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J-GLOBAL ID：202202239043751049   整理番号：22A0496001

ディジタルツインによる職場生産システムのための知的統合モデルフレームワークの構築【JST・京大機械翻訳】

Construction of intelligent integrated model framework for the workshop manufacturing system via digital twin

著者 (8件)： Zhang Zhongyu (College of Mechanical Engineering, Shandong University, Jinan, China) ,  Zhang Zhongyu (Key Laboratory of High Efficiency and Clean Mechanical Manufacture, Ministry of Education, Shandong University, Jinan, Shandong, China) ,  Zhu Zhenjie (College of Mechanical Engineering, Shandong University, Jinan, China) ,  Zhu Zhenjie (Key Laboratory of High Efficiency and Clean Mechanical Manufacture, Ministry of Education, Shandong University, Jinan, Shandong, China) ,  Zhang Jinsheng (College of Mechanical Engineering, Shandong University, Jinan, China) ,  Zhang Jinsheng (Key Laboratory of High Efficiency and Clean Mechanical Manufacture, Ministry of Education, Shandong University, Jinan, Shandong, China) ,  Wang Jingkun (College of Mechanical Engineering, Shandong University, Jinan, China) ,  Wang Jingkun (Key Laboratory of High Efficiency and Clean Mechanical Manufacture, Ministry of Education, Shandong University, Jinan, Shandong, China)
資料名： International Journal of Advanced Manufacturing Technology  (International Journal of Advanced Manufacturing Technology)
巻： 118  号： 9-10  ページ： 3119-3132  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0397A  ISSN： 0268-3768  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 世界における先進製造業のブースティング開発によって,伝統的産業から知能モードに変換したオリジナルの生産パターンは,最小遅延によって完了して,それはまだ新しい挑戦に直面している。それらのタイムライン,安定性,および信頼性は,リアルタイム通信の欠如のために著しく制限される。したがって,デジタルツインに基づく知的ワークショップ生産システムのモデルフレームワークを,この論文で提案し,物理的エンティティ,データ収集,および情報意思決定の間の深い情報統合を駆動した。概念化と曖昧さの従来のデジタルツインは,4次元協調モデル思考に基づいて,洗練,最適化,およびアップグレードする必要がある。洗練された9層インテリジェントデジタルツインのモデルフレームワークを確立した。最初に,物理的評価を実体層,補助層,および界面層に洗練し,物理資源と機器を科学的に管理し,全体システムを協調した。第2に,データ層および処理層へのデータ評価の分割は,可撓性応答-可能性を大いに改良して,リアルタイムデータの同期を確実にすることができた。最後に,システム評価を,情報層,アルゴリズム層,スケジューリング層,および機能層に分割し,柔軟な製造計画を,より合理的に開発し,生産サイクルを短縮し,そして,ロジスティックスコストを減少する。同時に,SLPと人工ハチコロニーを組み合わせて,繊維工場の生産システム最適化を研究した。結果は,最適化生産システムの生産効率が34.46%増加したことを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2021 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 ,  意思決定 ,  システム評価 ,  信頼性 ,  スケジューリング ,  生産計画 ,  *生産システム ,  ロジスティックス ,  データ収集 ,  四次元
準シソーラス用語： ブースティング ,  生産効率 ,  リアルタイム通信 ,  システム最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 知的製造ワークショップ ,  生産システムの最適化 ,  ディジタルツイン ,  繊維生産

分類 (2件)： 生産形態  (KB03020E) ,  経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (5件)： ディジタル ,  職場 ,  統合モデル ,  フレームワーク ,  構築