A Service Suite for Specifying Digital Twins for Industry 5.0
Izaque Esteves, Regina Braga, José Maria David, Victor Stroele
预测性维护的挑战之一是以敏捷和自信的方式根据数据做出决策。 互联传感器和操作数据有利于智能处理技术,以丰富信息并实现决策。 数字孪生(DTs)可用于处理信息并支持决策。 DT是物理机器的实时表示,并生成预测性维护可用于做出自信和快速决策的数据。 这项工作的主要贡献是指定DT的一套服务规范,称为DT-Create,专注于预测性维护中的决策支持。 DT-Create套件基于智能技术、语义数据处理和自我适应。 该套件使用设计科学研究(DSR)方法通过两个开发周期开发,并通过案例研究进行评估。 结果表明,考虑到以下几个方面,使用DT-Create指定DT的可行性:(i)收集,存储和智能处理传感器产生的数据,(ii)通过机器学习和本体丰富信息,(iii)使用智能技术来选择坚持可用数据集的预测模型,以及(iv)决策支持和自我适应。
One of the challenges of predictive maintenance is making decisions based on data in an agile and assertive way. Connected sensors and operational data favor intelligent processing techniques to enrich information and enable decision-making. Digital Twins (DTs) can be used to process information and support decision-making. DTs are a real-time representation of physical machines and generate data that predictive maintenance can use to make assertive and quick decisions. The main contribution of ...