論文の概要: Analysis of key flavors of event-driven predictive maintenance using logs of phenomena described by Weibull distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07033v1
• Date: Mon, 18 Jan 2021 12:15:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-27 12:43:06.392588
• Title: Analysis of key flavors of event-driven predictive maintenance using logs of phenomena described by Weibull distributions
• Title（参考訳）: weibull分布による事象ログを用いたイベント駆動型予測保守のキーフレーバーの解析
• Authors: Petros Petsinis, Athanasios Naskos and Anastasios Gounaris
• Abstract要約: 本研究では,インダストリー4.0におけるイベント駆動予測メンテナンスの2つのアプローチを検討する。 異なるデータ前処理技術、異なる予測アルゴリズム、およびアンサンブルおよびサンプリング方法の影響を検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5966476600109054
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work explores two approaches to event-driven predictive maintenance in Industry 4.0 that cast the problem at hand as a classification or a regression one, respectively, using as a starting point two state-of-the-art solutions. For each of the two approaches, we examine different data preprocessing techniques, different prediction algorithms and the impact of ensemble and sampling methods. Through systematic experiments regarding the aspectsmentioned above,we aimto understand the strengths of the alternatives, and more importantly, shed light on how to navigate through the vast number of such alternatives in an informed manner. Our work constitutes a key step towards understanding the true potential of this type of data-driven predictive maintenance as of to date, and assist practitioners in focusing on the aspects that have the greatest impact.
• Abstract（参考訳）: この研究は、業界4.0におけるイベント駆動型予測保守への2つのアプローチを探求し、それぞれ問題を分類または回帰として、最先端の2つのソリューションの出発点として使用します。 これら2つの手法のそれぞれについて,異なるデータ前処理手法,異なる予測アルゴリズム,およびアンサンブルとサンプリング方法の影響について検討する。 以上のような側面を体系的に実験することで,選択肢の強みを理解し,さらに重要な点として,多数の代替手段をインフォームドでナビゲートする方法に光を当てた。 我々の研究は、この種のデータ駆動型予測保守の真の可能性を理解するための重要なステップを構成し、実践者が最も影響の大きい側面に集中するのを手助けします。

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