論文の概要: State-of-the-Art Review: The Use of Digital Twins to Support Artificial Intelligence-Guided Predictive Maintenance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13117v1
- Date: Wed, 19 Jun 2024 00:10:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 23:48:36.360734
- Title: State-of-the-Art Review: The Use of Digital Twins to Support Artificial Intelligence-Guided Predictive Maintenance
- Title（参考訳）: State-of-Artレビュー:Digital Twinsを用いた人工知能による予測保守支援
- Authors: Sizhe Ma, Katherine A. Flanigan, Mario Bergés,
- Abstract要約: 予測保守(PMx)は、効率性、自動化、正確性、費用対効果を高める可能性で有名である。
本稿では、これらの課題を克服するために、Digital Twins(DT)がPMxに統合可能であることを示唆する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0996501197166975
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, predictive maintenance (PMx) has gained prominence for its potential to enhance efficiency, automation, accuracy, and cost-effectiveness while reducing human involvement. Importantly, PMx has evolved in tandem with digital advancements, such as Big Data and the Internet of Things (IOT). These technological strides have enabled Artificial Intelligence (AI) to revolutionize PMx processes, with increasing capacities for real-time automation of monitoring, analysis, and prediction tasks. However, PMx still faces challenges such as poor explainability and sample inefficiency in data-driven methods and high complexity in physics-based models, hindering broader adoption. This paper posits that Digital Twins (DTs) can be integrated into PMx to overcome these challenges, paving the way for more automated PMx applications across various stakeholders. Despite their potential, current DTs have not fully matured to bridge existing gaps. Our paper provides a comprehensive roadmap for DT evolution, addressing current limitations to foster large-scale automated PMx progression. We structure our approach in three stages: First, we reference prior work where we identified and defined the Information Requirements (IRs) and Functional Requirements (FRs) for PMx, forming the blueprint for a unified framework. Second, we conduct a literature review to assess current DT applications integrating these IRs and FRs, revealing standardized DT models and tools that support automated PMx. Lastly, we highlight gaps in current DT implementations, particularly those IRs and FRs not fully supported, and outline the necessary components for a comprehensive, automated PMx system. Our paper concludes with research directions aimed at seamlessly integrating DTs into the PMx paradigm to achieve this ambitious vision.
- Abstract（参考訳）: 近年、予測保守(PMx)は、人間の関与を減らしながら効率、自動化、正確性、費用対効果を高める可能性で有名になっている。
重要なことに、PMxはビッグデータやIoT(Internet of Things, モノのインターネット)など、デジタルの進歩と共に進化してきた。
これらの技術進歩により、人工知能(AI)はPMxプロセスに革命をもたらし、監視、分析、予測タスクのリアルタイム自動化の能力が増大した。
しかし、PMxは、データ駆動手法における説明可能性の低下やサンプルの非効率、物理モデルにおける高い複雑さといった課題に直面しており、広く採用されるのを妨げている。
本稿では、これらの課題を克服するために、Digital Twins (DT) をPMxに統合し、様々な利害関係者にまたがるより自動化されたPMxアプリケーションを実現する方法について提案する。
その可能性にもかかわらず、現在のDTは既存のギャップを埋めるために完全に成熟していない。
我々の論文はDTの進化に関する包括的なロードマップを提供し、大規模な自動化PMxの進展を促進するために現在の制限に対処する。
まず、PMxのための情報要求(IR)と機能要求(FR)を特定し定義し、統一されたフレームワークの青写真を形成する、事前の作業を参照します。
第2に、これらのIRとFRを統合した現在のDTアプリケーションを評価するための文献レビューを行い、標準化されたDTモデルと自動PMxをサポートするツールを明らかにする。
最後に、現在のDT実装のギャップ、特にIRとFRが完全にサポートされていない点を強調し、包括的な自動化PMxシステムに必要なコンポーネントを概説する。
本稿では、この野心的なビジョンを達成するために、DTをPMxパラダイムにシームレスに統合する研究の方向性について述べる。
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