論文の概要: Generative Machine Learning in Adaptive Control of Dynamic Manufacturing Processes: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00210v1
• Date: Wed, 30 Apr 2025 22:48:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:55.184639
• Title: Generative Machine Learning in Adaptive Control of Dynamic Manufacturing Processes: A Review
• Title（参考訳）: 動的製造プロセスの適応制御における生成機械学習
• Authors: Suk Ki Lee, Hyunwoong Ko,
• Abstract要約: 本稿では、意思決定アプリケーション、プロセスガイダンス、シミュレーション、デジタルツインを通じて、生産制御のための生成機械学習の可能性を示す。 本稿では,生産システムの動的複雑さに対処するために,ジェネレーティブMLと制御技術を組み合わせた統合フレームワークの開発を目的とした今後の研究方向性を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Dynamic manufacturing processes exhibit complex characteristics defined by time-varying parameters, nonlinear behaviors, and uncertainties. These characteristics require sophisticated in-situ monitoring techniques utilizing multimodal sensor data and adaptive control systems that can respond to real-time feedback while maintaining product quality. Recently, generative machine learning (ML) has emerged as a powerful tool for modeling complex distributions and generating synthetic data while handling these manufacturing uncertainties. However, adopting these generative technologies in dynamic manufacturing systems lacks a functional control-oriented perspective to translate their probabilistic understanding into actionable process controls while respecting constraints. This review presents a functional classification of Prediction-Based, Direct Policy, Quality Inference, and Knowledge-Integrated approaches, offering a perspective for understanding existing ML-enhanced control systems and incorporating generative ML. The analysis of generative ML architectures within this framework demonstrates control-relevant properties and potential to extend current ML-enhanced approaches where conventional methods prove insufficient. We show generative ML's potential for manufacturing control through decision-making applications, process guidance, simulation, and digital twins, while identifying critical research gaps: separation between generation and control functions, insufficient physical understanding of manufacturing phenomena, and challenges adapting models from other domains. To address these challenges, we propose future research directions aimed at developing integrated frameworks that combine generative ML and control technologies to address the dynamic complexities of modern manufacturing systems.
• Abstract（参考訳）: 動的製造プロセスは、時間変化パラメータ、非線形挙動、不確実性によって定義される複雑な特性を示す。 これらの特徴は、製品品質を維持しながらリアルタイムフィードバックに反応できるマルチモーダルセンサデータと適応制御システムを利用した高度なその場監視技術を必要とする。 近年、複雑な分布をモデル化し、これらの製造不確実性に対処しながら合成データを生成するための強力なツールとして、生成機械学習(ML)が登場している。 しかし、これらの生成技術を動的製造システムに適用することは、それらの確率論的理解を制約を尊重しながら実行可能なプロセス制御に変換する機能的な制御指向の視点を欠いている。 本稿では、予測ベース、直接ポリシー、品質推論、知識統合アプローチを機能的に分類し、既存のML強化制御システムを理解し、生成MLを取り入れるための視点を提供する。 このフレームワーク内の生成MLアーキテクチャの解析は、従来の手法では不十分であった制御関連特性と、現在のML強化アプローチを拡張する可能性を示している。 本稿では、意思決定アプリケーション、プロセスガイダンス、シミュレーション、デジタルツインによる製造制御の可能性を示すとともに、生成と制御機能の分離、製造現象の物理的理解の欠如、他領域からのモデル適応の課題など、重要な研究ギャップを特定する。 これらの課題に対処するため、我々は、現代の製造システムの動的複雑さに対処するために、生成MLと制御技術を組み合わせた統合フレームワークの開発を目的とした将来の研究方向性を提案する。

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