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J-GLOBAL ID：201702270559758550   整理番号：17A1615908

高信頼スマートファクトリーに対するビッグデータプラットフォームに基づく自律コンピューティング

An Autonomic Computing based on Big Data Platform for High-reliable Smart Factory

著者 (5件)： KIM Jeong-Joon (Korea Polytechnic Univ., Gyeonggi-do, KOR) ,  LEE Don-Hee (SK C&C, Seongnam-si, KOR) ,  KO Dong-Beom (Korea Polytechnic Univ., Gyeonggi-do, KOR) ,  JEONG Sung-Il (Korea Polytechnic Univ., Gyeonggi-do, KOR) ,  PARK Jeong-Min (Korea Polytechnic Univ., Gyeonggi-do, KOR)
資料名： Information (Koganei)  (Information (Koganei))
巻： 20  号： 6(A)  ページ： 3947-3956  発行年： 2017年06月 
JST資料番号： L7416A  ISSN： 1343-4500  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,高信頼性スマートファクトリーに対しビッグデータプラットフォームを設計した。第4次産業革命の出現で,自律制御システムに対する関心と需要が高まっている。自律制御システム,ターゲットシステムに対し正確な診断とエラー応答を確立するために,その機械はビッグデータを用いた機械学習を要求する。しかし,現在,ビッグデータプラットフォームでは,十分なデータ検証がないため,データの信頼性を保証し得ない。また,メーカによって,データ収集のフォーマットが異なるため,既存の施設は統一規格を必要とする。従って,本研究は製造設備データ規格を用いた自律制御エンジンに対し信頼性の高いビッグデータプラットフォームを設計した。これにより,信頼できるデータ,機械学習,システムの正確な診断,エラーに対する対策戦略を用いた自律制御エンジンのパターン認識を確立し得た。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *工場 ,  *データ ,  *計算機システム ,  技術革新 ,  制御 ,  診断 ,  機械学習 ,  検証 ,  信頼性 ,  生産者 ,  パターン認識
準シソーラス用語： *スマートファクトリー ,  データ検証 ,  *ビッグデータ ,  プラットフォーム【計算機】 ,  メーカ ,  *自律コンピューティング ,  自律制御 ,  第4次産業革命

分類 (2件)： 工場一般  (KB02010M) ,  その他の計算機利用技術  (JE14000C)

引用文献 (9件)：

• Shin, J., S., SNS using Big Data Utilization Research. Journal of IIBC, Vol. 12, No. 3, (2012), 257-265
• Ko, D., B.,, Kim, T,. Y.,, Park, J., M.,, Chun, I., G.,, and Kang, S., J., An Approach to Applying Goal Model and Fault Tree for Autonomic Control. Contemporary Engineering Sciences., 9 (2016) 853-862.
• Landset, S., and Khoshgoftaar, T., A Survey of Open Source Tools for Machine Learning with Big Data in The Hadoop Ecosystem. Journal of Big Data, 2 (2015)
• MTConnect, http://www.mtconnect.org
• DDS, http://portals.omg.org/dds

タイトルに関連する用語 (2件)： スマートファクトリー ,  自律コンピューティング