論文の概要: Learning Paradigms and Modelling Methodologies for Digital Twins in Process Industry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02275v1
- Date: Tue, 2 Jul 2024 14:05:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-03 15:15:58.771963
- Title: Learning Paradigms and Modelling Methodologies for Digital Twins in Process Industry
- Title（参考訳）: プロセス産業におけるデジタル双生児のパラダイム学習とモデリング手法
- Authors: Michael Mayr, Georgios C. Chasparis, Josef Küng,
- Abstract要約: デジタルツイン(Digital Twins、DT)は、センサーデータと高度なデータベースまたは物理ベースのモデル、あるいはその組み合わせを組み合わせた物理製造システムの仮想レプリカで、プロセス監視、予測制御、意思決定支援など、さまざまな産業関連タスクに対処する。
DTのバックボーン、すなわち、これらのモデルをサポートする具体的なモデリング方法論とアーキテクチャフレームワークは、複雑で多様性があり、急速に進化し、最新の最先端の手法と競争の激しい市場のトップに留まる傾向を徹底的に理解する必要がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1060425537315088
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Central to the digital transformation of the process industry are Digital Twins (DTs), virtual replicas of physical manufacturing systems that combine sensor data with sophisticated data-based or physics-based models, or a combination thereof, to tackle a variety of industrial-relevant tasks like process monitoring, predictive control or decision support. The backbone of a DT, i.e. the concrete modelling methodologies and architectural frameworks supporting these models, are complex, diverse and evolve fast, necessitating a thorough understanding of the latest state-of-the-art methods and trends to stay on top of a highly competitive market. From a research perspective, despite the high research interest in reviewing various aspects of DTs, structured literature reports specifically focusing on unravelling the utilized learning paradigms (e.g. self-supervised learning) for DT-creation in the process industry are a novel contribution in this field. This study aims to address these gaps by (1) systematically analyzing the modelling methodologies (e.g. Convolutional Neural Network, Encoder-Decoder, Hidden Markov Model) and paradigms (e.g. data-driven, physics-based, hybrid) used for DT-creation; (2) assessing the utilized learning strategies (e.g. supervised, unsupervised, self-supervised); (3) analyzing the type of modelling task (e.g. regression, classification, clustering); and (4) identifying the challenges and research gaps, as well as, discuss potential resolutions provided.
- Abstract（参考訳）: プロセス産業のデジタルトランスフォーメーションの中心は、Digital Twins(DT)、センサーデータと高度なデータベースまたは物理ベースのモデルを組み合わせた物理製造システムの仮想レプリカ、あるいはその組み合わせで、プロセス監視、予測制御、意思決定支援など、さまざまな産業関連タスクに取り組む。
DTのバックボーン、すなわち、これらのモデルをサポートする具体的なモデリング方法論とアーキテクチャフレームワークは、複雑で多様性があり、急速に進化し、最新の最先端の手法と競争の激しい市場のトップに留まる傾向を徹底的に理解する必要がある。
研究の観点からは、DTの様々な側面をレビューすることへの高い研究関心にもかかわらず、プロセス産業におけるDT作成のための活用学習パラダイム(例えば自己教師型学習)の非活性化に焦点を当てた構造化文学レポートは、この分野における新たな貢献である。
本研究の目的は,(1)モデル作成手法(例えば畳み込みニューラルネットワーク,エンコーダデコーダ,隠れマルコフモデル)とパラダイム(例えばデータ駆動型,物理ベース,ハイブリッド)を体系的に分析すること,(2)活用学習戦略(例えば教師なし,教師なし,自己監督型)を評価すること,(3)モデル作成タスクの種類(例えば回帰,分類,クラスタリング)を分析すること,(4)課題と研究ギャップを識別すること,に加えて,提案された解決可能性についても検討することである。
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