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J-GLOBAL ID：201802237410033906   整理番号：18A1773373

特許データマイニングに基づく人工知能により収束された大量カスタマイズ生産サービスのための技術フロンティアの同定【JST・京大機械翻訳】

To Identify Technology Frontier for Mass-Customized Production Service Converged with Artificial Intelligence Based on Patent Data Mining

著者 (3件)： Kong Dejing (Beijing University of Posts and Telecommunications, School of Modern Post, Beijing, China) ,  Li Meng (Beijing University of Posts and Telecommunications, School of Modern Post, Beijing, China) ,  Zheng Wenjiang (Chinese of Academy of Engineering, Center for Strategic Studies, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICSSSM  ページ： 1-6  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： 本研究は,技術開発軌道解析に基づく大量カスタマイズ(MC)生産サービスの技術フロンティアを研究することを目的とした。MC生産サービスは約50年間提唱されており,人工知能(AI)の開発は顧客のますます多様なニーズを満たすためにMC生産モードを用いることの興味ある可能性を提起している。本研究では,エキスパートインタビューと特許分析の両方を利用し,MC生産を実現し,技術フロンティアを同定するために,情報技術とカスタム化生産技術の技術開発軌道を調査した。本論文は,特許分析に基づく方法を専門家意見を統合して技術フロンティアを同定することを目的とした。分析に基づいて,カスタマイズされた生産に関連する技術を5つの部分,すなわち生産プロセスアルゴリズム,生産スケジューリング技術,製品貯蔵と輸送技術,顧客の需要分析技術,およびシステム最適化技術に分割した。特許データに基づく潜在的Dirichlet割当(LDA)と社会的ネットワーク解析を,それぞれ情報技術の融合開発軌道とカスタマイズされた生産技術の5つの部分に利用した。結果として,特許データと引用ネットワークデータを得るために,Derent Innovationデータベースを利用して,分析は,AI技術がMC生産サービスの開発に関してより多くの機会を提供することを示した。AI技術と顧客の需要分析の融合,AI技術とシステム最適化の融合は,達成される可能性があり,一方,AI技術と生産スケジューリング技術の融合と製品貯蔵と輸送技術はまだ開発されており,その一つは製造-生産スケジューリングのコアプロセスである。最後に,本研究は,特に生産スケジューリング技術の開発に関して,AI技術によって収束するMC生産サービスの開発をサポートすることを示唆した。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： アルゴリズム ,  データベース ,  需要分析 ,  *人工知能 ,  生産技術 ,  生産プロセス ,  情報技術 ,  *カスタム化 ,  面接調査 ,  *データマイニング
準シソーラス用語： 社会的ネットワーク ,  システム最適化 ,  生産スケジューリング ,  軌道解析 ,  特許分析 , 【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 (7件)： 特許 ,  データマイニング ,  人工知能 ,  収束 ,  カスタマイズ ,  サービス ,  同定