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J-GLOBAL ID：201702244990091367   整理番号：17A0241975

サイバーフィジカル工場自動化のためのビッグデータ回帰分析と遺伝的アルゴリズムに基づく通信スケジューリング方式【Powered by NICT】

Communication scheduling scheme based on big-data regression analysis and genetic algorithm for cyber-physical factory automation

著者 (4件)： Chao-Chun Chen (Inst. of Manuf. Info. & Sys., National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan) ,  Chao-Lieh Chen (Dept. of Electronic Engineering, National Kaohsiung First University of Science and Technology (FirstTech), Taiwan) ,  Che-Yang Ciou (Dept. of Comp. Sci. & Info. Engr., National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan) ,  Jia-Xuan Liu (Inst. of Manuf. Info. & Sys., National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SMC  ページ： 002603-002608  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 産業4.0時代において,企業が工場自動化をさらに向上させるために知的サイバー-物理技術を加えることである。しかし,サイバーフィジカル工場環境における,百以上または千IoTのデバイスを同時に,データ収集の完全性に影響し,また,結果として決定正当性を失わせているでデータを送ることができた。本研究では,サイバーフィジカル工場自動化のデータを収集するためにIoT可能デバイスのためのビッグデータ回帰分析と遺伝的アルゴリズムに基づく新しい通信スケジューリング方式を提案した。基本的な考え方は,IoTデバイスの収集挙動を発見し,最適通信スケジュールを見出すのに抽出挙動を適用することである。著者らが提案した方式は,各IoTデバイスは中程度に全体の利益を最大化するよりもむしろ,自己利益をのみのインメモリ・バッファを持つネットワーク帯域幅を求めた。は,提案した方式を検証し,解析するために実験を行った。実験の結果は,提案した方式は,共同作業200IoTデバイスのシナリオにおける長期データ収集を達成できることを示した。本研究では,サイバーフィジカル工場自動化の生産システムを生成するための開発者有用な経験を提供した。Copyright 2017 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： *遺伝的アルゴリズム ,  完全性 ,  *FA【生産】 ,  生産システム ,  *通信 ,  ネットワーク ,  *回帰分析 ,  *スケジューリング ,  帯域幅 ,  データ収集
準シソーラス用語： 共同作業 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 食品工業一般  (FJ02010F)

タイトルに関連する用語 (5件)： 工場自動化 ,  ビッグデータ ,  回帰分析 ,  遺伝的アルゴリズム ,  スケジューリング