論文の概要: Towards a Digital Twin Modeling Method for Container Terminal Port

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13511v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 08:36:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:18:14.833447
• Title: Towards a Digital Twin Modeling Method for Container Terminal Port
• Title（参考訳）: コンテナ終端ポートのディジタルツインモデリング手法に向けて
• Authors: Faouzi Hakimi, Tarek Khaled, Mohammed Al-Kharaz, Arthur Cartel Foahom Gouabou, Kenza Amzil,
• Abstract要約: 本稿では,積み重ねクレーンの操作を合理化するためのディジタルツインベース手法の実装を提唱する。 提案手法では,デジタルツインシステム内の物理ヤードをミラーする仮想コンテナヤードを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper introduces a novel strategy aimed at enhancing productivity and minimizing non-productive movements within container terminals, specifically focusing on container yards. It advocates for the implementation of a digital twin-based methodology to streamline the operations of stacking cranes (SCs) responsible for container handling. The proposed approach entails the creation of a virtual container yard that mirrors the physical yard within a digital twin system, facilitating real-time observation and validation. In addition, this article demonstrates the effectiveness of using a digital twin to reduce unproductive movements and improve productivity through simulation. It defines various operational strategies and takes into account different yard contexts, providing a comprehensive understanding of optimisation possibilities. By exploiting the capabilities of the digital twin, managers and operators are provided with crucial information on operational dynamics, enabling them to identify areas for improvement. This visualisation helps decision-makers to make informed choices about their stacking strategies, thereby improving the efficiency of overall container terminal operations. Overall, this paper present a digital twin solution in container terminal operations, offering a powerful tool for optimising productivity and minimising inefficiencies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,コンテナ端末内での生産性向上と非生産的動作の最小化を目的とした,コンテナヤードを中心にした新たな戦略を提案する。 コンテナ処理に責任を持つスタッククレーン(SC)の操作を合理化するデジタルツインベースの方法論の実装を提唱している。 提案手法は,ディジタルツインシステム内の物理ヤードをミラーする仮想コンテナヤードの作成を伴い,リアルタイムの監視と検証を容易にする。 さらに,非生産的な動きを減らし,シミュレーションにより生産性を向上させるためにディジタルツインの有効性を示す。 さまざまな運用戦略を定義し、異なるヤードコンテキストを考慮に入れ、最適化可能性の包括的な理解を提供する。 デジタルツインの能力を活用することにより、管理者とオペレータは、運用のダイナミクスに関する重要な情報を提供し、改善すべき領域を特定することができる。 この視覚化は、意思決定者がスタック戦略に関する情報選択を行うのに役立つため、コンテナ端末全体の操作効率が向上する。 本稿では,コンテナ端末操作におけるディジタルツインソリューションを提案し,生産性を最適化し,非効率を最小化するための強力なツールを提供する。

関連論文リスト

• Digital Twin-Enabled Real-Time Control in Robotic Additive Manufacturing via Soft Actor-Critic Reinforcement Learning [2.5709786140685633]
  本研究は,ソフトアクタ・クリティカル(SAC)強化学習とデジタルツイン技術を組み合わせた新しいアプローチを提案する。 我々は,Vier X300sロボットアームを用いて,2つの異なる制御シナリオを実装した手法を実証した。 その結果、シミュレートされた環境と物理的環境の両方において、迅速な政策収束と堅牢なタスク実行が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-29T22:06:53Z)
• Digital Transformation in the Water Distribution System based on the Digital Twins Concept [0.0]
  本稿では,配水システムのための最新のDTプラットフォームの開発について述べる。 モノのインターネット、人工知能、機械学習モデルといった高度な技術を導入している。 この観点では、システムは意思決定能力、運用効率、システムの信頼性の向上に寄与する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-09T17:40:37Z)
• Synergistic Development of Perovskite Memristors and Algorithms for Robust Analog Computing [53.77822620185878]
  本稿では,ペロブスカイト・メムリスタの製作を同時に最適化し,ロバストなアナログDNNを開発するための相乗的手法を提案する。 BO誘導ノイズインジェクションを利用したトレーニング戦略であるBayesMultiを開発した。 我々の統合されたアプローチは、より深くより広いネットワークでのアナログコンピューティングの使用を可能にし、最大100倍の改善を実現します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-03T19:20:08Z)
• Empowering Cognitive Digital Twins with Generative Foundation Models: Developing a Low-Carbon Integrated Freight Transportation System [6.87702244676681]
  我々は,リアルタイム認識,予測分析,都市ロジスティクス最適化のためのデジタルツインを開発した。 生成AIの最近の進歩は、デジタル双生児を合理化する新しい機会を提供する。 都市型デジタルツインを強化するためにトランスフォーマーに基づく言語モデルを用いた概念的枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T05:53:20Z)
• Sparse Attention-driven Quality Prediction for Production Process Optimization in Digital Twins [53.70191138561039]
  データ駆動方式で運用ロジックを符号化することで,生産ラインのディジタルツインをデプロイすることを提案する。 我々は,自己注意型時間畳み込みニューラルネットワークに基づく生産プロセスの品質予測モデルを採用する。 本手法は,本手法により,仮想及び実生産ライン間のシームレスな統合を促進できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T09:28:23Z)
• When Parameter-efficient Tuning Meets General-purpose Vision-language Models [65.19127815275307]
  PETALは、一意のモード近似技術によって達成される全パラメータの0.5%しか必要とせず、トレーニングプロセスに革命をもたらす。 実験の結果,PETALは現状の手法をほとんどのシナリオで上回るだけでなく,完全な微調整モデルよりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-16T17:13:08Z)
• Digital Twin-Enhanced Deep Reinforcement Learning for Resource Management in Networks Slicing [46.65030115953947]
  本稿では,デジタルツインと強化学習エージェントからなるフレームワークを提案する。 具体的には、歴史的データとニューラルネットワークを用いて、実環境の状態変動則をシミュレートするデジタルツインモデルを構築することを提案する。 また、このフレームワークをオフラインで強化学習に拡張し、歴史的データのみに基づいたインテリジェントな意思決定にソリューションを利用できるようにします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T15:25:14Z)
• Digital Twin Framework for Optimal and Autonomous Decision-Making in Cyber-Physical Systems: Enhancing Reliability and Adaptability in the Oil and Gas Industry [0.0]
  本研究は,石油・ガス産業におけるガスリフトプロセスに適用可能な,最適かつ自律的な意思決定のためのディジタルツインフレームワークを提案する。 このフレームワークは、ベイジアン推論、モンテカルロシミュレーション、トランスファーラーニング、オンライン学習、そしてDTに認知を与える新しい戦略を組み合わせたものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T18:02:52Z)
• Digital Twins for Ports: Derived from Smart City and Supply Chain Twinning Experience [1.348973072687142]
  デジタルツインは、多面体および相互接続されたポートプロセスの効率を大幅に向上させる可能性を持つ新興技術である。 ポートのような複雑なシステムにおけるデジタルツインの実装は、まだ初期段階にある。 本稿では,デジタル双生児を構成するものを網羅したクロスドメイン文献レビューを行うことで,この研究ギャップを埋めようとしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-10T15:22:17Z)
• Entity-Graph Enhanced Cross-Modal Pretraining for Instance-level Product Retrieval [152.3504607706575]
  本研究の目的は, 細粒度製品カテゴリを対象とした, 弱制御型マルチモーダル・インスタンスレベルの製品検索である。 まず、Product1Mデータセットをコントリビュートし、2つの実際のインスタンスレベルの検索タスクを定義します。 我々は、マルチモーダルデータから重要な概念情報を組み込むことができるより効果的なクロスモーダルモデルを訓練するために活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-17T15:40:45Z)
• AdaViT: Adaptive Vision Transformers for Efficient Image Recognition [78.07924262215181]
  AdaViTは、パッチ、セルフアテンションヘッド、およびトランスフォーマーブロックを使用するための利用ポリシーを導出する適応フレームワークである。 本手法は,0.8%の精度で,最先端のビジョントランスに比べて2倍以上の効率向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-30T18:57:02Z)

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。