Hybrid Data-Driven and Knowledge-Based Predictive Maintenance Framework in the Context of Industry 4.0

Abdelillah, Fidma Mohamed ; Nora, Hamour ; et al.

In: Model and Data Engineering, LNCS Springer, 2023

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Titel:	Hybrid Data-Driven and Knowledge-Based Predictive Maintenance Framework in the Context of Industry 4.0
Autor/in / Beteiligte Person:	Abdelillah, Fidma Mohamed ; Nora, Hamour ; Samir, Ouchani ; Sidi-Mohammed, Benslimane ; Expérimentation et modélisation pour le génie civil et urbain (MAST-EMGCU) ; Université Gustave Eiffel ; Laboratoire d'Innovation Numérique pour les Entreprises et les Apprentissages au service de la Compétitivité des Territoires (LINEACT) ; CESI : groupe d’Enseignement Supérieur et de Formation Professionnelle (CESI) ; HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM) ; Laboratoire de Recherche en Informatique ESI-SBA, Sidi Bel Abbès (LabRI-SBA) ; École Supérieure en Informatique 8 mai 1945 Sidi Bel Abbés (ESI-SBA)
Link:	https://hal.science/hal-04370795 https://hal.science/hal-04370795/document Volltext https://doi.org/10.1007/978-3-031-49333-1_23
Zeitschrift:	Model and Data Engineering, LNCS Springer, 2023
Veröffentlichung:	HAL CCSD ; Springer Nature Switzerland, 2023
Medientyp:	Konferenz
DOI:	10.1007/978-3-031-49333-1_23
Schlagwort:	Sousse Tunisia [INFO]Computer Science [cs] Subject Geographic: Sousse Tunisia
Sonstiges:	Nachgewiesen in: BASE Sprachen: English Document Type: conference object Language: English Relation: hal-04370795; https://hal.science/hal-04370795; https://hal.science/hal-04370795/document; https://hal.science/hal-04370795/file/medi_2023_HPMS%20%282%29.pdf Rights: info:eu-repo/semantics/OpenAccess

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