論文の概要: A Novel Method to Manage Production on Industry 4.0: Forecasting Overall Equipment Efficiency by Time Series with Topological Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02890v1
• Date: Fri, 20 Jun 2025 10:04:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-13 12:05:57.488312
• Title: A Novel Method to Manage Production on Industry 4.0: Forecasting Overall Equipment Efficiency by Time Series with Topological Features
• Title（参考訳）: 産業生産管理の新手法4.0:地形特性を考慮した時系列による総設備効率予測
• Authors: Korkut Anapa, İsmail Güzel, Ceylan Yozgatlıgil,
• Abstract要約: 全体的な設備効率(OEE)は重要な製造工程であるが、揮発性の性質は短期的な予測を複雑にしている。 本研究では,時系列分解とトポロジカルデータ解析を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Purpose: Overall equipment efficiency (OEE) is a key manufacturing KPI, but its volatile nature complicates short-term forecasting. This study presents a novel framework combining time series decomposition and topological data analysis to improve OEE prediction across various equipment, such as hydraulic press systems. Methods: The approach begins by decomposing hourly OEE data into trend, seasonal, and residual components. The residual, capturing short-term variability, is modeled using a seasonal ARIMA with exogenous variables (SARIMAX). These exogenous features include statistical descriptors and topological summaries from related time series. To manage the high-dimensional input space, we propose a hybrid feature selection strategy using recursive feature elimination based on statistically significant SARIMAX predictors, coupled with BIC-guided particle swarm optimization. The framework is evaluated on real-world datasets from multiple production systems. Results: The proposed model consistently outperforms conventional time series models and advanced transformer-based approaches, achieving significantly lower mean absolute error and mean absolute percentage error. Conclusion: Integrating classical forecasting with topological data analysis enhances OEE prediction accuracy, enabling proactive maintenance and informed production decisions in complex manufacturing environments.
• Abstract（参考訳）: 目的: 総合設備効率(OEE)はKPIの重要な製造要素であるが, 揮発性の性質は短期的な予測を複雑にしている。 本研究では, 時系列分解とトポロジカルデータ解析を組み合わせて油圧プレスシステムなどの各種機器におけるOEE予測を改善する手法を提案する。 メソッド: このアプローチは、時間単位のOEEデータをトレンド、季節、残留コンポーネントに分解することから始まります。 短期変動を捉えた残差は、季節的ARIMAと外因性変数(SARIMAX)を用いてモデル化される。 これらの外生的特徴には、統計記述子や関連する時系列のトポロジカル要約が含まれる。 高次元入力空間を管理するために,統計的に有意なSARIMAX予測器に基づく再帰的特徴除去とBIC誘導粒子群最適化を組み合わせたハイブリッド特徴選択戦略を提案する。 このフレームワークは、複数のプロダクションシステムの実世界のデータセットに基づいて評価される。 結果: 提案モデルは従来の時系列モデルと高度なトランスフォーマーベースのアプローチを一貫して上回り, 平均絶対誤差と平均絶対パーセンテージ誤差を著しく低減する。 結論: 古典的な予測とトポロジカルなデータ分析を統合することで、OEE予測精度が向上し、複雑な製造環境における積極的な保守と生産決定が可能になる。

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