Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fault Cause Identification across Manufacturing Lines through Ontology-Guided and Process-Aware FMEA Graph Learning with LLMs

論文の概要: Fault Cause Identification across Manufacturing Lines through Ontology-Guided and Process-Aware FMEA Graph Learning with LLMs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.15428v1
Date: Fri, 17 Oct 2025 08:35:47 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-20 20:17:34.537622
Title: Fault Cause Identification across Manufacturing Lines through Ontology-Guided and Process-Aware FMEA Graph Learning with LLMs
Title（参考訳）: LLMを用いたオントロジーおよびプロセス対応FMEAグラフ学習による製造ライン間の故障原因同定
Authors: Sho Okazaki, Kohei Kaminishi, Takuma Fujiu, Yusheng Wang, Jun Ota,
Abstract要約: 本研究では,製造領域の概念化とグラフニューラルネットワーク(GNN)推論を組み合わせることにより,FMEA再利用性を高めるプロセス認識フレームワークを提案する。自動車用圧力センサ組立ラインのケーススタディでは,提案手法が最先端の検索強化生成(RAG)ベースラインより優れていることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9563024477582351
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Fault cause identification in automated manufacturing lines is challenging due to the system's complexity, frequent reconfigurations, and the limited reusability of existing Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) knowledge. Although FMEA worksheets contain valuable expert insights, their reuse across heterogeneous lines is hindered by natural language variability, inconsistent terminology, and process differences. To address these limitations, this study proposes a process-aware framework that enhances FMEA reusability by combining manufacturing-domain conceptualization with graph neural network (GNN) reasoning. First, FMEA worksheets from multiple manufacturing lines are transformed into a unified knowledge graph through ontology-guided large language model (LLM) extraction, capturing domain concepts such as actions, states, components, and parameters. Second, a Relational Graph Convolutional Network (RGCN) with the process-aware scoring function learns embeddings that respect both semantic relationships and sequential process flows. Finally, link prediction is employed to infer and rank candidate fault causes consistent with the target line's process flow. A case study on automotive pressure sensor assembly lines demonstrates that the proposed method outperforms a state-of-the-art retrieval-augmented generation (RAG) baseline (F1@20 = 0.267) and an RGCN approach (0.400), achieving the best performance (0.523) in fault cause identification. Ablation studies confirm the contributions of both LLM-driven domain conceptualization and process-aware learning. These results indicate that the proposed framework significantly improves the transferability of FMEA knowledge across heterogeneous lines, thereby supporting operators in diagnosing failures more reliably and paving the way for future domain-adaptive LLM applications in smart manufacturing.
Abstract（参考訳）: 自動製造ラインにおける故障原因の特定は、システムの複雑さ、頻繁な再構成、および既存の故障モードと影響分析(FMEA)の知識の限られた再利用性のために困難である。 FMEAのワークシートには貴重な専門家の洞察が含まれているが、不均一な線をまたいだ再利用は、自然言語の多様性、一貫性のない用語、プロセスの違いによって妨げられている。そこで本研究では,製造領域の概念化とグラフニューラルネットワーク(GNN)推論を組み合わせることにより,FMEA再利用性を高めるプロセス認識フレームワークを提案する。まず、複数の製造ラインからのFMEAワークシートをオントロジー誘導型大規模言語モデル(LLM)抽出により統一知識グラフに変換し、アクション、状態、コンポーネント、パラメータといったドメイン概念をキャプチャする。第2に、プロセス認識スコアリング機能を備えたリレーショナルグラフ畳み込みネットワーク(RGCN)は、セマンティックリレーションとシーケンシャルプロセスフローの両方を尊重する埋め込みを学習する。最後に、リンク予測を用いて、対象ラインのプロセスフローに整合した候補故障の推測とランク付けを行う。自動車圧力センサ組立ラインのケーススタディでは, 提案手法は, 最先端の検索強化生成(RAG)ベースライン (F1@20 = 0.267) とRCCNアプローチ (0.400) を上回り, 故障原因同定における最高の性能 (0.523) を達成することを示した。アブレーション研究は、LLM駆動のドメイン概念化とプロセス認識学習の両方の貢献を確認している。これらの結果から,提案フレームワークは異種ライン間のFMEA知識の伝達性を大幅に向上させ,故障の診断をより確実にし,今後のスマート製造分野におけるドメイン適応型LLMアプリケーションへの道を開いた。

関連論文リスト

Autonomous Chain-of-Thought Distillation for Graph-Based Fraud Detection [73.9189065770752]
テキスト分散グラフ(TAG)上のグラフベースの不正検出には、リッチテキストセマンティクスとリレーショナル依存関係を共同でモデル化する必要がある。我々は,自律型グラフ認識チェーン(CoT)推論とスケーラブルなLLM-GNN協調学習を通じて,TAGに基づく不正検出を促進する統一フレームワークであるFraudCoTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2026-01-30T13:12:12Z)
Consolidation or Adaptation? PRISM: Disentangling SFT and RL Data via Gradient Concentration [56.074760766965085]
PRISMは、モデルの既存の知識との認知的対立度に基づいてデータを調停する動的認識フレームワークを実現する。この結果から,内部最適化方式に基づくデータ分離が,スケーラブルでロバストなエージェントアライメントに不可欠であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2026-01-12T05:43:20Z)
Hypothesize-Then-Verify: Speculative Root Cause Analysis for Microservices with Pathwise Parallelism [19.31110304702373]
SpecRCAは、thithypothesize-then-verifyパラダイムを採用した投機的根本原因分析フレームワークである。 AIOps 2022に関する予備的な実験では、既存のアプローチよりも精度と効率が優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2026-01-06T05:58:25Z)
RHINO: Guided Reasoning for Mapping Network Logs to Adversarial Tactics and Techniques with Large Language Models [9.065322387043546]
人間の推論を反映した3つの解釈可能なフェーズに大言語モデルを分解するフレームワークであるRHINOを紹介する。 RHINOは、構造的推論による出力信頼性を改善しながら、低レベルの観測と反対方向のセマンティックギャップを橋渡しする。以上の結果から,RHINOは脅威解析の解釈可能性やスケーラビリティを著しく向上させ,LLMを運用上のセキュリティ設定にデプロイするための青写真を提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2025-10-16T02:25:46Z)
EReLiFM: Evidential Reliability-Aware Residual Flow Meta-Learning for Open-Set Domain Generalization under Noisy Labels [85.78886153628663]
Open-Set Domain Generalizationは、ディープラーニングモデルが新しいドメインで目に見えないカテゴリを認識できるようにすることを目的としている。ラベルノイズは、ソースドメインの知識を損なうことによって、オープンセットドメインの一般化を妨げる。本稿では,ドメインギャップを埋めるために,Evidential Reliability-Aware Residual Flow Meta-Learning (EReLiFM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-10-14T16:23:11Z)
RationAnomaly: Log Anomaly Detection with Rationality via Chain-of-Thought and Reinforcement Learning [27.235259453535537]
RationAnomalyは、Chain-of-Thoughtファインチューニングと強化学習を相乗化することにより、ログの異常検出を強化する新しいフレームワークである。コードとデータセットを含む、対応するリソースをリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (2025-09-18T07:35:58Z)
TopoSizing: An LLM-aided Framework of Topology-based Understanding and Sizing for AMS Circuits [7.615431299673158]
従来のブラックボックス最適化はサンプリング効率を実現するが、回路理解に欠ける。提案するTopoSizeは、生のネットリストから直接、堅牢な回路理解を行うエンドツーエンドフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (2025-09-17T16:52:46Z)
Enhancing Cybersecurity in Critical Infrastructure with LLM-Assisted Explainable IoT Systems [0.22369578015657962]
本稿では,オートエンコーダを用いた数値異常検出とLarge Language Models(LLM)を併用して,事前処理と解釈性を向上するハイブリッドフレームワークを提案する。 KDDCup99 10%補正データセットの実験結果から,LLM支援前処理パイプラインは異常検出性能を著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2025-03-05T04:53:07Z)
Online Multi-modal Root Cause Analysis [61.94987309148539]
ルート原因分析(RCA)は、マイクロサービスシステムにおける障害の根本原因の特定に不可欠である。既存のオンラインRCAメソッドは、マルチモーダルシステムにおける複雑な相互作用を見渡す単一モーダルデータのみを処理する。 OCEANは、根本原因の局在化のための新しいオンラインマルチモーダル因果構造学習手法である。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-13T21:47:36Z)
Causality-Aware Transformer Networks for Robotic Navigation [13.719643934968367]
Visual Navigationの現在の研究は、改善の機会を明らかにしている。 RNNとTransformerの直接的な採用はしばしば、Embodied AIと従来のシーケンシャルなデータモデリングの具体的な違いを見落としている。因果理解モジュールを特徴とするナビゲーション用因果認識変換器(CAT)ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-04T12:53:26Z)
MR-Ben: A Meta-Reasoning Benchmark for Evaluating System-2 Thinking in LLMs [55.20845457594977]
大規模言語モデル(LLM)は、問題解決と意思決定の能力の向上を示している。本稿ではメタ推論技術を必要とするプロセスベースのベンチマークMR-Benを提案する。メタ推論のパラダイムは,システム2のスロー思考に特に適しています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-20T03:50:23Z)
End-to-End Meta-Bayesian Optimisation with Transformer Neural Processes [52.818579746354665]
本稿では,ニューラルネットワークを一般化し,トランスフォーマーアーキテクチャを用いて獲得関数を学習する,エンド・ツー・エンドの差別化可能な最初のメタBOフレームワークを提案する。我々は、この強化学習(RL)によるエンドツーエンドのフレームワークを、ラベル付き取得データの欠如に対処できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-25T10:58:46Z)

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。