論文の概要: Survey on Foundation Models for Prognostics and Health Management in
Industrial Cyber-Physical Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06261v3
- Date: Sat, 20 Jan 2024 12:53:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 19:52:34.389676
- Title: Survey on Foundation Models for Prognostics and Health Management in
Industrial Cyber-Physical Systems
- Title（参考訳）: 産業サイバー物理システムにおける予後と健康管理の基礎モデルに関する研究
- Authors: Ruonan Liu, Quanhu Zhang, Te Han
- Abstract要約: BERTやGPTのような大規模基盤モデル(LFM)は、AI技術の大幅な進歩を示している。
ChatGPTはこの研究パラダイムにおける顕著な成果であり、汎用人工知能の可能性を秘めている。
データ取得技術とデータ処理能力の継続的な向上を考えると、LCMはICPSのPHMドメインにおいて重要な役割を担うことが期待されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1034992901877594
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Industrial Cyber-Physical Systems (ICPS) integrate the disciplines of
computer science, communication technology, and engineering, and have emerged
as integral components of contemporary manufacturing and industries. However,
ICPS encounters various challenges in long-term operation, including equipment
failures, performance degradation, and security threats. To achieve efficient
maintenance and management, prognostics and health management (PHM) finds
widespread application in ICPS for critical tasks, including failure
prediction, health monitoring, and maintenance decision-making. The emergence
of large-scale foundation models (LFMs) like BERT and GPT signifies a
significant advancement in AI technology, and ChatGPT stands as a remarkable
accomplishment within this research paradigm, harboring potential for General
Artificial Intelligence. Considering the ongoing enhancement in data
acquisition technology and data processing capability, LFMs are anticipated to
assume a crucial role in the PHM domain of ICPS. However, at present, a
consensus is lacking regarding the application of LFMs to PHM in ICPS,
necessitating systematic reviews and roadmaps to elucidate future directions.
To bridge this gap, this paper elucidates the key components and recent
advances in the underlying model.A comprehensive examination and comprehension
of the latest advances in grand modeling for PHM in ICPS can offer valuable
references for decision makers and researchers in the industrial field while
facilitating further enhancements in the reliability, availability, and safety
of ICPS.
- Abstract（参考訳）: 産業サイバー物理システム(ICPS)は、コンピュータ科学、通信技術、工学の分野を統合し、現代の製造業と産業の不可欠な構成要素として登場した。
しかし、ICPSは機器の故障、性能劣化、セキュリティ上の脅威など、長期運用において様々な課題に直面している。
効率的なメンテナンスと管理を実現するため、診断と健康管理(PHM)はICPSにおいて障害予測、健康モニタリング、保守意思決定などの重要なタスクに広く適用されている。
bertやgptのような大規模基礎モデル(lfm)の出現は、ai技術の著しい進歩を意味し、chatgptはこの研究パラダイムにおける顕著な成果であり、一般的な人工知能の可能性を保っている。
データ取得技術とデータ処理能力の継続的な向上を考えると、LCMはICPSのPHMドメインにおいて重要な役割を担うことが期待される。
しかし、現在、ICPSにおけるPHMへのLPMの適用については合意が得られておらず、今後の方向性を解明するために体系的なレビューとロードマップが必要である。
このギャップを埋めるために,本論文は基礎となるモデルの重要な要素と最近の進歩を解明する。icpにおけるphmのグランドモデリングの最新動向の包括的検証と理解は,icpの信頼性,可用性,安全性のさらなる向上を図りつつ,産業分野の意思決定者や研究者に貴重な資料を提供することができる。
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