Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Meta-model for Process Failure Mode and Effects Analysis (PFMEA)

論文の概要: A Meta-model for Process Failure Mode and Effects Analysis (PFMEA)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11035v1
Date: Mon, 31 May 2021 14:00:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-28 05:42:36.745828
Title: A Meta-model for Process Failure Mode and Effects Analysis (PFMEA)
Title（参考訳）: プロセス障害モードと効果解析のためのメタモデル(pfmea)
Authors: Kai Hoefig, Cornel Klein, Stefan Rothbauer, Marc Zeller, Marian Vorderer, Chee Hung Koo
Abstract要約: 本稿では,PFMEAの自動化を支援するメタモデルを提案する。この方法は、製品要求、生産工程、品質測定を区別し、共通のメタモデリング言語を使用して工場のあらゆるインスタンスで複雑な品質要求に対処することができる。
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: Short product lifecycles and a high variety of products force industrial manufacturing processes to change frequently. Due to the manual approach of many quality analysis techniques, they can significantly slow down adaption processes of production systems or make production unprofitable. Therefore, automating them can be a key technology for keeping pace with market demand of the future. The methodology presented here aims at a meta-model supporting automation for PFMEA. The method differentiates product requirements, production steps and quality measures in such a way, that complex quality requirements can be addressed in any instance of a factory using a common meta-modeling language.
Abstract（参考訳）: 短い製品ライフサイクルと多種多様な製品は工業生産プロセスに頻繁に変化を強いる。多くの品質分析技術の手作業によるアプローチにより、生産システムの適応プロセスを著しく遅くしたり、生産を不利益にすることが可能になる。したがって、自動化は将来の市場需要に合わせたペースを維持するための重要な技術である。本稿では,PFMEAの自動化を支援するメタモデルを提案する。この方法は、製品要求、生産工程、品質測定を区別し、共通のメタモデリング言語を使用して工場のあらゆるインスタンスで複雑な品質要求に対処することができる。

関連論文リスト

Process Modeling With Large Language Models [42.0652924091318]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)のプロセスモデリングへの統合について検討する。プロセスモデルの自動生成と反復的改善にLLMを利用するフレームワークを提案する。予備的な結果は、プロセスモデリングタスクを合理化するフレームワークの能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-12T11:27:47Z)
Automated Process Planning Based on a Semantic Capability Model and SMT [50.76251195257306]
製造システムと自律ロボットの研究において、機械で解釈可能なシステム機能の仕様に「能力」という用語が用いられる。セマンティック能力モデルから始めて、AI計画問題を自動的に生成するアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-14T10:37:34Z)
Proving the Potential of Skeleton Based Action Recognition to Automate the Analysis of Manual Processes [0.0]
本研究は、ビデオストリームに基づいて、手動組立プロセスにおける現在の動作クラスを検出する。現在の動きに関する情報により、KPI(Key-Performance-Indicators)を容易に導出できる。この分野では最近、機械ビジョンタスクで大きな成功を収めている。 MLパイプラインを開発し、異なる(事前)処理方法とニューラルネットの広範な研究を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-12T16:11:13Z)
Machine Learning Meets Advanced Robotic Manipulation [48.6221343014126]
本論文は、最先端技術と、実世界の操作タスクに適用された機械学習手法の最近の動向についてレビューする。論文の残りの部分は、産業、医療、農業、宇宙、軍事、捜索救助など、さまざまな分野におけるML応用に費やされている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-22T01:06:32Z)
Benchmarking Automated Machine Learning Methods for Price Forecasting Applications [58.720142291102135]
自動機械学習(AutoML)ソリューションで手作業で作成したMLパイプラインを置換する可能性を示す。 CRISP-DMプロセスに基づいて,手動MLパイプラインを機械学習と非機械学習に分割した。本稿では、価格予測の産業利用事例として、ドメイン知識とAutoMLを組み合わせることで、ML専門家への依存が弱まることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-28T10:27:38Z)
Generating Hidden Markov Models from Process Models Through Nonnegative Tensor Factorization [0.0]
我々は,理論的プロセスモデルと関連する最小隠れマルコフモデルを統合する,数学的に新しい手法を提案する。提案手法は, (a) 理論的プロセスモデル, (b) HMM, (c) 結合非負行列テンソル因子分解, (d) カスタムモデル選択を集約する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-03T16:19:27Z)
A Multiple Criteria Decision Analysis based Approach to Remove Uncertainty in SMP Models [1.6244541005112747]
異種ソフトウェアの保守性を評価することが不可欠である。構造化された方法論が設計され、データセットが前処理され、メンテナンス性指標(MI)の範囲も見つかった。上記の手法間の不確実性を取り除くため、一般的な複数の基準決定モデル、すなわち、理想解(TOPSIS)と類似性による順序選好の手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-30T06:38:10Z)
Extending Process Discovery with Model Complexity Optimization and Cyclic States Identification: Application to Healthcare Processes [62.997667081978825]
モデル最適化のための半自動支援を実現するプロセスマイニング手法を提案する。所望の粒度で生モデルを抽象化するモデル単純化手法が提案されている。医療分野の異なるアプリケーションから得られた3つのデータセットを用いて、技術的ソリューションの能力を実証することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-10T16:20:59Z)
A Research Agenda for Artificial Intelligence in the Field of Flexible Production Systems [53.47496941841855]
生産会社は、需要変動や要求の変化に対して生産制御を迅速に適応することに関して、問題に直面します。サービスという意味で生産機能をカプセル化することを目的とした制御手法は,サイバー物理生産システムの柔軟性を高めるために有望であることが示されている。しかし、そのようなアプローチの既存の課題は、要求された機能と提供された機能の間に直接(統語的)一致がない場合に、一連の要求に対して提供された機能に基づいて生産計画を見つけることである。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-31T14:38:31Z)
A Deep Reinforcement Learning Based Multi-Criteria Decision Support System for Textile Manufacturing Process Optimization [5.900286890213338]
本論文では、インテリジェントデータに基づくランダムフォレスト(RF)モデルと、人知に基づく分析階層プロセス(AHP)構造を組み合わせた意思決定支援システムを提案する。このシステムの有効性は,織物のオゾン処理を最適化する事例で検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-29T15:09:48Z)
Towards CRISP-ML(Q): A Machine Learning Process Model with Quality Assurance Methodology [53.063411515511056]
本稿では,機械学習アプリケーション開発のためのプロセスモデルを提案する。第1フェーズでは、データの可用性がプロジェクトの実現可能性に影響を与えることが多いため、ビジネスとデータの理解が結合されます。第6フェーズでは、機械学習アプリケーションの監視とメンテナンスに関する最先端のアプローチがカバーされている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-11T08:25:49Z)

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。