文献

J-GLOBAL ID：202002211739981042   整理番号：20A2202799

フレキシブル生産システムにおける日和見的メンテナンス最適化のための教師なし学習【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised Learning for Opportunistic Maintenance Optimization in Flexible Manufacturing Systems

著者 (6件)： Wocker Michael (BMW Group, Petuelring 130, 80788 Munich, Germany) ,  Wocker Michael (Technische Universitaet Dortmund, Institut fuer Produktionssysteme, 44227 Dortmund, Germany) ,  Betz Naomi Kimberly (BMW Group, Petuelring 130, 80788 Munich, Germany) ,  Feuersaenger Christian (BMW Group, Petuelring 130, 80788 Munich, Germany) ,  Lindworsky Alexander (BMW Group, Petuelring 130, 80788 Munich, Germany) ,  Deuse Jochen (Technische Universitaet Dortmund, Institut fuer Produktionssysteme, 44227 Dortmund, Germany)
資料名： Procedia CIRP  (Procedia CIRP)
巻： 93  ページ： 1025-1030  発行年： 2020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： 自動化に高度で,並列にいくつかの製品バリアントを生産する能力を有する大規模生産システムは,非常に柔軟で,同時に生産的な製造プロセスで現在の要求を満たしている。しかし,実際には,これらのシステムの複雑性と同様に非透明性は,保守タスクの効果的な計画と実行における保守部門を圧倒的にしている。その結果,メインテナンス作業は,保全コストの増加およびシステムアベイラビリティの減少を引き起こす非生産時間に延期される。本研究では,システム内のタイプミックスと関連プロセス性能を解析するために教師なし学習アルゴリズムを用いる方法を検討した。情報を用いて,保全活動の前に最適マスタ生産スケジュールを決定し,生産時間中の保守活動に対するより頻繁で長い時間窓を導き,従ってシステムアベイラビリティの増加を導いた。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  *最適化 ,  自動化 ,  スケジューリング ,  *生産システム ,  保全 ,  *教師なし学習 ,  アベイラビリティ ,  保全費 ,  *保守管理 ,  生産工程 ,  *FMS【生産】
準シソーラス用語： 時間窓 ,  複雑性 ,  保全活動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： フレキシブル生産システム ,  日和見的メンテナンス ,  教師なし学習 ,  タイプミックス ,  スケジューリング

分類 (3件)： 設備管理  (KB02020X) ,  生産工学一般  (KB01000U) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (4件)： フレキシブル生産システム ,  メンテナンス ,  最適化 ,  教師なし学習