論文の概要: A Set-Theoretic Evaluation Framework for Assessing Asset Administration Shell Instances: Towards Comparability and Suitability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.17062v1
- Date: Tue, 15 Sep 2026 12:07:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-16 14:56:08.497098
- Title: A Set-Theoretic Evaluation Framework for Assessing Asset Administration Shell Instances: Towards Comparability and Suitability
- Title(参考訳): 資産管理シェルインスタンス評価のための集合理論評価フレームワーク-比較可能性と適合性を目指して-
- Abstract要約: アセット管理シェル(AAS)は、製造における資産とその情報を表す標準化された手段を提供する。
異なるAASインスタンスは、構造、内容、完了度が異なるため、特定のAASが特定のアプリケーションに適しているかどうかを判断することは困難である。
本稿では,AASの比較と応用指向評価を支援するための2つの補完手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.829047615479543
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Asset Administration Shells (AAS) provide a standardized means of representing assets and their information in manufacturing and increasingly serve as a basis for software services. However, different AAS instances vary in structure, content, and degree of completion, making it difficult to determine whether a given AAS is suitable for a specific application. This paper presents two complementary methods to support the comparison and application-oriented assessment of AAS. First, set-theoretic operations are employed to compare AAS models, enabling the identification of common, missing, and differing submodels and parameters. Second, an AAS suitability model assesses the conformity of an AAS to the requirements of a specific use case. The assessment considers structural conformity, semantic consistency, cardinality, and specification conformity and can be performed either against a reference AAS or a set of required SemanticIDs. A suitability value is derived from the identified deviations and is complemented by a detailed report of missing or non-conforming information. The proposed approach support practitioners and researchers in the comparison of evolving AAS and provide application-specific information on their suitability for manufacturing software services.
- Abstract(参考訳): 資産管理シェル(Asset Administration Shells, AAS)は、資産とその製造における情報を表現する標準化された手段であり、ソフトウェアサービスの基盤としてますます役立っている。
しかし、異なるAASインスタンスは構造、内容、完成度が異なるため、特定のAASが特定のアプリケーションに適しているかどうかを判断することは困難である。
本稿では,AASの比較と応用指向評価を支援するための2つの補完手法を提案する。
まず、AASモデルの比較にセット理論演算を用い、共通、欠落、および異なるサブモデルとパラメータの識別を可能にする。
第2に、AAS適合性モデルは、特定のユースケースの要件に対するAASの適合性を評価する。
この評価は、構造整合性、意味整合性、基数性、仕様整合性を考慮し、参照AASまたは必要なセマンティックIDのセットに対して実行することができる。
同定された偏差から適合値が導出され、欠落または非接触情報の詳細な報告によって補完される。
提案手法は,AASの進化を比較検討する実践者や研究者を支援し,ソフトウェアサービスの製造に適したアプリケーション固有の情報を提供する。
関連論文リスト
- Towards an Asset Administration Shell Maturity Model [0.9424650988057944]
Asset Administration Shell (AAS) は、製造においてデジタル双生児間のデータ交換を実現するための基本モデルとして認識されている。
確立されたディジタルツイン基準が満たされる範囲を特徴付ける新しいAAS成熟度の概念を提案する。
これらの新たな成果により、実践者や研究者は、AASインスタンスを体系的に比較し、デジタルツインエンジニアリングプロセスにおけるさらなる開発ステップの識別と評価を支援することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-15T12:19:19Z) - AAS-RAIL: Improving Information Extraction for Asset Administration Shells through Retrieval-Augmented In-Context Learning [0.5958603849321132]
AAS-RAILは,PDF製品からアセット管理シェルを自動的に生成する検索強化情報抽出(IE)手法である。
RAILは、類似したアセット管理シェルからLLM生成した抽出ヘルパーを取得し、インスタンス固有のインコンテキスト学習(ICL)を提供する
実験の結果,RAILは従来のショットプロンプトよりも抽出品質を一貫して向上することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-07T10:54:00Z) - DualEval: Joint Model-Item Calibration for Unified LLM Evaluation [67.99119926012686]
DualEvalは、モデルと評価項目を共有空間で表現する潜在モデルイテムキャリブレーションフレームワークである。
我々はDualEvalを、コーディング、数学、雑多なドメイン知識タスク、汎用的な日常的なユーザクエリの4つの領域にまたがって適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-24T22:40:46Z) - A Sanity Check on Composed Image Retrieval [91.95275287747499]
Composed Image Retrieval (CIR) は、参照画像からなるクエリと、所望の修正を指定する相対的なキャプションに基づいて、ターゲット画像を取得することを目的としている。
FISD(Fully-Informed Semantically-Diverse benchmark)は、参照ターゲット画像対の変数を正確に制御するために生成モデルを利用する。
本稿では,対話型シナリオにおける既存モデルの可能性を探るためのマルチラウンドエージェント評価フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-14T15:52:22Z) - Analysis of Asset Administration Shell-based Negotiation Processes for Scaling Applications [44.149698389822355]
アクティブアセット管理シェル(AAS)は、資産間の双方向通信を可能にする。
本稿では,資産規模を拡大するアプリケーションに対する,メッセージ負荷などの基準に基づく交渉の効率性について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-13T15:35:01Z) - Industrial Semantics-Aware Digital Twins: A Hybrid Graph Matching Approach for Asset Administration Shells [2.05231433582637]
本稿では,Digital Twin表現のセマンティクス・アウェア比較を可能にするためのハイブリッドグラフマッチング手法を提案する。
この方法は、SPARQLを用いたルールベースの事前フィルタリングと、RDF2vecを利用した埋め込みベースの類似性計算を組み合わせる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-10T16:26:54Z) - MSDA: Combining Pseudo-labeling and Self-Supervision for Unsupervised Domain Adaptation in ASR [59.83547898874152]
本稿では,自己教師付き学習と半教師付き技術を統合する,サンプル効率のよい2段階適応手法を提案する。
MSDAは、ASRモデルの堅牢性と一般化を強化するように設計されている。
本稿では,メタPLがASRタスクに効果的に適用可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-30T14:46:05Z) - SEOE: A Scalable and Reliable Semantic Evaluation Framework for Open Domain Event Detection [70.23196257213829]
オープンドメインイベント検出のためのスケーラブルで信頼性の高いセマンティックレベルの評価フレームワークを提案する。
提案フレームワークはまず,現在7つの主要ドメインをカバーする564のイベントタイプを含む,スケーラブルな評価ベンチマークを構築した。
次に,大言語モデル(LLM)を自動評価エージェントとして活用し,意味的類似ラベルのきめ細かい定義を取り入れた意味的F1スコアを計算する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-05T09:37:05Z) - Relational Action Bases: Formalization, Effective Safety Verification,
and Invariants (Extended Version) [67.99023219822564]
我々はリレーショナルアクションベース(RAB)の一般的な枠組みを紹介する。
RABは両方の制限を解除することで既存のモデルを一般化する。
データ対応ビジネスプロセスのベンチマークにおいて、このアプローチの有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-12T17:03:50Z) - AnnIE: An Annotation Platform for Constructing Complete Open Information
Extraction Benchmark [11.344977846840747]
オープン情報抽出(OIE)は、関係の形で文から事実を抽出し、それに対応する議論をスキーマフリーで行うタスクである。
OIEシステムの性能をより現実的に測定するには、入力文から完全な事実を手動で注釈付けする必要がある。
本稿では,このような難易度の高いアノテーションタスクを支援する対話型アノテーションプラットフォームAnnIEを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-15T17:57:30Z) - SMT-Based Safety Verification of Data-Aware Processes under Ontologies
(Extended Version) [71.12474112166767]
我々は、このスペクトルで最も調査されたモデルの1つ、すなわち単純なアーティファクトシステム(SAS)の変種を紹介する。
このDLは適切なモデル理論特性を享受し、後方到達性を適用可能なSASを定義することができ、対応する安全問題のPSPACEにおける決定可能性をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-27T15:04:11Z)
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。