論文の概要: A Survey on Predictive Maintenance for Industry 4.0
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08224v1
- Date: Wed, 5 Feb 2020 09:33:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-03 21:47:39.834116
- Title: A Survey on Predictive Maintenance for Industry 4.0
- Title（参考訳）: 産業の予測保守に関する調査研究 4.0
- Authors: Christian Krupitzer (1), Tim Wagenhals (2), Marwin Z\"ufle (1),
Veronika Lesch (1), Dominik Sch\"afer (3), Amin Mozaffarin (4), Janick
Edinger (2), Christian Becker (2), Samuel Kounev (1) ((1) University of
W\"urzburg, W\"urzburg, Germany, (2) University of Mannheim, Mannheim,
Germany, (3) Syntax Systems GmbH, Weinheim, Germany, (4) MOZYS Engineering
GmbH, W\"urzburg)
- Abstract要約: 2016年のフォルクスワーゲンの生産問題は、週に最大4億ユーロの売り上げに劇的な損失をもたらした。
本稿では,産業4.0の予測保守における技術の現状について調査する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Production issues at Volkswagen in 2016 lead to dramatic losses in sales of
up to 400 million Euros per week. This example shows the huge financial impact
of a working production facility for companies. Especially in the data-driven
domains of Industry 4.0 and Industrial IoT with intelligent, connected
machines, a conventional, static maintenance schedule seems to be
old-fashioned. In this paper, we present a survey on the current state of the
art in predictive maintenance for Industry 4.0. Based on a structured literate
survey, we present a classification of predictive maintenance in the context of
Industry 4.0 and discuss recent developments in this area.
- Abstract（参考訳）: 2016年のフォルクスワーゲンの生産問題は、週に最大4億ユーロの売り上げに劇的な損失をもたらした。
この例は、企業の労働生産施設の経済的影響を示している。
特に、インダストリアル4.0とインダストリアルIoTのインテリジェントでコネクテッドマシンのデータ駆動ドメインでは、従来の静的メンテナンススケジュールは時代遅れのようだ。
本稿では,産業4.0の予測保守における技術の現状について調査する。
本稿では, 構造的リテラト調査に基づき, 産業4.0の文脈における予測保守の分類と最近の展開について考察する。
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