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J-GLOBAL ID：202202279533822439   整理番号：22A1036758

ビッグデータ技術に基づく製品パッケージングの革新的設計に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Innovative Design of Product Packaging Based on Big Data Technology

著者 (4件)： Gan Fang (School of the Arts, Universiti Sains Malaysia, Penang 11800, Malaysia) ,  Gan Fang (School of the Arts, Guangxi Normal University for Nationalities, Chongzuo, Guangxi 532200, China) ,  Romainoor Nurul Hanim (School of the Arts, Universiti Sains Malaysia, Penang 11800, Malaysia) ,  Guo ZhiMin (Nortel Instrument Co., Ltd, Shenzhen 515100, China)
資料名： Scientific Programming  (Scientific Programming)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0689A  ISSN： 1058-9244  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)

抄録/ポイント： 従来の製品包装設計は,主に設計者の個人の経験と直感に依存するが,製品設計の分野では,制御不能なコンテンツや知識やガイダンスの欠如などの問題がある。大きなデータ技術の開発によって,大きなデータの時代における製品包装設計を,高い予測可能性,成功率,および短い開発サイクルを有する大量の実データのサポートの下で実行した。構造化データと比較して,テキスト,画像,およびオーディオのような非構造化データには,より高い値がある。それらの中で,テキストビッグデータと画像ビッグデータには,それらの容易なデータ収集,成熟処理技術,および簡単な操作のため,製品包装設計の分野で良い応用展望がある。本論文では,ビッグデータ技術とニューラルスタイル転送モデルの組合せを提案し,高品質画像と制御可能なコンテンツを生成できる製品包装のための革新的設計法を提案した。最初に,知覚工学理論を使用して,ユーザニーズを得て,製品モデリング要素と製品意味論の間のマッピングモデルを構築し,製品意味論とスタイルマップの選択を導く。第2に,スタイルマップの色特徴を再構成し,結合するために,ニューラルスタイル転送モデルを使用する。統合の後,それは製品包装設計に移動して,大きいデータ製品包装技術革新設計方法に基づいて,企業R&Dと技術革新能力を改良して,製品開発サイクルを短くして,R&Dコストを減らすために,実際のニーズに基づく製品技術革新設計補助プロトタイプシステムを開発した。製品成功率とユーザ満足度を向上した。Copyright 2022 Fang Gan et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意味論 ,  技術 ,  製品開発 ,  データ ,  画像 ,  再構成 ,  オーディオ機器 ,  データ収集 ,  製品設計 ,  予測可能性 ,  *コンテンツ
準シソーラス用語： ユーザニーズ ,  高品質 ,  *ビッグデータ ,  構造化データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  マーケティング  (KA06020W) ,  情報処理一般  (JE15010U) ,  データベースシステム  (JD03030U)

引用文献 (24件)：

• C. R. Wilkinson, A. De Angeli, "Applying user centred and participatory design approaches to commercial product development," Design Studies, vol. 35, no. 6, pp. 614-631, 2014.
• A. Burnap, Y. Liu, Y. Pan, H. Lee, R. Gonzalez, P. Y. Papalambros, "Estimating and exploring the product form design space using deep generative models," Proceedings of the ASME 2016 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference, vol. 1-13, Charlotte, NC, USA, August 2016.
• D. V. Horn, A. Olewnik, K. Lewis, "Design analytics: capturing, understanding, and meeting customer needs using big data," Proceedings of the Asme International Design Technical Conferences, pp. 863-875, Chicago, IL, USA, August 2012.
• M. Saifullah, McC. Rebecca, McC. Adam, V. V. Quan, "Effect of drying techniques and operating conditions on the retention of color, phenolics, and antioxidant properties in dried lemon scented tea tree (Leptospermum petersonii) leaves," Journal of Food Processing and Preservation, vol. 45, no. 3, 2021.
• R. Ireland, A. Liu, "Application of data analytics for product design: s," CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, vol. 23, pp. 128-144, 2018.

タイトルに関連する用語 (4件)： ビッグデータ ,  パッケージング ,  設計 ,  研究