ガラス産業のディジタル変換:適応企業【JST・京大機械翻訳】

Jiao Yu; Finley James J.; Ydstie B. Erik; Polcyn Adam; Figueroa Humberto

文献

J-GLOBAL ID：202202255300215819 整理番号：22A0323572

ガラス産業のディジタル変換:適応企業【JST・京大機械翻訳】

Digital transformation of glass industry: The adaptive enterprise

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=22A0323572&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=22A0323572&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=H0199C") }}

著者 (5件)： , , , ,
資料名：
巻： 157 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： H0199C ISSN： 0098-1354 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)

モノのインターネット(IoT)および関連用語,スマート製造,Cyber-Physical System,および産業4.0は,化学製造業において大きな興味を引き付けている。Cloudデータ蓄積,大規模計算,高度制御,企業全体最適化,および機械学習を含むそのような技術は,生産管理の改善,迅速なプロトタイピング,および低コスト化の機会を提供する。本論文では,スマート製造のためのVitroベースアーキテクチャの概念(POC)の応用と証明について述べた。現在の技術に対するベンチマーキングは,データ調整,整流,および標準化に必要な工学時間が,かなり減少していることを示した。そのような活動に対する努力の80%を費やす代わりに,プロセスエンジニアとデータ科学者は,リアルタイムプロセス分析と意思決定に,それらの時間の大部分を費やし始めた。開発をサポートするために使用されるクラウドベースのアーキテクチャを,VitroとMicrosoftの間の協同プロジェクトの下で開発した。このアーキテクチャは,化学物質,石油化学,医薬品,農業,および冶金産業のような他の産業部門に適用できる。本論文では,プロジェクトのデータ管理要素について述べた。エンジニアリングユニットにおける修正プロセスデータの均一表示に用いる標準化貯蔵フォーマットについて述べた。MS Azureベースシステムは,オペレータ,プロセスエンジニア,および管理者の様子を提供し,そのデータを,製品ポートフォリオと市場変化として,1日,または,1週間で,プロセスを実行するのに必要なデータを得た。追跡論文では,このアプローチがAPC(例えば適応MPC,リアルタイム最適化,および適応意思決定)の応用を容易にする方法を記述する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , ,
, , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： , , , , , , ,

化学プロセスの解析 , 生産工学一般

, , , ,

前のページに戻る