論文の概要: Demonstrating Data-to-Knowledge Pipelines for Connecting Production Sites in the World Wide Lab
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12231v1
- Date: Mon, 16 Dec 2024 14:36:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-18 13:57:09.077329
- Title: Demonstrating Data-to-Knowledge Pipelines for Connecting Production Sites in the World Wide Lab
- Title（参考訳）: ワールドワイド・ラボにおける生産現場接続のためのデータ・知識パイプラインの実証
- Authors: Leon Gorißen, Jan-Niklas Schneider, Mohamed Behery, Philipp Brauner, Moritz Lennartz, David Kötter, Thomas Kaster, Oliver Petrovic, Christian Hinke, Thomas Gries, Gerhard Lakemeyer, Martina Ziefle, Christian Brecher, Constantin Häfner,
- Abstract要約: 我々は,デジタルシャドウネットワーク上に構築されたユニバーサルなコンセプトビルディングとして,生産のためのデータ-知識パイプラインを提案する(デジタルツインを増強する概念)。
既存のインフラを基盤として,1)異なる組織内の複数の類似しているが独立したロボットの軌跡データと,2)データレイクハウスにおけるユースケースをキャプチャし,意味的に注釈付けする概念実証と,2) ロボット制御のための逆動的基礎モデルをトレーニングするためのマッチングデータを動的にクエリする独立プロセスを示す。
この記事では、このアプローチの課題とメリット、そして研究の展望として、Data-to-KnowledgeパイプラインがWorld Wide Labにおける効率向上と産業のスケーラビリティにどのように貢献するかについて論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.559295895143959
- License:
- Abstract: The digital transformation of production requires new methods of data integration and storage, as well as decision making and support systems that work vertically and horizontally throughout the development, production, and use cycle. In this paper, we propose Data-to-Knowledge (and Knowledge-to-Data) pipelines for production as a universal concept building on a network of Digital Shadows (a concept augmenting Digital Twins). We show a proof of concept that builds on and bridges existing infrastructure to 1) capture and semantically annotates trajectory data from multiple similar but independent robots in different organisations and use cases in a data lakehouse and 2) an independent process that dynamically queries matching data for training an inverse dynamic foundation model for robotic control. The article discusses the challenges and benefits of this approach and how Data-to-Knowledge pipelines contribute efficiency gains and industrial scalability in a World Wide Lab as a research outlook.
- Abstract（参考訳）: 生産のデジタルトランスフォーメーションは、データ統合とストレージの新しい方法と、開発、生産、使用サイクルを通して垂直かつ水平に機能する意思決定とサポートシステムを必要とします。
本稿では,デジタルシャドウのネットワーク上に構築されたユニバーサルな概念として,データから知識へのパイプライン(および知識へのパイプライン)を提案する。
既存のインフラの上に構築され、橋渡しされる概念の証明を示します。
1)異なる組織における複数の類似しているが独立したロボットの軌跡データと、データレイクハウスにおけるユースケースをキャプチャし、意味的に注釈する。
2)ロボット制御のための逆動的基礎モデルをトレーニングするためのマッチングデータを動的にクエリする独立プロセス。
この記事では、このアプローチの課題とメリット、そして研究の展望として、Data-to-KnowledgeパイプラインがWorld Wide Labにおける効率向上と産業のスケーラビリティにどのように貢献するかについて論じる。
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