論文の概要: The impact of Industry 4.0 technologies on production and supply chains
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06983v1
- Date: Wed, 15 Apr 2020 10:08:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-23 11:40:10.225940
- Title: The impact of Industry 4.0 technologies on production and supply chains
- Title(参考訳): 産業4.0技術が生産・サプライチェーンに与える影響
- Authors: Davood Qorbani, Stefan Groesser
- Abstract要約: この論文は、主要工業国(ドイツ、日本、スイスなど)の現況に光を当てている。
問題は、このような生産インフラの移行がいかに効率的に行われるかである。
我々の研究は、業界4.0への移行に対処する因果モデルを示す、この種の最初の研究である。
- 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: This paper sheds light on the current development in major industrialized
countries (such as Germany, Japan, and Switzerland): the trend towards
highly-integrated and autonomous production systems. The question is how such a
transition of a production infrastructure can take place most efficiently. This
research uses the system dynamics method to address this complex transition
process from a legacy production system to a modern and highly integrated
production system (an Industry 4.0 system). The findings mainly relate to the
identification of system structures that are relevant for an Industry 4.0
perspective. Our research is the first in its kind which presents a causal
model that addresses the transition to Industry 4.0.
- Abstract(参考訳): 本稿では,先進国(ドイツ,日本,スイスなど)における高度統合型・自律型生産システムの動向について述べる。
問題は、このような生産インフラの移行がいかに効率的に行われるかである。
本研究は,従来の生産システムから高度に統合された生産システム(産業4.0システム)へ,この複雑な移行プロセスに対処するために,システムダイナミクス手法を用いる。
本研究は,産業4.0の観点からのシステム構造の同定を主目的とする。
我々の研究は、業界4.0への移行に対処する因果モデルを示す、この種の最初の研究である。
関連論文リスト
- IPAD: Industrial Process Anomaly Detection Dataset [71.39058003212614]
ビデオ異常検出(VAD)は,ビデオフレーム内の異常を認識することを目的とした課題である。
本稿では,産業シナリオにおけるVADに特化して設計された新しいデータセットIPADを提案する。
このデータセットは16の異なる産業用デバイスをカバーし、合成ビデオと実世界のビデオの両方を6時間以上保存している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-23T13:38:01Z) - Neuro-symbolic Empowered Denoising Diffusion Probabilistic Models for
Real-time Anomaly Detection in Industry 4.0 [9.903035948408316]
本稿では,産業4.0プロセスにおけるリアルタイム異常予測のための拡散モデルを提案する。
ニューロシンボリックアプローチを用いて、我々は産業をモデルに統合し、スマートマニュファクチャリングに関するフォーマルな知識を付加する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-13T13:52:41Z) - Digital Twins in Wind Energy: Emerging Technologies and
Industry-Informed Future Directions [75.81393574964038]
本稿では、風力エネルギー産業におけるデジタルツイン技術とその能力レベルについて概観する。
デジタルツインの定義と能力レベルを0-5; 0-スタンドアロン、1-記述型、2-診断型、3-予測型、4-予測型、5-自律型から統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-16T18:38:28Z) - A Generative Approach for Production-Aware Industrial Network Traffic
Modeling [70.46446906513677]
ドイツにあるTrumpf工場に配備されたレーザー切断機から発生するネットワークトラフィックデータについて検討した。
我々は、トラフィック統計を分析し、マシンの内部状態間の依存関係をキャプチャし、ネットワークトラフィックを生産状態依存プロセスとしてモデル化する。
可変オートエンコーダ(VAE)、条件付き可変オートエンコーダ(CVAE)、生成逆ネットワーク(GAN)など、様々な生成モデルの性能の比較を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-11T09:46:58Z) - Deep Learning based pipeline for anomaly detection and quality
enhancement in industrial binder jetting processes [68.8204255655161]
異常検出は、通常の値空間とは異なる異常状態、インスタンス、あるいはデータポイントを検出する方法を記述する。
本稿では,産業生産における人工知能へのデータ中心のアプローチに寄与する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-21T08:14:34Z) - Augmented reality applications in manufacturing and its future scope in
Industry 4.0 [0.0]
拡張現実(Augmented reality)技術は、Industrial 4.0の文脈における主要な技術の1つである。
本研究は、産業用拡張現実の歴史を批判的にレビューしながら、産業用4.0における拡張現実の影響を実証するものである。
本稿では,本技術の応用分野と生産条件の改善への影響について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-03T20:46:50Z) - Mapping Industry 4.0 Technologies: From Cyber-Physical Systems to
Artificial Intelligence [0.0]
第4次産業革命は、製造業の世界を急速に変えつつある。
これらの概念の明確な定義はまだ存在しない。
この研究は、技術動向とギャップの明確な説明を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-28T15:13:05Z) - Visoes da Industria 4.0 [0.0]
産業は高度に機械化された自動化された材料を生産する経済の一部である。
産業4.0という用語は、第4次産業革命のために設立された。
持続的な労働力訓練の側面や持続可能性資源の使用は広くは行われていない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-07T00:33:46Z) - Implementing the Cognition Level for Industry 4.0 by integrating
Augmented Reality and Manufacturing Execution Systems [3.094458292166017]
本稿では,既存の製造実行システム(MES)をCPSに統合した認知レベルを作成する拡張現実(AR)ベースのシステムを提案する。
実際の工場で分析されたこのシステムは、物理世界とデジタル世界を強く統合する能力を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-18T21:53:13Z) - Validate and Enable Machine Learning in Industrial AI [47.20869253934116]
産業用AIは、より効率的な将来の産業用制御システムを約束する。
Petuum Optimumシステムは、AIモデルの作成とテストの課題を示す例として使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-30T20:33:05Z) - Detection and Classification of Industrial Signal Lights for Factory
Floors [63.48764893706088]
目標は、工場のフロアを撮影するビデオカメラからの入力を用いて、運用状態を測定するソリューションを開発することである。
自動走行車における信号認識に一般的に用いられる手法を用いて、特定条件の99%以上の精度のシステムを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-23T14:26:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。