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J-GLOBAL ID:202202262603912538   整理番号:22A0684186

スマート製品サービスシステムにおけるユーザ満足度予測を自動化するための機械学習ベース反復設計アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A machine learning-based iterative design approach to automate user satisfaction degree prediction in smart product-service system
著者 (6件):
資料名:
巻: 165  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: D0502B  ISSN: 0360-8352  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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新興のディジタルサービスパラダイムとして,スマート製品サービスシステム(Smart PSS)は,個人のユーザ満足度を改善するためのソリューションバンドルとして動作するスマート,接続製品およびそれらの生成されたサービスを活用する。システムおよび製品レベルでの複雑な解束として,その反復設計は,主に2つの側面で既存のものとは異なる。第1に,使用段階の間の大量のインコンテキストデータを,知的に個々のユーザの満足度を計算するために活用することができた。第2に,デジタル化サービスと物理的成分の両方から成るスマートPSSは,データ駆動方式でより柔軟な方法で変化できる。高速位置決めと不満足モジュールを置き換えるための反復設計法は,ユーザ経験を改善し,スマートPSS使用寿命を拡張できる。それにもかかわらず,いくつかの研究は試みを試み,自動リアルタイムユーザ満足予測による反復設計法を欠いている。このギャップを埋めるために,本研究は,スマートPSS環境におけるユーザ満足度予測を自動化するための機械学習ベースの反復設計アプローチを提案した。さらに,柔軟な尿管鏡検査のための手術ロボットに関する説明的事例研究を,この提案した方法論的枠組みと共に示し,それは,従来のアプローチにおける専門家の主観性と退屈な評価の課題を克服する。本研究は,スマートPSS開発における今日の産業企業に対するいくつかの貴重な指針を提供できる。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
生産工学一般  ,  計算機システム開発 

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