{"product_id":"ieej-pi16060","title":"機器予知保全のための機械学習技術の動向","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e研究会(論文単位)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003ePI16060\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【C】電子・情報・システム部門 知覚情報研究会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2016\/10\/28\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eA Survey on Machine Learning for Prognostics and Health Management\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e今村 誠(東海大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eMakoto Imamura(Tokai University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e予知保全|条件ベース監視|機械学習|ＩｏＴ|センサーデータ|ＰＨＭ|Prognostics|Condition based monitoring|Machine Learning,|IoT|Sensor data|PHM\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e造業分野では、IoT(Internet of Things)の進展に伴い、機器\/装置の故障予知と健康管理 (PHM:　Prognostics and Health Management)が注目されている。本資料では、PHMのためのデータ分析におけるプロセスとアルゴリズムについて論じる。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(英語): \u003c\/strong\u003eIn industrial domains, PHM (Prognostics and Health Management) has attracted much attention as Industrial Internet and Industrie 4.0 have been emerging and growing. This paper surveys machine learning technologies for PHM.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e670 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格330円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 6","offer_id":46359805755631,"sku":"IEEJ-PI16060-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_1f035d14-da57-4767-bdd7-abe1835f68a4.png?v=1743496824","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-pi16060","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}