論文の概要: The Digital Twin Landscape at the Crossroads of Predictive Maintenance,
Machine Learning and Physics Based Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10462v1
- Date: Tue, 21 Jun 2022 15:17:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-22 18:15:05.872734
- Title: The Digital Twin Landscape at the Crossroads of Predictive Maintenance,
Machine Learning and Physics Based Modeling
- Title（参考訳）: 予測保守, 機械学習, 物理に基づくモデリングの交差点におけるディジタルツイン景観
- Authors: Brian Kunzer, Mario Berges, Artur Dubrawski
- Abstract要約: デジタルツイン」という用語の歴史と、製品ライフサイクル管理、資産維持、機器艦隊管理、運用、計画の分野での当初の文脈を探求する。
デジタルツインフレームワークの適用は、予測保守の分野において強調され、その拡張は機械学習と物理に基づくモデリングを活用している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.781000287006755
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The concept of a digital twin has exploded in popularity over the past
decade, yet confusion around its plurality of definitions, its novelty as a new
technology, and its practical applicability still exists, all despite numerous
reviews, surveys, and press releases. The history of the term digital twin is
explored, as well as its initial context in the fields of product life cycle
management, asset maintenance, and equipment fleet management, operations, and
planning. A definition for a minimally viable framework to utilize a digital
twin is also provided based on seven essential elements. A brief tour through
DT applications and industries where DT methods are employed is also outlined.
The application of a digital twin framework is highlighted in the field of
predictive maintenance, and its extensions utilizing machine learning and
physics based modeling. Employing the combination of machine learning and
physics based modeling to form hybrid digital twin frameworks, may
synergistically alleviate the shortcomings of each method when used in
isolation. Key challenges of implementing digital twin models in practice are
additionally discussed. As digital twin technology experiences rapid growth and
as it matures, its great promise to substantially enhance tools and solutions
for intelligent upkeep of complex equipment, are expected to materialize.
- Abstract（参考訳）: デジタル双生児の概念は過去10年で爆発的に普及したが、その複数の定義、新しい技術としての斬新さ、実用的な応用性など、多くのレビュー、調査、プレスリリースにもかかわらず、混乱している。
デジタル・ツイン(digital twin)という用語の歴史は、製品ライフサイクル管理、アセット・メンテナンス、機器艦隊の管理、運用、計画といった分野において、初期の文脈とともに検討されている。
デジタル双生児を利用するための最小実行可能なフレームワークの定義も7つの必須要素に基づいている。
DTメソッドが採用されているDTアプリケーションや業界への簡単なツアーも概説されている。
デジタルツインフレームワークの適用は、予測保守の分野で強調され、その拡張は機械学習と物理に基づくモデリングを活用している。
機械学習と物理に基づくモデリングを組み合わせてハイブリッドなデジタルツインフレームワークを構築し、分離時に各手法の欠点を相乗的に緩和することができる。
デジタル双生児モデルの実装に関する課題についても述べる。
デジタルツイン技術が急速に成長し、成熟するにつれて、複雑な機器のインテリジェントなアップキープのためのツールやソリューションを大幅に強化するという大きな約束が実現されることが期待されている。
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