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J-GLOBAL ID：201902261674029920   整理番号：19A2118180

拡張現実感を用いた知的予測保全制御【JST・京大機械翻訳】

Intelligent predictive maintenance control using augmented reality

著者 (3件)： Kostolani Michal (Faculty of Electrical Engineering and Information Technology, Slovak University of Technology in Bratislava, Bratislava, Slovak Republic) ,  Murin Justin (Faculty of Electrical Engineering and Information Technology, Slovak University of Technology in Bratislava, Bratislava, Slovak Republic) ,  Kozak Stefan (Faculty of Informatics, Pan-European University, Bratislava, Slovak Republic)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： PC  ページ： 131-135  発行年： 2019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： 現代の製造業は現在,産業4.0の概念に関して重要な課題に直面している。製造プロセスにおける生産性と柔軟性の向上の可能性は,システムの実装なしで達成できず,スマート技術に基づく方法を進歩させることができない。産業モノのインターネット(IIoT)の実施,Conditionモニタリング,Bigデータ,クラウドコンピューティング,メンテナンスプロセスにおける仮想と拡張現実感は,製造プロセスの有効性と品質を著しく増加させて,人間因子を除去する。この観点の下で,サイバー-物理システムは遠隔地からアクセスできる。プロセスパラメータは実時間で可視化することができ,機械破壊による予想外の生産停止の予測は大幅に削減される。本論文は,拡張現実スマートガラスの使用による製造プロセスのパラメータ可視化を用いた実時間プロセス制御への効果的アプローチの開発を扱った。電気モノレールシステムからの状態監視センサから収集したデータを実時間で評価し,保守者の視野で可視化した。センサの分野からの臨界値を強調し,製造故障を予測することを可能にした。自動車産業からの実例に関して,電気モノレールシステムの保全のための重要性と有効性,およびルールベースの知的予測保全制御に焦点を合わせて,異なるタイプの現代の産業プロセスにおける応用の可能性を実証した。Copyright 2019 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： 生産工程 ,  自動車工業 ,  有効性 ,  *保全 ,  品質 ,  センサ ,  柔軟性 ,  可視化 ,  故障 ,  *拡張現実感
準シソーラス用語： スマートガラス ,  実時間 ,  遠隔地 ,  クラウドコンピューティング ,  モノのインターネット , 【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 (2件)： 拡張現実感 ,  予測保全