論文の概要: Time-Series Pattern Recognition in Smart Manufacturing Systems: A
Literature Review and Ontology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12495v1
- Date: Sun, 29 Jan 2023 17:18:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-31 16:47:42.365806
- Title: Time-Series Pattern Recognition in Smart Manufacturing Systems: A
Literature Review and Ontology
- Title（参考訳）: スマート製造システムにおける時系列パターン認識:文献レビューとオントロジ
- Authors: Mojtaba A. Farahani, M. R. McCormick, Robert Gianinny, Frank
Hudacheck, Ramy Harik, Zhichao Liu, Thorsten Wuest
- Abstract要約: 本稿では,製造における時系列パターン認識の現状について,構造化された視点を提供する。
それは、実用的で実用的なガイドラインと、時系列分析の進歩のための推奨を提供することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5097082077065003
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Since the inception of Industry 4.0 in 2012, emerging technologies have
enabled the acquisition of vast amounts of data from diverse sources such as
machine tools, robust and affordable sensor systems with advanced information
models, and other sources within Smart Manufacturing Systems (SMS). As a
result, the amount of data that is available in manufacturing settings has
exploded, allowing data-hungry tools such as Artificial Intelligence (AI) and
Machine Learning (ML) to be leveraged. Time-series analytics has been
successfully applied in a variety of industries, and that success is now being
migrated to pattern recognition applications in manufacturing to support higher
quality products, zero defect manufacturing, and improved customer
satisfaction. However, the diverse landscape of manufacturing presents a
challenge for successfully solving problems in industry using time-series
pattern recognition. The resulting research gap of understanding and applying
the subject matter of time-series pattern recognition in manufacturing is a
major limiting factor for adoption in industry. The purpose of this paper is to
provide a structured perspective of the current state of time-series pattern
recognition in manufacturing with a problem-solving focus. By using an ontology
to classify and define concepts, how they are structured, their properties, the
relationships between them, and considerations when applying them, this paper
aims to provide practical and actionable guidelines for application and
recommendations for advancing time-series analytics.
- Abstract（参考訳）: 2012年の業界4.0の開始以来、新興技術は、機械ツール、高度な情報モデルを備えた堅牢で安価なセンサーシステム、およびスマート製造システム(sms)内の他のソースといった、さまざまなソースから膨大なデータを取得することができる。
その結果、製造環境で利用可能なデータ量が爆発的に増加し、人工知能(AI)や機械学習(ML)といったデータ処理ツールが活用できるようになった。
時系列分析は様々な業界で成功しており、その成功は、高品質な製品、欠陥製造のゼロ、顧客満足度の向上をサポートするために、製造におけるパターン認識アプリケーションに移行している。
しかし、製造業の多様な景観は、時系列パターン認識を用いた産業の問題解決に挑戦している。
製造における時系列パターン認識の主題の理解と応用に関する研究ギャップは、産業における採用の大きな制限要因である。
本研究の目的は,問題解決に焦点をあてた製造における時系列パターン認識の現状に関する構造化的視点を提供することである。
オントロジーを用いて概念の分類と定義を行い,それらの構造,特性,それらの関係,適用時の考慮事項について述べる。
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