Методы интеллектуального анализа данных и обработки естественного языка в управлении роботизированными производственными системами

Авторы и правообладатели:

• Воробьева А. А. , Национальный-Исследовательский-Университет-Итмо-(санкт-Петербург,-Россия)
• Федосенко М. Ю. , Национальный-Исследовательский-Университет-Итмо-(санкт-Петербург,-Россия)

• 1. How natural language processing helps manufacturing sector? [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.analyticsinsight.net/how-natural-language-processing-helps-manufacturing-sector/, свободный (дата обращения: 01.11.2022).
• 2. Knowledge Integration in Smart Factories / J. Zenkert, С. Weber, M. Dornhöfer, H. Abu-Rasheed, M. Fath // Encyclopedia. – 2021. – Vol. 1, No. 3. – P. 792–811.
• 3. Rabelo R.J. Softbots supporting the operator 4.0 at smart factory environments / R.J. Rabelo, D. Romero, S.P. Zambiasi // IFIP International Conference on Advances in Production Management Systems. – 2018. – P. 456–464.
• 4. Literature review on the ‘Smart Factory’ concept using bibliometric tools / F. Strozzi, C. Colicchia, A. Creazza, C. Noè // International journal of production research. – 2017. – Vol. 55, No. 22. – P. 6572–6591.
• 5. What is an engineering change request (ECR)? [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.arenasolutions.com/resources/articles/engineering-change-request/ (дата обращения: 01.11.2022).
• 6. Wickel M.C. How to integrate information about past engineering changes in new change processes? / M.C. Wickel, U. Lindemann // Proceedings of the 20th International Conference on Engineering Design (ICED 15). – 2015. – Vol. 3. – P. 229–238.
• 7. Sharafi A. Knowledge discovery in databases. – Springer Fachmedien Wiesbaden, 2013. – P. 51–108.
• 8. A posteriori design change analysis for complex engineering projects [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://asmedigitalcollection.asme.org/mechanicaldesign/article-abstract/133/10/101005/467343/A-Posteriori-Design-Change-Analysis-for-Complex, свободный (дата обращения: 02.11.2023).
• 9. Change propagation analysis in complex technical systems [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://asmedigitalcollection.asme.org/mechanicaldesign/article-abstract/131/8/081001/466974/Change-Propagation-Analysis-in-Complex-Technical, свободный (дата обращения: 02.11.2023).
• 10. Modeling engineering change management process in virtual collaborative design environments [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://spectrum.library.concordia.ca/id/eprint/9094/, свободный (дата обращения: 02.11.2023).
• 11. Knowledge-based methods for evaluation of engineering changes [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/handle/2027.42/78926/mehtacr_1.pdf?sequence=1, свободный (дата обращения: 02.11.2023).
• 12. Arnarsson I.O. Systematic Analysis of Engineering Change Request Data: Applying Data Mining Tools to Gain New Fact-Based Insights. – Sweden, Goeteborg: Chalmers Tekniska Hogskola, 2020. – 80 p.
• 13. Natural Language Processing for Manufacturing Industry [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.stridelysolutions.com/resources/blog/natural-language-processing-for-manufacturing-industry/, свободный (дата обращения: 01.11.2022).
• 14. Grieco A. On the application of text clustering in engineering change process / A. Grieco, M. Pacella, M. Blaco // Procedia Cirp. – 2017. – Vol. 62. – P. 187–192.
• 15. T. Kohonen Self-Organizing Maps // Artificial Neural Networks. – New York, 2001. – 501 p.
• 16. 16.DEVOPEDIA for developers by developers [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://devopedia.org/images/article/187, свободный (дата обращения: 01.11.2022).
• 17. Canaan B. Microgrid cyber-security: Review and challenges toward resilience [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.mdpi.com/2076-3417/10/16/5649, свободный (дата обращения: 01.11.2023).
• 18. Gimenez-Aguilar M. Achieving cybersecurity in blockchain-based systems: A survey / M. Gimenez-Aguilar, J.M. de Fuentes, L. Gonzalez-Manzano, D. Arroyo // Future Generation Computer Systems. – 2021. – Vol. 124. – P. 91–118.
• 19. Adversarial attacks on machine learning cybersecurity defences in industrial control systems / E. Anthi, L. Williams, M. Rhode, P. Burnap, A. Wedgbury // Journal of Information Security and Applications. – 2021. – Vol. 58. – P. 102717.
• 20. Вигерс К. Разработка требований к программному обеспечению / К. Вигерс, Д. Битти. – М.: Русская редакция, 2004. – 576 c.
• 21. Wickel M.C. A retrospective analysis of engineering change orders to identify potential for future improvements / M.C. Wickel, U. Lindemann // Proceedings of NordDesign. – 2014. – P. 692–701.