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J-GLOBAL ID：201802227303575491   整理番号：18A1810818

偶発コストを考慮した系統的変化努力推定を用いた自動生産システム保全のための技術的負債の防止【JST・京大機械翻訳】

Preventing Technical Debt For Automated Production System Maintenance Using Systematic Change Effort Estimation With Considering Contingent Cost

著者 (3件)： Cha Suhyun (Institute of Automation and Information Systems, Technical University of Munich, Garching near Munich, Germany) ,  Dong Quang Huan (Institute of Automation and Information Systems, Technical University of Munich, Garching near Munich, Germany) ,  Vogel-Heuser Birgit (Institute of Automation and Information Systems, Technical University of Munich, Garching near Munich, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： INDIN  ページ： 595-601  発行年： 2018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： 技術的デブ(TD)は,短期利益(例えばコスト節約)を達成するために,サブ最適解を選択する長期的な負の効果を記述する。機械的,電気的,ソフトウェアのような様々な分野からの技術者は,自動生産システム(aPS)を開発し維持する。それらの開発と維持期間にわたって,1つの分野における変化は,分野間の相互依存性のために,他の分野に対してマイナスまたは予想外の影響を持つ可能性がある。人手により導出されたタスクリストは,いくつかの必要なタスクを省略し,従ってTDは意図的に導入されることが多い。また,不十分な知識によるTDの関心は,短期コスト節約をしばしば超えている。本論文では,aPSドメインに対する解選択プロセスを支援するためのワークフローを提案した。ワークフローは,多分野とTD関心評価を考慮した系統的変化努力推定ツールを含んでいる。KAMP4aPSは,修正のための細粒タスクリストを導出することにより,変化努力を推定するツールとして選択される。このような詳細な推定と付加的なコスト因子に基づいて,一つはTDを予測し,適切な解を選ぶことができ,現在のビジネスコンテキストに適合する。実験室規模のプラントにおける典型的な変化シナリオを提示し,提案した方法論を実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： プラント ,  *負債 ,  *保全 ,  ワークフロー ,  ソフトウェア ,  *生産システム
準シソーラス用語： 相互依存性 ,  最適解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 系統 ,  推定 ,  保全 ,  負債