論文の概要: System Reliability Engineering in the Age of Industry 4.0: Challenges and Innovations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08913v1
- Date: Wed, 30 Oct 2024 12:00:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-17 08:33:29.418564
- Title: System Reliability Engineering in the Age of Industry 4.0: Challenges and Innovations
- Title（参考訳）: 産業時代におけるシステム信頼性工学 4.0 : 挑戦とイノベーション
- Authors: Antoine Tordeux, Tim M. Julitz, Isabelle Müller, Zikai Zhang, Jannis Pietruschka, Nicola Fricke, Nadine Schlüter, Stefan Bracke, Manuel Löwer,
- Abstract要約: 条件ベースの監視と予測保守は、重要な進歩の例である。
センサによる監視と運転支援システムによるスマート製造と自動車工学の応用に重点を置いている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7332305169992135
- License:
- Abstract: In the era of Industry 4.0, system reliability engineering faces both challenges and opportunities. On the one hand, the complexity of cyber-physical systems, the integration of novel numerical technologies, and the handling of large amounts of data pose new difficulties for ensuring system reliability. On the other hand, innovations such as AI-driven prognostics, digital twins, and IoT-enabled systems enable the implementation of new methodologies that are transforming reliability engineering. Condition-based monitoring and predictive maintenance are examples of key advancements, leveraging real-time sensor data collection and AI to predict and prevent equipment failures. These approaches reduce failures and downtime, lower costs, and extend equipment lifespan and sustainability. However, it also brings challenges such as data management, integrating complexity, and the need for fast and accurate models and algorithms. Overall, the convergence of advanced technologies in Industry 4.0 requires a rethinking of reliability tasks, emphasising adaptability and real-time data processing. In this chapter, we propose to review recent innovations in the field, related methods and applications, as well as challenges and barriers that remain to be explored. In the red lane, we focus on smart manufacturing and automotive engineering applications with sensor-based monitoring and driver assistance systems.
- Abstract（参考訳）: 産業4.0の時代には、システム信頼性工学は課題と機会の両方に直面している。
一方、サイバー物理システムの複雑さ、新しい数値技術の統合、大量のデータの取り扱いは、システムの信頼性を確保するのに新たな困難をもたらす。
一方、AI駆動の予後学、デジタルツイン、IoT対応システムといった革新によって、信頼性エンジニアリングを変革する新たな方法論の実装が可能になる。
条件ベースの監視と予測メンテナンスは、リアルタイムセンサーデータ収集とAIを活用して、機器の故障を予測および防止する重要な進歩の例である。
これらのアプローチは、故障やダウンタイムを低減し、コストを低減し、機器寿命と持続可能性を拡張する。
しかし、データ管理、複雑さの統合、高速で正確なモデルとアルゴリズムの必要性といった課題も伴います。
全体として、産業4.0における先進技術の統合は、信頼性タスクを再考し、適応性とリアルタイムデータ処理を強調する必要がある。
この章では、この分野における最近のイノベーション、関連する方法と応用、そして検討すべき課題と障壁についてレビューすることを提案する。
レッドレーンでは、センサによる監視と運転支援システムを用いたスマート製造と自動車工学の応用に重点を置いている。
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