論文の概要: Evidence-based Prescriptive Analytics, CAUSAL Digital Twin and a Learning Estimation Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05828v1
• Date: Mon, 12 Apr 2021 21:30:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-14 13:16:16.643083
• Title: Evidence-based Prescriptive Analytics, CAUSAL Digital Twin and a Learning Estimation Algorithm
• Title（参考訳）: Evidence-based Prescriptive Analytics, CAUSAL Digital Twinと学習推定アルゴリズム
• Authors: PG Madhavan
• Abstract要約: 本稿ではCausalityとCausal Graphsの基礎を説明し,LCDT(Learning Causal Digital Twin)ソリューションを開発した。 LCDTは学習用デジタルツインであり、パラメータは最小限の設定でオンラインでオンラインで学習されるため、デジタルツインのデプロイ作業は大幅に単純化される。
• 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: Evidence-based Prescriptive Analytics (EbPA) is necessary to determine optimal operational set-points that will improve business productivity. EbPA results from what-if analysis and counterfactual experimentation on CAUSAL Digital Twins (CDTs) that quantify cause-effect relationships in the DYNAMICS of a system of connected assets. We describe the basics of Causality and Causal Graphs and develop a Learning Causal Digital Twin (LCDT) solution; our algorithm uses a simple recurrent neural network with some innovative modifications incorporating Causal Graph simulation. Since LCDT is a learning digital twin where parameters are learned online in real-time with minimal pre-configuration, the work of deploying digital twins will be significantly simplified. A proof-of-principle of LCDT was conducted using real vibration data from a system of bearings; results of causal factor estimation, what-if analysis study and counterfactual experiment are very encouraging.
• Abstract（参考訳）: EbPA(Evidence-based Prescriptive Analytics)は、ビジネス生産性を向上させる最適な運用セットポイントを決定するために必要である。 EbPAは、接続された資産のシステムのDYNAMICSにおける原因・影響関係を定量化するCAUSAL Digital Twins(CDTs)における、何の分析と対実実験の結果である。 本稿では,CausalityとCausal Graphsの基礎を解説し,LCDT(Learning Causal Digital Twin)ソリューションを開発した。 LCDTは学習用デジタルツインであり、パラメータは最小限の設定でオンラインでオンラインで学習されるため、デジタルツインのデプロイ作業は大幅に単純化される。 軸受系の実振動データを用いてLCDTの原理実証を行い, 因果因子推定の結果, 解析結果, 反実実験の実施を強く奨励した。

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