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J-GLOBAL ID:202102291693851389   整理番号:21A2386861

行動における品質4.0:プラスタ生産におけるスマートハイブリッド故障診断システム【JST・京大機械翻訳】

Quality 4.0 in Action: Smart Hybrid Fault Diagnosis System in Plaster Production
著者 (2件):
資料名:
巻:号:ページ: 634  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7264A  ISSN: 2227-9717  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)
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産業4.0(I4.0)は製造における第4産業革命を表し,新興技術を採用する産業企業のディジタル変換を表現している。未来の要因は,ハイブリッド解決策を楽し,一方,品質は,生産と製品のタイプに関係なく,すべての生産システムの心臓である。品質4.0は,スマートソリューションと知的アルゴリズムを採用することによって,品質をブースティングする目的で,I4.0の分岐である。多くの概念的枠組みとモデルがあるが,主な課題はワークショップレベルで行動における品質4.0の経験を持つことである。本論文では,ニューラルネットワーク(NN)とエキスパートシステム(ES)に基づくハイブリッドモデルを,制御チャートパターン(CCP)を扱うために提案する。アイデアは,受動的記述モデルの代わりに,修正行動を推薦するスマート予測モデルである。建設プラスタ生産会社を用いて,この新規手法の利点を提示し,評価し,一方,結果は,行動における品質4.0の能力と適格性を示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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引用文献 (43件):
  • Bag, M.; Bengal, W.; Gauri, S.K.; Bengal, W.; Chakraborty, S.; Bengal, W. Recognition of Control Chart Patterns using Discriminant Analysis of Shape Features. In Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, Dhaka, Bangladesh, 9-10 January 2010; pp. 88-93.
  • Lu, C.; Shao, Y.E.; Li, C. Recognition of Concurrent Control Chart Patterns by Integrating ICA and SVM. Appl. Math. Inf. Sci. 2014, 8, 681-689.
  • Awadalla, M.; Sadek, M.A. Spiking neural network-based control chart pattern recognition. Alex. Eng. J. 2012, 51, 27-35.
  • Ebrahimzadeh, A.; Ranaee, V. Control chart pattern recognition using an optimized neural network and efficient features. ISA Trans. 2010, 49, 387-393.
  • Demirli, K.; Vijayakumar, S. Fuzzy logic based assignable cause diagnosis using control chart patterns. Inf. Sci. 2010, 180, 3258-3272.
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