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J-GLOBAL ID：202102237798523586   整理番号：21A2039798

人工知能ツールを用いた予測保全概念の適用【JST・京大機械翻訳】

Application of Predictive Maintenance Concepts Using Artificial Intelligence Tools

著者 (2件)： Cardoso Diogo ,  Ferreira Luis
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 11  号： 1  ページ： 18  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  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： 市場の発展競争力は,産業4.0の出現で駆動される自動化の増加と結び付け,組織内の保全の重要性を強調する。同時に,工業システムから抽出できるデータ量は,センサ,透過装置およびモノのインターネットによるデータ蓄積の増殖により指数関数的に増加した。これらのデータは,処理され,分析されたとき,装置に関する貴重な情報と知識を提供し,予測保全に向けた移動を可能にする。このレベルで取られた行動は製品のコストや品質のような側面に直接影響するので,メインテナンスは企業競争力の基本である。したがって,装置故障を同定し,解決する必要がある。人工知能ツール,特に機械学習は,大量のデータの分析において,現在容易に利用可能であり,システムのアベイラビリティを改善し,保全コストを低減し,意思決定における運用性能とサポートをサポートすることを狙った。この議論では,人工知能ツール,特に機械学習をオンラインで利用できる一連のデータに適用し,この実装の仕様を,保全領域への情報とツールを提供するために,方法論の定義と同様に分析した。Copyright 2021 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： 意思決定 ,  自動化 ,  *保全 ,  指数関数 ,  データ蓄積 ,  アベイラビリティ ,  *人工知能 ,  保全費 ,  センサ ,  保守管理 ,  インターネット ,  機械学習
準シソーラス用語： オンライン ,  モノのインターネット ,  *予測保守 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 予測保全 ,  産業4.0 ,  モノのインターネット ,  人工知能 ,  機械学習

分類 (1件)： 設備管理  (KB02020X)

引用文献 (33件)：

• Gilchrist, A. Industry 4.0: The Industrial Internet of Things; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2016; ISBN 978-1-4842-2047-4.
• Kobbacy, K.A.H.; Murthy, D.N.P. (Eds.) Complex System Maintenance Handbook; Springer Science & Business Media: Berlin/Heidelberg, Germany, 2008; ISBN 978-1849967006.
• Kagermann, H.; Lukas, W.-D.; Wahlster, W. Securing the Future of German Manufacturing Industry Recommendations for Implementing the Strategic Initiative INDUSTRIE 4.0; Final report of the Industrie 4.0 Working Group; Acatech-National Academy of Science and Engineering: Frankfurt, Germany, 2013.
• Ribau, J. Afinal, o que é isto da Indústria 4.0? Available online: https://visao.sapo (accessed on 7 June 2020). (In Portuguese). Paolanti, M.; Romeo, L.; Felicetti, A.; Mancini, A.; Frontoni, E.; Loncarski, J. Machine learning approach for predictive maintenance in industry 4.0. In Proceedings of the 14th IEEE/ASME International Conference on Mechatronic and Embedded Systems and Applications (MESA), Oulu, Finland, 2-4 July 2018; pp. 1-6.
• Li, Y.; Wang, K. Modified convolutional neural network with global average pooling for intelligent fault diagnosis of industrial gearbox. Eksploat. Niezawodn. Maint. Reliab. 2020, 22, 63-72.

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工知能 ,  ツール ,  予測保全 ,  概念