論文の概要: A Comparative Study of Rule-Based and Data-Driven Approaches in Industrial Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15848v1
• Date: Fri, 19 Sep 2025 10:31:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-22 18:18:11.129277
• Title: A Comparative Study of Rule-Based and Data-Driven Approaches in Industrial Monitoring
• Title（参考訳）: 産業モニタリングにおけるルールベースとデータ駆動アプローチの比較研究
• Authors: Giovanni De Gasperis, Sante Dino Facchini,
• Abstract要約: ルールベースのシステムは、高い解釈可能性、決定論的振る舞い、安定した環境における実装の容易さを提供する。 データ駆動システムは隠れた異常を検知し、予測保守と新しい条件への動的適応を可能にする。 本稿では、ルールベースの論理の透明性と機械学習の分析能力を組み合わせたハイブリッドソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.320417845168326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Industrial monitoring systems, especially when deployed in Industry 4.0 environments, are experiencing a shift in paradigm from traditional rule-based architectures to data-driven approaches leveraging machine learning and artificial intelligence. This study presents a comparison between these two methodologies, analyzing their respective strengths, limitations, and application scenarios, and proposes a basic framework to evaluate their key properties. Rule-based systems offer high interpretability, deterministic behavior, and ease of implementation in stable environments, making them ideal for regulated industries and safety-critical applications. However, they face challenges with scalability, adaptability, and performance in complex or evolving contexts. Conversely, data-driven systems excel in detecting hidden anomalies, enabling predictive maintenance and dynamic adaptation to new conditions. Despite their high accuracy, these models face challenges related to data availability, explainability, and integration complexity. The paper suggests hybrid solutions as a possible promising direction, combining the transparency of rule-based logic with the analytical power of machine learning. Our hypothesis is that the future of industrial monitoring lies in intelligent, synergic systems that leverage both expert knowledge and data-driven insights. This dual approach enhances resilience, operational efficiency, and trust, paving the way for smarter and more flexible industrial environments.
• Abstract（参考訳）: 産業監視システム、特に産業4.0環境に配備された場合、従来のルールベースのアーキテクチャから、機械学習と人工知能を活用したデータ駆動アプローチへのパラダイムシフトが経験されている。 本研究は,これらの2つの手法の比較を行い,それぞれの強み,限界,応用シナリオを分析し,それらの重要な特性を評価するための基礎的枠組みを提案する。 ルールベースのシステムは、高い解釈可能性、決定論的行動、安定した環境における実装の容易さを提供する。 しかし、それらは、複雑または進化するコンテキストにおけるスケーラビリティ、適応性、パフォーマンスに関する課題に直面します。 逆に、データ駆動システムは隠れた異常を検知し、予測保守と新しい条件への動的適応を可能にする。 精度が高いにもかかわらず、これらのモデルはデータの可用性、説明可能性、統合の複雑さに関連する課題に直面している。 本稿では、ルールベースの論理の透明性と機械学習の分析能力を組み合わせることによって、ハイブリッドソリューションを期待できる方向として提案する。 私たちの仮説は、産業モニタリングの未来は、専門家の知識とデータ駆動の洞察の両方を活用するインテリジェントでシナジー的なシステムにある、というものです。 この2つのアプローチは、レジリエンス、運用効率、信頼性を高め、よりスマートで柔軟な産業環境への道を開く。

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