Cognitive Computing in Industrial Automation Systems
Keywords:
Cognitive Computing, Industrial Automation, Machine Learning, Predictive Maintenance, Process OptimizationAbstract
The integration of cognitive computing into industrial automation systems offers substantial improvements in operational efficiency and decision-making processes. This paper introduces a framework that leverages machine learning and artificial intelligence to enhance predictive maintenance and process optimization. The proposed approach is validated through case studies, showcasing its impact on productivity and cost reduction.
References
Kumar, N., & Kataria, V. Enhanced Sentiment Classification using a Multi-layered Stacked Ensemble Architecture.
Искендерзаде, Э. Б. О., Рагимов, Э. Р. О., & Джейхун, Р. (2024). НОВЫЕ КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ ЭМИССИИ С И СО2 В ВОЗДУХ АВТОМОБИЛЬНЫМ ТРАНСПОРТОМ. Природные системы и ресурсы, 14(2), 47-54.
Рагимов, Э. Р. О. (2011). Метрология элементов безопасности программных комплексов, реализующих систему защиты информации корпоративных сетей. Вопросы защиты информации, (2), 36-41.
