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J-GLOBAL ID：201802268778355859   整理番号：18A1264356

製造システムにおけるリーンデータ:分散データ削減と情報抽出のための人工知能の利用【JST・京大機械翻訳】

Lean Data in Manufacturing Systems: Using Artificial Intelligence for Decentralized Data Reduction and Information Extraction

著者 (3件)： Kuefner Thomas (Fraunhofer Project Group Process Innovation at the Chair of Manufacturing and Remanufacturing Technology, Universitaetsstr. 9, 95447 Bayreuth, Germany) ,  Uhlemann Thomas H.-J. (Fraunhofer Project Group Process Innovation at the Chair of Manufacturing and Remanufacturing Technology, Universitaetsstr. 9, 95447 Bayreuth, Germany) ,  Ziegler Bastian (University of Bayreuth, Chair of Manufacturing and Remanufacturing Technology, Universitaetsstr. 30, 95447 Bayreuth, Germany)
資料名： Procedia CIRP  (Procedia CIRP)
巻： 72  ページ： 219-224  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3527A  ISSN： 2212-8271  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ディジタル化の過程において,生産システムにおける獲得されたデータ量の大幅な増加が観察される。それにもかかわらず,得られたデータのわずかな部分のみが,生産システム内のリアルタイム解析と最適化のために実用的に使用されている。本論文では,分散データ解析統合の実現のための概念を紹介した。したがって,人工ニューラルネットワークを用いた解析システムを,生産プラントの主要供給における測定点で行い,異なる運転状態を分類した。すべての評価モデルにおける分類精度は少なくとも99.82%であり,生産機械の運転状態を確実に認識できることを証明した。有意に,情報の損失なしで,データの減少量は,データの更なる利用のための生産システムの超高速の実例に対して手に入れられる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ解析 ,  *人工知能 ,  最適化 ,  *情報抽出 ,  ニューラルネットワーク ,  ディジタル方式 ,  *生産システム ,  生産工場
準シソーラス用語： 超高速 ,  分類精度 ,  評価モデル ,  運転状態 ,  実時間 ,  データ量 ,  ディジタル化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： エッジ解析 ,  ニューラルネットワーク ,  ディジタル ,  製造における人工知能 ,  スマート製造

分類 (1件)： 生産工学一般  (KB01000U)

タイトルに関連する用語 (3件)： 製造システム ,  情報抽出 ,  人工知能