{"created":"2022-04-15T06:50:36.354906+00:00","id":2000198,"links":{},"metadata":{"_buckets":{"deposit":"39cfa2dd-338e-4a21-9183-5d4f383bf422"},"_deposit":{"created_by":15,"id":"2000198","owner":"15","owners":[15],"owners_ext":{"displayname":"北見工業大学学術機関リポジトリ（KIT-R）","username":"kitir"},"pid":{"revision_id":0,"type":"depid","value":"2000198"},"status":"published"},"_oai":{"id":"oai:kitami-it.repo.nii.ac.jp:02000198","sets":["2:6"]},"author_link":[],"control_number":"2000198","item_7_biblio_info_6":{"attribute_name":"書誌情報","attribute_value_mlt":[{"bibliographicIssueDates":{"bibliographicIssueDate":"2022-03","bibliographicIssueDateType":"Issued"}}]},"item_7_date_granted_63":{"attribute_name":"学位授与年月日","attribute_value_mlt":[{"subitem_dategranted":"2022-03-18"}]},"item_7_degree_grantor_61":{"attribute_name":"学位授与機関","attribute_value_mlt":[{"subitem_degreegrantor":[{"subitem_degreegrantor_language":"ja","subitem_degreegrantor_name":"北見工業大学"}],"subitem_degreegrantor_identifier":[{"subitem_degreegrantor_identifier_name":"10106","subitem_degreegrantor_identifier_scheme":"kakenhi"}]}]},"item_7_degree_name_60":{"attribute_name":"学位名","attribute_value_mlt":[{"subitem_degreename":"博士（工学）","subitem_degreename_language":"ja"}]},"item_7_description_4":{"attribute_name":"抄録","attribute_value_mlt":[{"subitem_description":"Manufacturing has rapidly been transforming under the umbrella of the\nfourth industrial revolution, known as Industry 4.0 or smart manufacturing,\nwhich diligently utilizes information and communication technology. In\nsmart manufacturing, cyber-physical systems host Internet-of-Things (IoT)-\nbased networks and digital twins. The networks integrate manufacturing enablers\nsuch as computer numerical control machine tools, robots, numerous\nprocess and resource planning systems, and human resources. Digital twins\nare computable virtual abstractions of real-world entities exhibiting real-time\nresponsive capacities. The twins work as the brains of the enablers; that is,\nthe twins supply the required knowledge and help enablers solve problems\nautonomously, responding to various sensor signals in real-time.\nRemarkably, three types of digital twins (object, process, and phenomenon\ntwins) must populate the cyber-physical systems. Compared to other twins,\nphenomena twins have not yet been researched elaborately. This thesis fills\nthis gap. The issues underlying semantic annotation and time latency (or\ndelay) are significant for a phenomenon twin. Time latency or delay occurs\nwhen sensor signals are exchanged through the abovementioned embedded\nsystems. As a result, the signal at its origin (e.g., machine tools) and signal\nreceived at the receiver end (e.g., digital twin) differ. Moreover, many\ndatasets of heterogeneous sensor signals are exchanged through IoT-based\nnetworks. Hence, acquiring the right signals for a twin is difficult and timeconsuming.\nSemantic annotation-based representation of sensor signals can\nsolve this problem. Thus, a phenomenon twin must machine-learn the required\nknowledge to emulate the phenomenon from the relevant historical\nsensor signal datasets, seamlessly interact with the real-time sensor signals,\nhandle the semantically annotated datasets stored in clouds, and accommodate\nthe transmission delay or latency.\nAccordingly, this thesis presents two systems denoted as Digital Twin\nConstruction System (DTCS) and Digital Twin Adaptation System (DTAS).\nThe first system constructs a phenomenon twin, and the other adapts the\nconstructed twin into a cyber-physical system. Both systems are developed\nusing a JavaTM-based platform. The modular architectures of the systems\nare presented in detail. In addition, real-life machining torque signals are\nused to demonstrate the efficacy of DTCS and DTAS.\nDTCS consists of five modules denoted as Input, Modeling, Simulation,\nValidation, and Output Modules. The Input Module can make sense of the\nsemantically annotated datasets and helps users select the right ones. It ensures\nfast and effective data mining using a human-machine-comprehensible\nsemantic annotation mechanism (concept map and Extensible Markup Language\n(XML) driven). The Modeling Module can extract the required knowledge\nto emulate a phenomenon from the information supplied by the Input\nModule. This module uses a Markov chain-based machine learning method\nand accommodates data transmission delay-related arrangements. The Simulation\nModule can operate on the knowledge extracted by the Modeling\nModule and simulate the signals of the phenomenon using a discrete eventbased\nstochastic simulation method. The Validation Module can validate the\nsimulated signals of the phenomenon against the real signals using quantitative\nmeasures (e.g., fuzzy numbers). Finally, the Output Module transfers\nthe selected Modules of DTCS to DTAS. DTAS, in turn, can adapt the constructed\nphenomenon twin into the cyber-physical system for monitoring and\ntroubleshooting.\nThe thesis is organized as follows. Chapter 1 presents the introduction\nof this study. Chapter 2 provides a literature review on the role of cyberphysical\nsystems and digital twins in smart manufacturing or Industry 4.0.\nChapter 3 describes a semantic annotation-based representation mechanism\nof data and knowledge. Chapter 4 describes the role of the delay domain in\nmitigating the effect of time delay or latency of signal transmission. Chapter\n5 presents the proposed DTCS and DTAS. Chapter 6 demonstrates the\nefficacy of DTCS and DTAS using a real-life case of intelligent monitoring\nof machining (milling). Chapter 7 discusses the implications of this study\nand highlights future research directions. Finally, Chapter 8 provides the\nconcluding remarks of this thesis.\nSince the digital twins of the machining phenomena are needed to make\nthe machine tools and other programmable devices more intelligent and autonomous,\nthe presented DTCS and DTAS contribute to the befitting advancement\nof Industry 4.0 or smart manufacturing.","subitem_description_language":"en","subitem_description_type":"Abstract"},{"subitem_description":"製造業は、インダストリー4.0またはスマートマニュファクチャリングと\nして知られる第4次産業革命のもとで急速に変化している。この革命は\n積極的な情報通信技術の利用によってサイバーフィジカルシステムを明\n示し、IoTを規範とするネットワークおよびデジタルツインで構成され\nる。IoTを規範とするネットワークは、コンピューター数値制御型工作\n機械、ロボット、多数のプロセスおよびリソース計画システム、人材な\nどの製造イネーブラーを統合する。デジタルツイン（リアルタイムの応\n答能力を持つ実世界のエンティティの計算可能な仮想モデル化）は製造\nイネーブラーの頭脳として機能している。つまり、デジタルツインは製\n造イネーブラーが問題を自律的に解決するために必要な知識の獲得やさ\nまざまなセンサー信号のリアルタイムによる応答を支援する。\n注目すべき点はサイバーフィジカルシステムには3種類のデジタルツ\nイン（物体、工程、および現象ツイン）を用意しなければならない点で\nある。しかし物体及び工程ツインの研究は進んでいるが、現象ツインに\nおいてはまだ研究は不十分である。本論文はこのギャップを埋めること\nを目的にしている。\n現象ツインは、サイバースペースで与えられた現象（切削抵抗、ト\nルク、表面粗さなど）をエミュレートし、製造イネーブラー（工作機械\nなど）に必要な知識を与えることでそのイネーブラーをより効率的に活\n躍させる。しかし現象ツインの作成に当たり、セマンティックアノテー\nション及び時間遅れという問題を考慮した対策を導入する必要がある。\n時間遅れは、センサー信号が上記の組み込みシステムを介して交換\nされるときに発生する。その結果、発信元の信号（工作機械側）と受信\n側で獲得される信号（デジタルツイン側）が異なる。さらに、異種セン\nサー信号の多くのデータセットは、IoTを規範とするネットワークを介\nして交換される。従って、現象ツインには次の機能が求められる。\n1. 与えられたセンサー信号データセットから必要な知識を機械学習に\nよって獲得すること。\n2. リアルタイムセンサー信号とシームレスに相互作用すること。\n3. クラウドに保存されているセマンティックアノテーションデータ\nセットを処理すること。\n4. センサー信号の時間遅れに対応すること。\n本論文ではデジタルツイン構築システム（DTCS）およびデジタルツ\nイン適応システム（DTAS）について述べる。DTCSは現象ツインを構築\nし、DTASは構築されたツインをサイバーフィジカルシステムに適応さ\nせる。本システムはJavaTMプラットフォームによって開発する。各シス\nテムの詳細について述べるとともに機械加工のとき発生するトルク信号\nを用いて開発されたシステムの有効性を実証する。DTCSは、入力、モ\nデリング、シミュレーション、バリデーション、および出力という5つ\nのモジュールで構成される。入力モジュールは、セマンティックアノ\nテーションされた信号データセットを理解し、ユーザーが選択した適\n切なデータセットを獲得することができる。このモジュールは、セマ\nンティックアノテーションメカニズムによって用意されたデータ（概念\nマップおよびExtensible Markup Language（XML）型データ）を高速か\nつ効果的にマイニングすることができる。モデリングモジュールは、入\n力モジュールによって提供されるデータセットから現象をエミュレート\nするための知識を獲得することができる。その際、マルコフ連鎖型機械\n学習の実施および時間遅れの影響に対応することができる。シミュレー\nションモジュールは、モデリングモジュールによって獲得された知識\nに基づいて動作し、離散事象シミュレーションを用いて現象の信号をシ\nミュレートすることができる。バリデーションモジュールは、定量的手\n法によって（例：ファジー数）現象のシミュレーションされた信号を実\n際の信号に対して検証することができる。出力モジュールは、DTCSか\nら選択されたモジュールをDTASに転送することができる。最後に、モ\nニタリングやトラブルシューティングのため、DTASはDTCSから転送さ\nれた現象ツインの各モジュールをサイバーフィジカルシステムに導入す\nることができる。\n本論文は次のように構成する。第1章では、第4次産業革命および関\n連研究分野の概要を説明する。第2章では、インダストリー4.0における\nサイバーフィジカルシステムやデジタルツインの役割に関する文献を\nレビューする。第3章では、セマンティックアノテーションに関するメ\nカニズムを述べる。第4章では、時間遅れとそのセンサー信号の性質へ\nの影響および時間遅れドメイン型信号処理の有効性について述べる。","subitem_description_language":"ja","subitem_description_type":"Abstract"}]},"item_7_dissertation_number_64":{"attribute_name":"学位授与番号","attribute_value_mlt":[{"subitem_dissertationnumber":"甲第198号"}]},"item_7_full_name_67":{"attribute_name":"著者（英）","attribute_value_mlt":[{"names":[{"name":"Angkush Kumar Ghosh","nameLang":"en"}]}]},"item_7_identifier_registration":{"attribute_name":"ID登録","attribute_value_mlt":[{"subitem_identifier_reg_text":"10.19000/0002000198","subitem_identifier_reg_type":"JaLC"}]},"item_7_select_15":{"attribute_name":"著者版フラグ","attribute_value_mlt":[{"subitem_select_item":"ETD","subitem_select_language":"en"}]},"item_7_text_66":{"attribute_name":"研究科・専攻名","attribute_value_mlt":[{"subitem_text_language":"ja","subitem_text_value":"生産基盤工学専攻"}]},"item_access_right":{"attribute_name":"アクセス権","attribute_value_mlt":[{"subitem_access_right":"open access","subitem_access_right_uri":"http://purl.org/coar/access_right/c_abf2"}]},"item_creator":{"attribute_name":"著者","attribute_type":"creator","attribute_value_mlt":[{"creatorNames":[{"creatorName":"Angkush Kumar Ghosh","creatorNameLang":"en"},{"creatorName":"ゴーシュ　アンクシュ　クマール","creatorNameLang":"ja"}]}]},"item_files":{"attribute_name":"ファイル情報","attribute_type":"file","attribute_value_mlt":[{"accessrole":"open_access","date":[{"dateType":"Available","dateValue":"2022-04-15"}],"filename":"博士論文 Doctoral Thesis - 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