ファジーシステムと人工ニューラルネットワークに基づくIoTデータ駆動型予測保守

インダストリー4.0技術は、生産ラインのために反応的および予防的保守（PM）戦略を計画する必要があります。この応用研究は、予測保守（PdM）技術を高度な自動化技術と併用して、予想される全ての保守問題に対処することを目的としています。さらに、深層学習に基づくAIを使って、アラームパターンを実際の故障として解釈し、人による故障認識エラーを最小限に抑えます。センサー情報モデリング（SIM）とインターネットオブシングス（IoT）は、産業生産機械の保守管理の効率を向上させる可能性を持っています。この研究は、提案したSIMおよびIoT技術に基づくデータ駆動型予測保守計画フレームワークを利用して、より良い保守戦略を提供します。我々のアプローチの実現可能性を検証するために、提案したフレームワークは実際の産業環境において段ボール生産工場に適用されます。ファジー論理システム（FLS）を用いてAIに基づくPMを達成し、深層学習（DL）を用いて故障が既に発生した場合のアラームおよび故障診断を行います。