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J-GLOBAL ID：201602268489865500   整理番号：16A0676120

IoTを可能にしたリアルタイム生産性能解析と例外診断モデル【Powered by NICT】

IoT-Enabled Real-Time Production Performance Analysis and Exception Diagnosis Model

著者 (4件)： Zhang Yingfeng (School of Mechanical Engineering, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Wang Wenbo (School of Mechanical Engineering, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Wu Naiqi (Institute of Systems Engineering, Macau University of Science and Technology, Macau, China) ,  Qian Cheng (School of Mechanical Engineering, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Transactions on Automation Science and Engineering  (IEEE Transactions on Automation Science and Engineering)
巻： 13  号： 3  ページ： 1318-1332  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1406A  ISSN： 1545-5955  CODEN： ITASC7  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モノのインターネット(IoT)における技術の最近の発展は,生産計画,実施,制御におけるリアルタイムトレーサビリティ,可視性,相互運用性を有するスマート製造のための機会を提供する。この目標を満たすために,本研究では実時間生産性能解析と例外診断モデル(PAEDM)を提案した。このモデルにより,実際にスマートオブジェクトのように変化するスマートのトークンを持つ階層構造時間付き色付きPetriネット(HTCPN)は重要な性能情報を知覚できるようなセンサデータを解析した。ディシジョンツリーを用いて臨界生産性能から例外を診断するための,説得力のある定性的および定量的例外情報を正確に抽出することができた。提示された方法は,事例研究によって実証され,シミュレーション結果はPAEDMは動的で確率的な製造プロセスのためのリアルタイムの生産成績と例外を効果的に解析できることを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 生産計画 ,  生産工程 ,  階層構造 ,  可視度 ,  生産能力 ,  事例研究 ,  インタオペラビリティ ,  ディシジョンツリー ,  トークン ,  *性能分析
準シソーラス用語： 説得 ,  色付きPetriネット ,  モノのインターネット ,  *診断モデル ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： その他のシステムプログラミング  (JD03070M)

タイトルに関連する用語 (4件)： IoT ,  リアルタイム ,  性能解析 ,  診断モデル