisions to model the process control in the system. Thus, relevant solutions can be obtained to some of the challenges in the modeling of process control using big data analytics.


2019 ◽  
Vol 54 (5) ◽  
pp. 20
Author(s):  
Dheeraj Kumar Pradhan

2020 ◽  
Vol 49 (5) ◽  
pp. 11-17
Author(s):  
Thomas Wrona ◽  
Pauline Reinecke

Big Data & Analytics (BDA) ist zu einer kaum hinterfragten Institution für Effizienz und Wettbewerbsvorteil von Unternehmen geworden. Zu viele prominente Beispiele, wie der Erfolg von Google oder Amazon, scheinen die Bedeutung zu bestätigen, die Daten und Algorithmen zur Erlangung von langfristigen Wettbewerbsvorteilen zukommt. Sowohl die Praxis als auch die Wissenschaft scheinen geradezu euphorisch auf den „Datenzug“ aufzuspringen. Wenn Risiken thematisiert werden, dann handelt es sich meist um ethische Fragen. Dabei wird häufig übersehen, dass die diskutierten Vorteile sich primär aus einer operativen Effizienzperspektive ergeben. Strategische Wirkungen werden allenfalls in Bezug auf Geschäftsmodellinnovationen diskutiert, deren tatsächlicher Innovationsgrad noch zu beurteilen ist. Im Folgenden soll gezeigt werden, dass durch BDA zwar Wettbewerbsvorteile erzeugt werden können, dass aber hiermit auch große strategische Risiken verbunden sind, die derzeit kaum beachtet werden.


2019 ◽  
Vol 7 (2) ◽  
pp. 273-277
Author(s):  
Ajay Kumar Bharti ◽  
Neha Verma ◽  
Deepak Kumar Verma

2017 ◽  
Vol 49 (004) ◽  
pp. 825--830
Author(s):  
A. AHMED ◽  
R.U. AMIN ◽  
M. R. ANJUM ◽  
I. ULLAH ◽  
I. S. BAJWA

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