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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.36 No.4
- 발행연도
- 2019.4
- 수록면
- 391 - 400 (10page)
- DOI
- 10.7736/KSPE.2019.36.4.391
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Cyber-Physical Production Systems (CPPS), which pursue the implementation of machine intelligence in manufacturing systems, receive much attention as an advanced technology in Smart Factories. CPPS significantly necessitates the selflearning capability because this capability enables manufacturing objects to foresee performance results during their process planning activities and thus to make data-driven autonomous and collaborative decisions. The present work designs and implements a self-learning factory mechanism, which performs predictive process planning for energy reduction in metal cutting industries based on a hybrid-learning approach. The hybrid-learning approach is designed to accommodate traditional machine-learning and transfer-learning, thereby providing the ability of predictive modeling in both data sufficient and insufficient environments. Those manufacturing objects are agentized under the paradigm of Holonic Manufacturing Systems to determine the best energy-efficient machine tool through their self-decisions and interactions without the intervention of humans’ decisions. For such purpose, this paper includes: the proposition of the hybrid-learning approach, the design of system architecture and operational procedure for the self-learning factory, and the implementation of a prototype system.
목차
1. 서론
2. 자가학습형 공장과 혼용학습
3. 자가학습형 공장 구현 메커니즘
4. 구현
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
Rajkumar, R., Lee, I., Sha, L., and Stankovic, J., “Cyber-Physical Systems: The Next Computing Revolution,” Proc. of Design Automation Conference, pp. 731-736, 2010.
Monostori, L., Kadar, B., Bauernhansl, T., Kondoh, S., Kumara, S., et al., “Cyber-Physical Systems in Manufacturing,” CIRP Annals, Vol. 65, No. 2, pp. 621-641, 2016.
Adolphs, P., Bedenbender, H., Dirzus, D., Ehlich, M., Epple, U., et al., “Status Report-Reference Architecture Model Industrie 4.0 (Rami4. 0),” VDI-Verein Deutscher Ingenieure eV and ZVEIGerman Electrical and Electronic Manufacturers Association, 2015.
Shen, W., Maturana, F., and Norrie, D. H., “Enhancing the Performance of an Agent-Based Manufacturing System Through Learning and Forecasting,” Journal of Intelligent Manufacturing, Vol. 11, No. 4, pp. 365-380, 2000.
Iwamura, K., Okubo, N., Tanimizu, Y., and Sugimura, N., “Real- Time Scheduling for Holonic Manufacturing Systems Based on Estimation of Future Status,” International Journal of Production Research, Vol. 44, Nos. 18-19, pp. 3657-3675, 2006.
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Adolphs, P., Bedenbender, H., Dirzus, D., Ehlich, M., Epple, U., et al., “Status Report-Reference Architecture Model Industrie 4.0 (Rami4. 0),” VDI-Verein Deutscher Ingenieure eV and ZVEIGerman Electrical and Electronic Manufacturers Association, 2015.
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