論文の概要: Knowledge Distillation-based Information Sharing for Online Process
Monitoring in Decentralized Manufacturing System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12004v1
- Date: Wed, 8 Feb 2023 23:31:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-26 13:12:33.597415
- Title: Knowledge Distillation-based Information Sharing for Online Process
Monitoring in Decentralized Manufacturing System
- Title（参考訳）: 分散型製造システムにおけるオンラインプロセスモニタリングのための知識蒸留に基づく情報共有
- Authors: Zhangyue Shi, Yuxuan Li, Chenang Liu
- Abstract要約: 本稿では,データ量の多い単位から情報的知識を抽出し,データ量の多い単位のモニタリング性能を向上させる知識蒸留に基づく情報共有フレームワークを提案する。
提案手法は,データポーアユニットにおけるモデル監視性能の向上に有効であり,潜在的なデータプライバシをしっかりと保護する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.742441483588685
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In advanced manufacturing, the incorporation of sensing technology provides
an opportunity to achieve efficient in-situ process monitoring using machine
learning methods. Meanwhile, the advances of information technologies also
enable a connected and decentralized environment for manufacturing systems,
making different manufacturing units in the system collaborate more closely. In
a decentralized manufacturing system, the involved units may fabricate same or
similar products and deploy their own machine learning model for online process
monitoring. However, due to the possible inconsistency of task progress during
the operation, it is also common that some units are data-rich while some are
data-poor. Thus, the learning progress of the machine learning-based process
monitoring model for each unit may vary. Therefore, it is highly valuable to
achieve efficient and secured knowledge sharing among the units in a
decentralized manufacturing system. To realize this goal, this paper proposes a
knowledge distillation-based information sharing (KD-IS) framework, which could
distill informative knowledge from data-rich unit to improve the monitoring
performance of data-poor unit. To validate the effectiveness of this method, a
real-world case study is conducted in a connected fused filament fabrication
(FFF)-based additive manufacturing (AM) platform. The experimental results show
that the developed method is efficient in improving model monitoring
performance at data-poor unit, with solid protection on potential data privacy.
- Abstract（参考訳）: 先進的な製造において,センサ技術の導入は,機械学習を用いた効率的なプロセス監視を実現する機会を提供する。
一方、情報技術の進歩により、製造システムの接続された分散環境が実現され、システム内の異なる製造ユニットがより緊密に連携するようになる。
分散製造システムでは、関連するユニットは同一または類似の製品を製作し、オンラインプロセス監視のために独自の機械学習モデルをデプロイすることができる。
しかし、操作中のタスク進捗の不整合のため、一部のユニットはデータ豊かであり、一部はデータ貧弱であることも一般的である。
したがって、機械学習に基づく各ユニットのプロセス監視モデルの学習進捗は様々である。
そのため, 分散型製造システムにおいて, ユニット間の効率的な, セキュアな知識共有を実現することが重要である。
そこで本稿では,データ豊富な単位から情報的知識を抽出し,データポーア単位の監視性能を向上させるkd-is(知識蒸留型情報共有)フレームワークを提案する。
本手法の有効性を検証するため,FFF (Connected Fused Filament fabrication)-based Additive Manufacturing (AM) platformにおいて実世界のケーススタディを行った。
実験結果から,本手法はデータポーアユニットにおけるモデル監視性能の向上に有効であり,データプライバシの保護が確固たるものであることが示された。
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