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J-GLOBAL ID：201902247577523069   整理番号：19A1284007

サイバー物理システムにおける製造システムへのiot支援シミュレーションの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of IoT-Aided Simulation to Manufacturing Systems in Cyber-Physical System

著者 (4件)： Tan Yifei (Faculty of Commerce, Chuo Gakuin University, 451 Kujike, Abiko, Chiba 270-1196, Japan) ,  Yang Wenhe (Department of Industrial and Systems Engineering, Chuo University, 1-13-27 Kasuga, Bunkyo-ku, Tokyo 112-8551, Japan) ,  Yoshida Kohtaroh (Department of Industrial and Systems Engineering, Chuo University, 1-13-27 Kasuga, Bunkyo-ku, Tokyo 112-8551, Japan) ,  Takakuwa Soemon (Department of Industrial and Systems Engineering, Chuo University, 1-13-27 Kasuga, Bunkyo-ku, Tokyo 112-8551, Japan)
資料名： Machines (Web)  (Machines (Web))
巻： 7  号： 1  ページ： 2  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7234A  ISSN： 2075-1702  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モバイルおよび無線ネットワーク技術の急速な発展により,データはより普遍的になり,IoT(モノのインターネット)は革新的サービス,効率および生産性改善を可能にするための高い期待により多くの注目を集めている。次世代の製造において,デジタルツイン(DT)は,スマート工場の挑戦に対処するために,サイバー空間における実時間における現実の情報を収集し,同期させるための新しい概念とシミュレーションツールとして提案されている。DTは挑戦的な技術であると考えられているが,それはまだ概念段階にあり,その構築と実施のためのいくつかの研究しか特に議論されていない。本研究では,最初にDTの概念とIoT支援製造環境内での開発に関与する重要な課題を説明した。次に,IoTから導出したデータをシミュレーションモデルに入力するためのDT構成フレームワークと方式を提案した。最後に,IoT支援製造システムに対するDT指向シミュレーションモデルを構築することにより,提案フレームワークと方式の有効性を検証した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  高速度 ,  仮想空間 ,  生産性向上 ,  有効性 ,  携帯電話 ,  シミュレーションモデル ,  *生産システム ,  ディジタル方式 ,  シミュレーションツール ,  モノのインターネット ,  無線ネットワーク
準シソーラス用語： 実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： iot ,  サイバー物理システム ,  デジタルツイン ,  シミュレーションアプローチ ,  スマート工場

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

引用文献 (11件)：

• Lee, I.; Lee, K. The Internet of Things (IoT): Applications, investments, and challenges for enterprises. Bus. Horiz. 2015, 58, 431-440.
• Gartner, Inc. Gartner Says 8.4 Billion Connected “Things” will be in Use in 2017, up 31 Percent from 2016. Available online: https://www.gartner.com/newsroom/id/3598917 (accessed on 25 March 2018). IDC. Worldwide Semiannual Internet of Things Spending Guide. Available online: https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=IDC_P29475 (accessed on 25 March 2018).
• Posada, J.; Toro, C.; Barandiaran, I.; Oyarzun, D.; Stricker, D.; de Amicis, R. Visual Computing as a Key Enabling Technology for Industrie 4.0 and Industrial Internet. IEEE Comput. Graph. Appl. 2015, 35, 26-40.
• Zhang, H.; Liu, Q.; Chen, X.; Zhang, D.; Leng, J. A digital twin-based approach for designing and multi-objective optimization of hollow glass prosution line. IEEE Access 2017, 5, 26901-26911.
• Schleich, B.; Anwer, N.; Mathieu, L.; Wartzack, S. Shaping the digital twin for design and production engineering. CIRP Ann. Manuf. Technol. 2017, 66, 141-144.

タイトルに関連する用語 (6件)： 物理 ,  製造システム ,  IoT ,  支援 ,  シミュレーション ,  応用