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检索条件"主题词=resource-constraint analytics"

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详细简洁

排序：

Comprehensive Framework for Facilitating the Deployment of Distributed On-Premise analytics Applications in resource-constraint Environments 20

Comprehensive Framework for Facilitating the Deployment of D...

引用

IEEE 20th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE)

作者： Schoch, Nicolai Becker, Pascal Ashiwall, Virendra Habib, Andrew ABB Corp Res Ctr Germany Ladenburg Germany

ISBN: (纸本)9798350358513;9798350358520

Data analytics (DA) and Machine Learning (ML) algorithms today are inside many applications and systems. They provide state-of-the-art anomaly detection, pattern recognition, health monitoring, predictive maintenance, or help to optimize and calibrate parameter combinations. However, they usually require strong compute resources. It is therefore a challenge to deploy the corresponding algorithms on edge devices or in embedded systems, such as on cloud-decoupled drives and drive systems, as these usually have strict resource constraints. In this work, we look at the deployment of DA/ML algorithms on combinations of resource-constraint edge and device environments. We present our framework for the structured and guided definition, setup, distribution, and deployment of such DA/ML algorithms. A guided workflow leads a user through algorithm specification and configuration. While doing so, it extracts information, which is necessary for the distribution and deployment of the DA/ML algorithm to a suitable device-edge combination. With this solution, a DA/ML algorithm can be executed for sensor data processing and, in the ML context, for inference, on device-edge combinations without permanent cloud connection, e.g., on a drive/gateway combination on a cruise ship, so that it can be used for real-time anomaly detection or pattern analysis.

关键词： Distributed analytics on-premise deployment resource-constraint analytics machine learning deployment industrial communication technologies

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