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J-GLOBAL ID：201902277988323555   整理番号：19A0527821

第二使用データ源からの第一級リスク管理: 知的データ処理は,SMEに対するリスク管理をより効率的かつ入手可能にすることができるか【JST・京大機械翻訳】

First-class risk management from second-use data sources: How intelligent data processing could make risk management more efficient and affordable for SMEs

著者 (3件)： Reyes Carmen E. Castano (Production Quality and Metrology, Fraunhofer Institute for Production Technology IPT, Aachen, Germany) ,  Kiesel Raphael (Production Quality and Metrology, Fraunhofer Institute for Production Technology IPT, Aachen, Germany) ,  Schmitt Robert (Laboratory for Machine Tools and Production Engineering (WZL) RWTH Aachen University, Fraunhofer Institute for Production Technology IPT, Aachen, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISSE  ページ： 1-7  発行年： 2017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： 現代の製造において,異なるソースからの大きなデータセットは,生産チェーンに沿って永久的に生成される。このデータは,製品と生産チェーンを最適化するために使用されると考えられる。しかしながら,ほとんどの場合,プロセス参加者はデータを獲得するだけに焦点を合わせ,それを解釈するために意思決定者にそれを残す。原理に関するそれとは間違っているが,以前に収集されたデータを前処理し,レガシー決定の結果を分析することにより,より効率的で生産的な方法で同等の結果を達成することができる。これには,製品ライフサイクル(水平:製品段階,垂直:利害関係者意思決定者)の中の異なる情報源からの情報の接続,および反復的方法(ソフトウェア工学,消費者マーケティング)におけるモデル化モデルを必要とする。本論文の目的は,意思決定における失敗への「アイドル」情報の翻訳を減少させるために,産業における既存のデータを使用する方法を記述することである。しばしば,重要な特性がすでに発見され,レガシー製品,以前の製品バージョンまたは放棄プロジェクトにおいて,新しい製品構造においてそれらを認識することはITベースの品質管理により容易にできる。さらに,本論文は,二次利用データ源の知的な選択と再結合が,有害な影響が起こる前に,リスクを積極的に検出し,処理するのを助けることができることを示した。MedTechのリスク同定と射出成形プロセス中の現在の研究からの例は,機会の分野を説明する。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： 意思決定者 ,  最適化 ,  品質管理 ,  *リスク管理 ,  情報源 ,  消費者 ,  再結合 ,  モデリング ,  チェーン ,  意思決定 ,  マーケティング ,  ソフトウェア工学
準シソーラス用語： 二次利用 ,  利害関係者 ,  製品寿命 , 【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 (3件)： リスク管理 ,  データ処理 ,  入手