論文の概要: Developing an AI-enabled IIoT platform -- Lessons learned from early use case validation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04515v1
• Date: Sun, 10 Jul 2022 18:51:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-12 15:45:21.448225
• Title: Developing an AI-enabled IIoT platform -- Lessons learned from early use case validation
• Title（参考訳）: AI対応IIoTプラットフォームの開発 -- 早期ユースケース検証から学んだ教訓
• Authors: Holger Eichelberger, Gregory Palmer, Svenja Reimer, Tat Trong Vu, Hieu Do, Sofiane Laridi, Alexander Weber, Claudia Nieder\'ee, Thomas Hildebrandt
• Abstract要約: 本稿では,このプラットフォームの設計について紹介し,AIによる視覚的品質検査の実証者の観点からの早期評価について述べる。 これは、この初期の評価活動で学んだ洞察と教訓によって補完される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.37985501848305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For a broader adoption of AI in industrial production, adequate infrastructure capabilities are crucial. This includes easing the integration of AI with industrial devices, support for distributed deployment, monitoring, and consistent system configuration. Existing IIoT platforms still lack required capabilities to flexibly integrate reusable AI services and relevant standards such as Asset Administration Shells or OPC UA in an open, ecosystem-based manner. This is exactly what our next level Intelligent Industrial Production Ecosphere (IIP-Ecosphere) platform addresses, employing a highly configurable low-code based approach. In this paper, we introduce the design of this platform and discuss an early evaluation in terms of a demonstrator for AI-enabled visual quality inspection. This is complemented by insights and lessons learned during this early evaluation activity.
• Abstract（参考訳）: 工業生産におけるaiの広範な採用には、適切なインフラストラクチャ能力が不可欠である。 これには、AIと産業機器との統合の緩和、分散デプロイメントのサポート、監視、一貫性のあるシステム構成が含まれる。 既存のIIoTプラットフォームには、再利用可能なAIサービスやAsset Administration ShellsやOPC UAといった関連する標準を、オープンでエコシステムベースの方法で柔軟に統合するために必要な機能がない。 iip-ecosphere(intelligent industrial production ecosphere)プラットフォームは、高度に構成可能な低コードベースのアプローチを採用しています。 本稿では,このプラットフォームの設計について紹介し,AIを利用した視覚的品質検査の実証者の観点からの早期評価について述べる。 これは、この初期の評価活動で学んだ洞察と教訓によって補完される。

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