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J-GLOBAL ID：201702273229886659   整理番号：17A1208246

プラスチック射出成形における故障診断のための知識獲得機械に対する機械通信のための1例【Powered by NICT】

Knowledge elicitation for fault diagnostics in plastic injection moulding: A case for machine-to-machine communication

著者 (3件)： Vrabic Rok (University of Ljubljana, Ljubljana, Slovenia) ,  Kozjek Dominik (University of Ljubljana, Ljubljana, Slovenia) ,  Butala Peter (University of Ljubljana, Ljubljana, Slovenia)
資料名： CIRP Annals. Manufacturing Technology  (CIRP Annals. Manufacturing Technology)
巻： 66  号： 1  ページ： 433-436  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0026A  ISSN： 0007-8506  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： 最も製造プロセスでは欠陥率は非常に低い。百万当りほんの僅かな部分である故障過程のために欠損している。この理由のために,故障診断は非常に不均衡データセットに直面しており,妥当な性能を達成するために大量のデータを必要とする。本論文では,M2M手法を用いて,いくつかの作業システムは故障検出モデルの精度を改善するためのプロセスデータを共有することができるかどうかを調べた。モデルは,機械学習に基づいており,いくつかの射出成形作業システムで行った約二百万プロセスサイクルからの工業データに適用した。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： 故障検出 ,  *知識獲得 ,  *プラスチック ,  機械学習 ,  *通信 ,  *射出成形 ,  生産工程 ,  *故障診断 ,  *故障
準シソーラス用語： 作業システム ,  M2M ,  不均衡データセット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 製造システム ,  予測モデル ,  マシン間連携

分類 (4件)： 機械の組立  (QC05000F) ,  生産形態  (KB03020E) ,  工程管理  (KB03030P) ,  切削一般  (QC02010V)

タイトルに関連する用語 (3件)： プラスチック射出成形 ,  故障診断 ,  知識獲得