論文の概要: Deep learning models for predictive maintenance: a survey, comparison, challenges and prospect

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03207v1
• Date: Wed, 7 Oct 2020 06:28:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 23:57:11.936025
• Title: Deep learning models for predictive maintenance: a survey, comparison, challenges and prospect
• Title（参考訳）: 予測保守のためのディープラーニングモデル--調査,比較,課題,展望
• Authors: Oscar Serradilla, Ekhi Zugasti, Urko Zurutuza
• Abstract要約: 世界中の産業データ空間が増加する中、ディープラーニングソリューションは予測的メンテナンスに人気になっている。 この作業は、最先端のディープラーニングアーキテクチャをレビューすることで、このタスクを円滑にすることを目的としている。 それらは産業アプリケーションの中で分類され、比較され、ギャップを埋める方法を説明しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3093890460224435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given the growing amount of industrial data spaces worldwide, deep learning solutions have become popular for predictive maintenance, which monitor assets to optimise maintenance tasks. Choosing the most suitable architecture for each use-case is complex given the number of examples found in literature. This work aims at facilitating this task by reviewing state-of-the-art deep learning architectures, and how they integrate with predictive maintenance stages to meet industrial companies' requirements (i.e. anomaly detection, root cause analysis, remaining useful life estimation). They are categorised and compared in industrial applications, explaining how to fill their gaps. Finally, open challenges and future research paths are presented.
• Abstract（参考訳）: 世界中の産業データ空間が増加する中、ディープラーニングソリューションは予測保守に人気となり、資産を監視してメンテナンスタスクを最適化する。 文献で見られる例の数を考えると、各ユースケースに最適なアーキテクチャを選択するのは複雑です。 この研究は、最先端のディープラーニングアーキテクチャをレビューし、産業企業の要求を満たすための予測メンテナンスステージ(異常検出、根本原因分析、有用な寿命推定)と統合することで、このタスクの促進を目指している。 それらは産業アプリケーションで分類され、比較され、ギャップを埋める方法を説明します。 最後に、オープンな課題と今後の研究パスを示す。

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