論文の概要: Enhancing an Intelligent Digital Twin with a Self-organized
Reconfiguration Management based on Adaptive Process Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03324v1
- Date: Wed, 7 Jul 2021 16:02:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-08 14:11:33.175473
- Title: Enhancing an Intelligent Digital Twin with a Self-organized
Reconfiguration Management based on Adaptive Process Models
- Title(参考訳): 適応プロセスモデルに基づく自己組織的再構成管理によるインテリジェントディジタル双極子の実現
- Authors: Timo M\"uller, Benjamin Lindemann, Tobias Jung, Nasser Jazdi, Michael
Weyrich
- Abstract要約: 製品ライフサイクルの短縮と生産の個別化の増大は、産業自動化システムにおける再構成需要の増大につながる。
本稿では,適応プロセスモデルに基づく自己組織的再構成管理により,インテリジェントなディジタルツインを強化する手法を提案する。
- 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: Shorter product life cycles and increasing individualization of production
leads to an increased reconfiguration demand in the domain of industrial
automation systems, which will be dominated by cyber-physical production
systems in the future. In constantly changing systems, however, not all
configuration alternatives of the almost infinite state space are fully
understood. Thus, certain configurations can lead to process instability, a
reduction in quality or machine failures. Therefore, this paper presents an
approach that enhances an intelligent Digital Twin with a self-organized
reconfiguration management based on adaptive process models in order to find
optimized configurations more comprehensively.
- Abstract(参考訳): 製品ライフサイクルの短縮と生産の個別化の増大は、将来サイバー物理生産システムに支配される産業自動化システムの領域における再構成需要の増加につながる。
しかし、常に変化するシステムでは、ほぼ無限の状態空間の全ての構成代替案が完全に理解されるわけではない。
したがって、特定の構成はプロセスの不安定や品質の低下、機械の故障につながる可能性がある。
そこで本稿では,適応プロセスモデルに基づく自己組織型再構成管理により,より包括的に最適化された構成を求める手法を提案する。
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