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J-GLOBAL ID：202102264647913339   整理番号：21A3136316

スマートファクトリーの生産性能予測に基づくプロアクティブ製造資源割当法【JST・京大機械翻訳】

A Proactive Manufacturing Resources Assignment Method Based on Production Performance Prediction for the Smart Factory

著者 (4件)： Wang Wenbo (School of Mechanical Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, China) ,  Zhang Yingfeng (Key Laboratory of Industrial Engineering and Intelligent Manufacturing, Ministry of Industry and Information Technology, School of Mechanical Engineering, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Gu Jinan (School of Mechanical Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, China) ,  Wang Jin (School of Modern Posts, Xi’an University of Posts & Telecommunications, Xi’an, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 18  号： 1  ページ： 46-55  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 先進産業モノのインターネット(IIoT)とサイバー物理システム(CPS)技術の広い応用によって,製造資源割当て方法は,マニュアルと受動モードから知的で活発なモードに変換した。しかし,リアルタイム解析と生産性能の正確な予測の欠如のため,生産調整需要は生産例外発生後にしばしば放出され,生産決定は歴史的生産情報に基づいてしばしば行われるが,これは生産中断または性能低減の問題につながる可能性がある。この課題に取り組むために,スマート工場の生産性能予測に基づく積極的製造資源割当(PMRA)法を提案した。最初に,先進IIoTとCPS技術を適用して,スマート工場のクラウドエッジ協調環境を作成し,そこでは,資源が分散制御容量でスマートに作られ,クラウドセンターとエッジ資源が動的に協調できる。第2に,リアルタイムカラーPetriネットは,重要な生産性能指標解析を可能にして,予測方法は,リアルタイム生産情報を抽出して,正確に将来生産状態を予測するために提案した。次に,PMRA方式を提示して,生産例外が起こる前に資源を割り当てる。最後に,中国北部におけるコンピュータ数値制御工作機械のための典型的製造者からの事例研究を用いて,提案した方法を検証し,そして,結果は,提案したPMRA方法が,総遅延および総エネルギー消費を大いに減らすことができることを示した。Copyright 2021 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： 予測技法 ,  *資源割付 ,  生産者 ,  エネルギー消費 ,  事例研究 ,  分散制御 ,  Petriネット ,  中国北部 ,  CNC工作機械
準シソーラス用語： 性能予測 ,  実時間 ,  性能指標 ,  モノのインターネット ,  *スマートファクトリー ,  IIoT , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： スマートファクトリー ,  性能予測 ,  資源割当