論文の概要: Smart Pipe System for a Shipyard 4.0
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04423v1
- Date: Tue, 6 Feb 2024 21:48:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-08 17:45:49.364864
- Title: Smart Pipe System for a Shipyard 4.0
- Title(参考訳): 造船所用スマートパイプシステム 4.0
- Authors: Paula Fraga-Lamas, Diego Noceda-Davila, Tiago M.
Fern\'andez-Caram\'es, Manuel A. D\'iaz-Bouza and Miguel Vilar-Montesinos
- Abstract要約: 世界最大の造船業者10社のうちの1社であるナバンティアは、造船所4.0が直面する近い将来の課題に対処するため、内装全体を更新する。
本稿は,本質的なハードウェアおよびソフトウェア技術要件を決定するため,造船所環境を徹底的に分析する。
異なる技術が選択され、評価され、現在、受動RFIDとアクティブRFIDがそれを作成するのに最も適している技術である、と結論付けている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As a result of the progressive implantation of the Industry 4.0 paradigm,
many industries are experimenting a revolution that shipyards cannot ignore.
Therefore, the application of the principles of Industry 4.0 to shipyards are
leading to the creation of Shipyards 4.0. Due to this, Navantia, one of the 10
largest shipbuilders in the world, is updating its whole inner workings to keep
up with the near-future challenges that a Shipyard 4.0 will have to face. Such
challenges can be divided into three groups: the vertical integration of
production systems, the horizontal integration of a new generation of value
creation networks, and the re-engineering of the entire production chain,
making changes that affect the entire life cycle of each piece of a ship.
Pipes, which exist in a huge number and varied typology on a ship, are one of
the key pieces, and its monitoring constitutes a prospective cyber-physical
system. Their improved identification, traceability, and indoor location, from
production and through their life, can enhance shipyard productivity and
safety. In order to perform such tasks, this article first conducts a thorough
analysis of the shipyard environment. From this analysis, the essential
hardware and software technical requirements are determined. Next, the concept
of smart pipe is presented and defined as an object able to transmit signals
periodically that allows for providing enhanced services in a shipyard. In
order to build a smart pipe system, different technologies are selected and
evaluated, concluding that passive and active RFID are currently the most
appropriate technologies to create it. Furthermore, some promising indoor
positioning results obtained in a pipe workshop are presented, showing that
multi-antenna algorithms and Kalman filtering can help to stabilize Received
Signal Strength (RSS) and improve the overall accuracy of the system.
- Abstract(参考訳): 産業4.0パラダイムの進歩的な注入の結果、多くの産業が造船所が無視できない革命を試みている。
そのため、造船所への産業4.0の原則の適用は、造船所4.0の創設に繋がる。
このため、世界最大の造船会社10社のうちの1つであるナバンティアは、造船所4.0が直面する近未来の課題に対応するため、内部の作業全体を更新している。
このような課題は、プロダクションシステムの垂直統合、新しい世代の価値創造ネットワークの水平統合、プロダクションチェーン全体の再設計の3つのグループに分けられる。
パイプは船上に存在し、種類もさまざまで、重要な部品の1つであり、その監視は将来的なサイバー物理システムを構成する。
改良された識別能力、トレーサビリティ、屋内位置、生産から生活を通じて、造船所の生産性と安全性を高めることができる。
このような作業を行うため、本論文はまず造船所環境の徹底的な分析を行う。
この分析から,本質的なハードウェアおよびソフトウェア技術要件が決定される。
次に、スマートパイプの概念を、造船所で拡張サービスを提供するために定期的に信号を送信できるオブジェクトとして提示し、定義する。
スマートパイプシステムを構築するために、異なる技術が選択され、評価され、受動的かつアクティブなrfidがそれを作るのに最適な技術であると結論づけられる。
さらに、パイプワークショップで得られた有望な屋内測位結果から、マルチアンテナアルゴリズムとカルマンフィルタが受信信号強度(rss)の安定化とシステム全体の精度の向上に寄与することを示した。
関連論文リスト
- Towards LifeSpan Cognitive Systems [94.8985839251011]
複雑な環境と継続的に対話する人間のようなシステムを構築することは、いくつかの重要な課題を提示します。
我々は、この想定されたシステムをLifeSpan Cognitive System (LSCS)と呼ぶ。
LSCSの重要な特徴は、過去の経験を維持し、正確にリコールしながら、インクリメンタルで迅速な更新を行う機能である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-20T06:54:00Z) - Sustainable Diffusion-based Incentive Mechanism for Generative AI-driven Digital Twins in Industrial Cyber-Physical Systems [65.22300383287904]
産業用サイバー物理システム(ICPS)は、現代の製造業と産業にとって不可欠なコンポーネントである。
製品ライフサイクルを通じてデータをデジタル化することで、ICPSのDigital Twins(DT)は、現在の産業インフラからインテリジェントで適応的なインフラへの移行を可能にします。
産業用IoT(Industrial Internet of Things, IIoT)デバイスを利用すれば、DTを構築するためのデータを共有するメカニズムは、悪い選択問題の影響を受けやすい。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-02T10:47:10Z) - Aquatic Navigation: A Challenging Benchmark for Deep Reinforcement Learning [53.3760591018817]
ゲームエンジンとDeep Reinforcement Learningの統合の最近の進歩を利用して,水上ナビゲーションのための新しいベンチマーク環境を提案する。
具体的には、最も広く受け入れられているアルゴリズムの一つであるPPOに着目し、先進的なトレーニング手法を提案する。
実験により,これらの成分をうまく組み合わせることで,有望な結果が得られることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-30T23:20:23Z) - EcoSense: Energy-Efficient Intelligent Sensing for In-Shore Ship Detection through Edge-Cloud Collaboration [9.754449455710137]
本稿では,タスクをオブジェクトの局所化ときめ細かい分類に分割する,エッジクラウド協調センシングシステムを提案する。
このフレームワークは、オブジェクトのローカライゼーション、分類、難易度推定のための低消費電力デバイス調整フロントエンドモデルと、微細な分類のためのトランスフォーマーグラフ畳み込みネットワークベースのバックエンドモデルから構成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-20T22:52:34Z) - A Logic Programming Approach to Global Logistics in a Co-Design
Environment [0.0]
本稿では,旅客機構築のためのグローバルロジスティクスシステムの構築と最適化の課題について考察する。
問題の製品は、世界中の複数の場所で製造される複数の部品からなる航空機である。
目標は、産業システムの要件を考慮して航空機を構築するための最適な方法を見つけることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-30T09:06:34Z) - Aeolus Ocean -- A simulation environment for the autonomous
COLREG-compliant navigation of Unmanned Surface Vehicles using Deep
Reinforcement Learning and Maritime Object Detection [0.0]
海上部門における無人水上機(USV)の航行自律性は、より安全な水と運用コストの削減につながる可能性がある。
本稿では, 現実的な海洋シミュレーション環境において, COLREG 準拠の DRL を用いた衝突回避航法システムの開発について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-13T11:20:18Z) - A Transformer Framework for Data Fusion and Multi-Task Learning in Smart
Cities [99.56635097352628]
本稿では,新興スマートシティを対象としたトランスフォーマーベースのAIシステムを提案する。
ほぼ全ての入力データと出力タスクタイプをサポートし、現在のS&CCをサポートする。
S&CC環境を代表する多様なタスクセットを学習して実演する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-18T20:43:09Z) - MMRNet: Improving Reliability for Multimodal Object Detection and
Segmentation for Bin Picking via Multimodal Redundancy [68.7563053122698]
マルチモーダル冗長性(MMRNet)を用いた信頼度の高いオブジェクト検出・分割システムを提案する。
これは、マルチモーダル冗長の概念を導入し、デプロイ中のセンサ障害問題に対処する最初のシステムである。
システム全体の出力信頼性と不確実性を測定するために,すべてのモダリティからの出力を利用する新しいラベルフリーマルチモーダル整合性(MC)スコアを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-19T19:15:07Z) - Virtual Reality via Object Poses and Active Learning: Realizing
Telepresence Robots with Aerial Manipulation Capabilities [39.29763956979895]
本稿では,動的・非構造環境下での空中操作を進展させる新しいテレプレゼンスシステムを提案する。
提案システムは触覚デバイスだけでなく、ロボットのワークスペースのリアルタイム3Dディスプレイを提供する仮想現実(VR)インターフェースも備えている。
DLRケーブル・サスペンド・エアリアルマニピュレータ(SAM)によるピック・アンド・プレイス、フォース・アプリケーション、ペグ・イン・ホールの70以上の堅牢な実行を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-18T08:42:30Z) - Data Heterogeneity-Robust Federated Learning via Group Client Selection
in Industrial IoT [57.67687126339891]
FedGSは5Gのエンパワーメント産業のための階層的なクラウド・エッジ・エンドのFLフレームワークである。
自然にクラスタ化されたファクトリデバイスを利用することで、FedGSは勾配ベースのバイナリ置換アルゴリズムを使用する。
実験によると、FedGSは精度を3.5%改善し、トレーニングラウンドを平均59%削減している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-03T10:48:17Z) - Implementing the Cognition Level for Industry 4.0 by integrating
Augmented Reality and Manufacturing Execution Systems [3.094458292166017]
本稿では,既存の製造実行システム(MES)をCPSに統合した認知レベルを作成する拡張現実(AR)ベースのシステムを提案する。
実際の工場で分析されたこのシステムは、物理世界とデジタル世界を強く統合する能力を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-18T21:53:13Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。