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J-GLOBAL ID:201702246481128280   整理番号:17A0409563

複合製品のよりクリーンな製造とメンテナンスプロセスのためのビッグデータ分析アーキテクチャ【Powered by NICT】

A big data analytics architecture for cleaner manufacturing and maintenance processes of complex products
著者 (6件):
資料名:
巻: 142  号: P2  ページ: 626-641  発行年: 2017年 
JST資料番号: W0750A  ISSN: 0959-6526  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)
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クリーナープロダクション(CP)は,持続可能な生産を達成し,それらの持続可能な競争優位を改善するために企業を製造するための最も重要な手段の一つと考えられている。しかし,CP戦略の実施が直面する障壁,製品ライフサイクル管理(PLM)に及ぼす配位と最適化の意思決定に関するより良い支援を提供するために採用できる完全なデータと価値ある知識の欠如と全CPプロセスなどであった。幸いなことに,PLMにおけるスマートセンシングデバイスの広い使用により,大量のリアルタイムおよびマルチソースライフサイクルビッグデータが収集できた。これらのデータに基づくPLMとCP意思決定をより良くするために,本論文では,製品ライフサイクル(BDA PL)の大きなデータに基づく分析の全体的な構造を提案した。上記の障壁を克服するのに役立つことをビッグデータ分析とサービス主導のパターンを統合した。アーキテクチャでは,製品に関連したデータと知識のアベイラビリティとアクセシビリティを達成した。製品ライフサイクルの製造プロセス及びメンテナンスプロセスを中心に,および重要な技術はビッグデータ分析を実行するために開発した。提示したアーキテクチャは,アプリケーションシナリオによって実証された,いくつかの観察と調査結果を詳細に考察した。結果は,提案したアーキテクチャは,顧客,製造業者,環境とPLMの全段階を利益,CP実施を効果的に促進することを示した。さらに,四部門のための提案したアーキテクチャの経営上の含意を解析し考察した。新しいCP戦略は製造業の持続可能な開発のための理論的と実際的な基礎を提供した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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環境問題 
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