論文の概要: Quality4.0 -- Transparent product quality supervision in the age of
Industry 4.0
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06502v1
- Date: Thu, 12 Nov 2020 17:12:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-26 07:36:17.801710
- Title: Quality4.0 -- Transparent product quality supervision in the age of
Industry 4.0
- Title（参考訳）: 品質4.0 --産業4.0時代の透明製品品質管理
- Authors: Jens Brandenburger, Christoph Schirm, Josef Melcher, Edgar Hancke,
Marco Vannucci, Valentina Colla, Silvia Cateni, Rami Sellami, S\'ebastien
Dupont, Annick Majchrowski, Asier Arteaga
- Abstract要約: 欧州のRFCSプロジェクト「Quality4.0」は、製品の品質に関する決定を公表するアダプティブプラットフォームの開発を目標としている。
このコンテキストでは、マシンラーニングを使用して、品質データ内の外れ値を検出する。
本稿では,この品質情報の水平統合のために開発した中間プロジェクトの結果と概念について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Progressive digitalization is changing the game of many industrial sectors.
Focus-ing on product quality the main profitability driver of this so-called
Industry 4.0 will be the horizontal integration of information over the
complete supply chain. Therefore, the European RFCS project 'Quality4.0' aims
in developing an adap-tive platform, which releases decisions on product
quality and provides tailored information of high reliability that can be
individually exchanged with customers. In this context Machine Learning will be
used to detect outliers in the quality data. This paper discusses the
intermediate project results and the concepts developed so far for this
horizontal integration of quality information.
- Abstract（参考訳）: プログレッシブデジタル化は多くの産業分野のゲームを変えつつある。
製品の品質にフォーカスする このいわゆる業界 4.0の主な収益性要因は、サプライチェーン全体にわたる情報の水平的な統合です。
そのため、欧州のRFCSプロジェクト「Quality4.0」は、製品の品質に関する決定を公表し、顧客と個別に交換できる信頼性の高い情報を調整したアダプティブプラットフォームの開発を目指している。
このコンテキストでは、機械学習を使用して、品質データの異常値を検出する。
本稿では,この品質情報の水平統合に向けた中間プロジェクトの結果と概念について論じる。
関連論文リスト
- Q-Ground: Image Quality Grounding with Large Multi-modality Models [61.72022069880346]
Q-Groundは、大規模な視覚的品質グラウンドに取り組むための最初のフレームワークである。
Q-Groundは、大規模なマルチモダリティモデルと詳細な視覚的品質分析を組み合わせる。
コントリビューションの中心は、QGround-100Kデータセットの導入です。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-24T06:42:46Z) - Machine Learning-Driven Open-Source Framework for Assessing QoE in Multimedia Networks [0.18749305679160366]
サービスプロバイダは、ユーザの満足度を確保するために、サービスの品質とエクスペリエンスの質(QoE)の高水準を維持しなければなりません。
サービス品質に対するユーザの満足度を反映したQoEは、マルチメディアサービスにとって重要な指標です。
本稿では,マルチメディアネットワークにおけるQoEを客観的に評価するための機械学習ベースのフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-12T18:07:06Z) - AI-Driven Frameworks for Enhancing Data Quality in Big Data Ecosystems: Error_Detection, Correction, and Metadata Integration [0.0]
この論文は、ビッグデータの品質を包括的に向上することを目的とした、新しい相互接続フレームワークセットを提案する。
まず,データ品質を正確に評価するために,新しい品質指標と重み付きスコアシステムを導入する。
第3に,AIモデルを用いた各種品質異常検出のための汎用フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-06T21:36:45Z) - G-Refine: A General Quality Refiner for Text-to-Image Generation [74.16137826891827]
G-Refineは,高画質画像の整合性を損なうことなく,低画質画像の高精細化を図った汎用画像精細機である。
このモデルは、知覚品質指標、アライメント品質指標、一般的な品質向上モジュールの3つの相互接続モジュールで構成されている。
大規模な実験により、G-Refine以降のAIGIは、4つのデータベースで10以上の品質指標でパフォーマンスが向上していることが明らかになった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-29T00:54:38Z) - Classification of retail products: From probabilistic ranking to neural
networks [0.0]
本稿では,常に変化する食品カタログを自動的に3段階の食品分類に分類する手法を提案する。
本稿では,スコアベースランキング法,従来の機械学習アルゴリズム,ディープニューラルネットワークの3つのアプローチについて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-12T18:11:15Z) - ECS -- an Interactive Tool for Data Quality Assurance [63.379471124899915]
データ品質の保証のための新しいアプローチを提案する。
この目的のために、まず数学的基礎を議論し、そのアプローチを複数の例を用いて提示する。
これにより、安全クリティカルなシステムにおいて、潜在的に有害な特性を持つデータポイントが検出される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-10T06:49:18Z) - QI2 -- an Interactive Tool for Data Quality Assurance [63.379471124899915]
欧州委員会による計画されたAI法では、データ品質に関する法的要件が規定されている。
複数のデータ品質面におけるデータ品質保証プロセスをサポートする新しいアプローチを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-07T07:06:38Z) - Learning to Diversify for Product Question Generation [68.69526529887607]
本稿では,T5の事前学習型トランスフォーマー・デコーダモデルについて述べる。
本稿では,トランスフォーマーモデルによって学習された言語を豊かにするための,新たな学習・多様化(LTD)手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-06T09:26:41Z) - Anomaly Detection Based on Selection and Weighting in Latent Space [73.01328671569759]
SWADと呼ばれる新しい選択および重み付けに基づく異常検出フレームワークを提案する。
ベンチマークと実世界のデータセットによる実験は、SWADの有効性と優位性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-08T10:56:38Z)
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。