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J-GLOBAL ID：201702222732718576   整理番号：17A1490245

オンライン故障予測のための時間結合破壊特徴の抽出と検証のためのBayesに基づく方法論【Powered by NICT】

Bayesian based methodology for the extraction and validation of time bound failure signatures for online failure prediction

著者 (3件)： Abu-Samah A. (Univ. Grenoble Alpes, G-SCOP, F-38000 Grenoble, France) ,  Shahzad M.K. (Univ. Grenoble Alpes, G-SCOP, F-38000 Grenoble, France) ,  Zamai E. (Univ. Grenoble Alpes, G-SCOP, F-38000 Grenoble, France)
資料名： Reliability Engineering & System Safety  (Reliability Engineering & System Safety)
巻： 167  ページ： 616-628  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0980B  ISSN： 0951-8320  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 成功は,持続可能な生産能力を要求する増加需要量と多様性は多品種少量生産ラインの出現をもたらした。しかし,装置の故障はこれらの容量を減少させ,破壊した。これはそれぞれの原因を処理することにより,故障を避け,故障発生前に方法論の開発への関心の高まりを与えた。本論文では,実時間故障予測のための時間結合破壊特徴としてルール(とパターン)を抽出し,検証,Bayes法を用いて方法論を提示した。学習と抽出破壊特徴に既存のアプローチと比較して,提示した方法論は,故障を避けるために,正確なと積極的な対策を実行するのに十分な時間に連動した抽出,選択と検証ルール/パターンを提供する(時間は結合した)。さらに,提案した方法は,製品,プロセス,機器とメンテナンスデータ源から事象駆動文脈情報を使用し,センサデータのみに依存する。これはセンサバイアス,意思決定支援装置/モジュールレベルと破壊源は工学をもたらす装置を,必ずしも必要としないという事実を避けることである。この方法論を試験し,抽出されたルールは世界評判半導体メーカーから収集したデータを用いて検証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 半導体 ,  多種少量生産 ,  生産者 ,  *故障
準シソーラス用語： 意思決定支援 ,  Bayes法 ,  実時間 ,  持続可能な生産 ,  *故障予知 ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： オンライン故障予測 ,  故障シグネチャ ,  ルール/パターン ,  事象ベースデータ ,  Bayesネットワーク

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (5件)： オンライン ,  故障予測 ,  破壊 ,  検証 ,  方法論