論文の概要: A Cost-Benefit Analysis of Additive Manufacturing as a Service
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05586v1
- Date: Sat, 08 Feb 2025 14:22:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-11 18:57:49.96113
- Title: A Cost-Benefit Analysis of Additive Manufacturing as a Service
- Title(参考訳): サービスとしての添加物製造の費用便益分析
- Authors: Igor Ivkić, Tobias Buhmann, Burkhard List,
- Abstract要約: 世界の製造業の状況は、資源集約的な大量生産から持続的、局所的な製造へと根本的に変化している。
本稿では,Cloud Crafting Platformを付加的な製造技術によってサービスとして製造できるプラットフォームとして分析する。
私たちは、プラットフォームのSOA(Service-Oriented Architecture)、Microsoft Azureクラウドへのデプロイメント、テストベッド環境での3つの異なる3Dプリンタモデルとの統合について紹介します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The global manufacturing landscape is undergoing a fundamental shift from resource-intensive mass production to sustainable, localised manufacturing. This paper presents a comprehensive analysis of a Cloud Crafting Platform that enables Manufacturing as a Service (MaaS) through additive manufacturing technologies. The platform connects web shops with local three-dimensional (3D) printing facilities, allowing customers to purchase products that are manufactured on-demand in their vicinity. We present the platform's Service-Oriented Architecture (SOA), deployment on the Microsoft Azure cloud, and integration with three different 3D printer models in a testbed environment. A detailed cost-benefit analysis demonstrates the economic viability of the approach, which generates significant profit margins. The platform implements a weighted profit-sharing model that fairly compensates all stakeholders based on their investment and operational responsibilities. Our results show that on-demand, localised manufacturing through MaaS is not only technically feasible but also economically viable, while reducing environmental impact through shortened supply chains and elimination of inventory waste. The platform's extensible architecture allows for future integration of additional manufacturing technologies beyond 3D printing.
- Abstract(参考訳): 世界の製造業の状況は、資源集約的な大量生産から持続的、局所的な製造へと根本的に変化している。
本稿では,Cloud Crafting Platformを包括的に分析し,付加的な製造技術を通じて,MaaS(Machine as a Service)を実現する。
このプラットフォームはウェブショップと3次元の3Dプリント設備を結び、顧客はその周辺でオンデマンドで製造された製品を購入することができる。
私たちは、プラットフォームのSOA(Service-Oriented Architecture)、Microsoft Azureクラウドへのデプロイメント、テストベッド環境での3つの異なる3Dプリンタモデルとの統合について紹介します。
詳細な費用対効果分析は、大きな利益率を生み出すアプローチの経済性を示すものである。
プラットフォームは、投資と運用上の責任に基づいて、すべての利害関係者をかなり補償する、重み付き利益共有モデルを実装している。
以上の結果から,MaaSによるオンデマンドのローカライズ製造は技術的に実現可能であるだけでなく,経済的にも可能であり,サプライチェーンの短縮による環境影響の低減や在庫廃棄物の除去が期待できる。
プラットフォームの拡張可能なアーキテクチャにより、3Dプリンティング以外の製造技術のさらなる統合が可能になる。
関連論文リスト
- The Formation of Production Networks: How Supply Chains Arise from Simple Learning with Minimal Information [0.0]
我々は,企業が商品の販売価格,生産量,他企業から購入したインプット(種類と量)を決定するモデルを開発する。
定常生産ネットワークは、平衡や生産技術に関する完全な知識といった仮定に頼らずに、不均一に出現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-22T16:18:19Z) - Every FLOP Counts: Scaling a 300B Mixture-of-Experts LING LLM without Premium GPUs [96.68469559192846]
2つの異なる大きさのMoE大言語モデル(LLM)を提示する。
Ling-Liteは168億のパラメータと275億のアクティベートパラメータを持ち、Ling-Plusは2900億のパラメータと288億のアクティベートパラメータを持っている。
本稿では,(1)モデルアーキテクチャとトレーニングプロセスの最適化,(2)トレーニング異常処理の洗練,(3)モデル評価効率の向上のための革新的な手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-07T04:43:39Z) - Fine-Tuning and Deploying Large Language Models Over Edges: Issues and Approaches [64.42735183056062]
大規模言語モデル(LLM)は、特殊モデルから多目的基礎モデルへと移行してきた。
LLMは印象的なゼロショット能力を示すが、ローカルデータセットとデプロイメントのための重要なリソースを微調整する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-20T09:42:17Z) - 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により、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。
GenAIはDTの構築と更新を推進し、予測精度を改善し、多様なスマート製造に備える。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-02T10:47:10Z) - Efficiency Pentathlon: A Standardized Arena for Efficiency Evaluation [82.85015548989223]
Pentathlonは、モデル効率の総合的で現実的な評価のためのベンチマークである。
Pentathlonは、モデルライフサイクルにおける計算の大部分を占める推論に焦点を当てている。
レイテンシ、スループット、メモリオーバーヘッド、エネルギー消費など、さまざまな効率面をターゲットにしたメトリクスが組み込まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-19T01:05:33Z) - KAIROS: Building Cost-Efficient Machine Learning Inference Systems with
Heterogeneous Cloud Resources [10.462798429064277]
KAIROSは、目標達成時のクエリスループットとコスト予算を最大化する、新しいランタイムフレームワークである。
産業レベルのディープラーニング(DL)モデルを用いて評価した結果,KAIROSは最適均一解のスループットを最大2倍に向上することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-12T03:06:51Z) - GreenDB -- A Dataset and Benchmark for Extraction of Sustainability
Information of Consumer Goods [58.31888171187044]
毎週、ヨーロッパのオンラインショップから商品を収集するデータベースであるGreenDBを提示する。
製品サステナビリティのプロキシとして、専門家が評価するサステナビリティラベルに依存している。
本稿では,データを用いてトレーニングしたMLモデルを用いて,製品のサステナビリティラベルを確実に予測できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-21T19:59:42Z) - Optimization paper production through digitalization by developing an
assistance system for machine operators including quality forecast: a concept [50.591267188664666]
廃紙からの紙の製造は、特にエネルギー消費の観点からも、依然として非常に資源集約的な課題である。
我々は,その利用方法の欠如を特定し,操作支援システムと最先端の機械学習技術を用いた概念の実装を行った。
我々の主な目的は、利用可能なデータを活用するマシンオペレーターに状況に応じた知識を提供することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-23T09:54:35Z) - QSDsan: An Integrated Platform for Quantitative Sustainable Design of
Sanitation and Resource Recovery Systems [4.68128997208138]
QSDsanはPythonで書かれたオープンソースのツールで、衛生と資源回収システムの定量的に持続可能な設計を目的としている。
設計の自動化,柔軟なプロセスモデリングの実現,迅速かつ再現可能なシミュレーションの実現,および統合可視化による高度な統計解析を行うためのQSDsanの有用性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-07T18:42:15Z) - 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) - Explainable Artificial Intelligence for Manufacturing Cost Estimation
and Machining Feature Visualization [6.85316573653194]
提案したプロセスは,(1)データ収集と事前処理,(2)ディープラーニングアーキテクチャ探索,(3)予測結果の可視化からなる。
提案したディープラーニングモデルは,コンピュータ数値制御(CNC)加工部品の製造コストの高い予測可能性を示す。
提案手法を用いることで,設計段階における製造コストの低減を図るため,設計者に対して設計指導を行うことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-28T08:58:09Z) - Knowledge Integration of Collaborative Product Design Using Cloud
Computing Infrastructure [65.2157099438235]
本論文の主な焦点は、クラウドコンピューティングインフラを用いた協調製品設計・開発のための知識統合サービスの提供に関する継続的な研究のコンセプトである。
提案された知識統合サービスは,知識リソースへのリアルタイムアクセスを提供することによってユーザを支援する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-16T18:44:27Z)
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。