| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2020-02-24 |
| タイトル |
|
|
タイトル |
複数種類の機械に対応した加速度センサを用いた稼働状態推定手法 |
| タイトル |
|
|
言語 |
en |
|
タイトル |
Operating state estimation method using acceleration sensors corresponding to multiple types of machines |
| 言語 |
|
|
言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
|
|
資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
|
資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
|
|
|
富山県立大学工学研究科 |
| 著者所属 |
|
|
|
富山県立大学工学研究科 |
| 著者所属 |
|
|
|
富山県立大学工学部 |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Graduate School of Engineering, Toyama Prefectural University |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Graduate School of Engineering, Toyama Prefectural University |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
School of Engineering, Toyama Prefectural University |
| 著者名 |
安久, 昌和
小林, 悠
岩本, 健嗣
|
| 著者名(英) |
Masakazu, Ankyu
Yu, Kobayashi
Takeshi, Iwamoto
|
| 論文抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
社会的な課題や IoT 機器並びにそれに付随する技術進展を背景に，製造業における IoT の導入が普及し始めている．我が国でも生産年齢人口の減少による生産効率や品質の向上を目的に IoT の導入を推進しており，機械の稼働状態の可視化を行う IoT システムを導入する企業が増えてきている．機械の稼働状態を推定する手法はいくつかあるが，現状では工場にある機械ごとに閾値を設定し，機械が稼働しているか，停止しているかを判定している．そのため，IoT を普及していくには各機械に合わせた設定を行うのに手間や時間がかかり，導入コストが高くなる課題がある．本研究では，機械ごとに閾値を設けず，自動的に機械の稼働状態を推定するシステムを構築した．また，機械が稼働中に振動していることに着目して，多種・多様な機械に対応できることから加速度センサを用いた稼働状態推定を行い，83.5% の精度で機械の稼働状態を推定することができることを確認した． |
| 論文抄録(英) |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
The introduction of IoT in the manufacturing industry has beginning to spread due to social issues, IoT device and accompanying technology advances. In Japan, the introduction of IoT has been the promoted for the purpose of improving production efficiency and quality due to declining working-age population. Among them, many companies have introduced IoT systems that visualize the operation status of machines. There are some methods for estimate the operating state of the machine. Currently, threshold is set for each machine in the factory to determine whether the machine is running or stopping. However, there are some problem that it takes time and labor to perform the setting, and the introduction cost becomes high. In this study, we constructed the system that automatically estimates the operating state of machines without setting threshold for each machine. In addition, focus on the machine vibrating during operation. We estimated the operation state using acceleration sensor because it can handle a wide variety of machines. As a result, we found that the operating state of the machine could be estimated with 83.5% accuracy. |
| 書誌レコードID |
|
|
収録物識別子タイプ |
NCID |
|
収録物識別子 |
AA11851388 |
| 書誌情報 |
研究報告モバイルコンピューティングとパーベイシブシステム（MBL）
巻 2020-MBL-94,
号 20,
p. 1-6,
発行日 2020-02-24
|
| ISSN |
|
|
収録物識別子タイプ |
ISSN |
|
収録物識別子 |
2188-8817 |
| Notice |
|
|
|
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
|
|
言語 |
ja |
|
出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-MBL20094020.pdf (1.7 MB)
