QOSIINOT: integration of Quality of Service (QOS) in the Industrial Internet of Things for the Factory of the Future (Q3678702)
Jump to navigation
Jump to search
Project Q3678702 in France
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | QOSIINOT: integration of Quality of Service (QOS) in the Industrial Internet of Things for the Factory of the Future |
Project Q3678702 in France |
Statements
48,500.0 Euro
0 references
97,000.0 Euro
0 references
50.0 percent
0 references
1 October 2018
0 references
31 December 2022
0 references
UNIVERSITE DE TECHNOLOGIE DE TROYES
0 references
10000
0 references
L'intégration de l'IIoT (Internet des Objets Industriels) vise à améliorer les performances de l'usine grâce à l'exploitation des données récoltées par les différents capteurs/actionneurs. L'IIoT permettra de mieux connaitre l'usine, de détecter et de réagir aux problèmes (pannes, rupture de stocks) et d'arriver à réduire, voire à éliminer, les temps d'arrêt avec de l'apprentissage machine sur la base des données récoltées par les capteurs. Parmi les applications de l'IIoT dans l'usine du futur, on peut citer la maintenance prédictive, la gestion des stocks ou encore la gestion de la consommation énergétique. L'objectif de cette thèse est de proposer des algorithmes issus de l'intelligence artificielle comme support d'aide à la décision quant aux traitements à réserver aux données générées par les objets d'un réseau IIoT, selon le niveau de criticité de l'application, la nature de l'objet ayant généré la donnée et l'état du réseau. Les actions prises par les différentes entités visent à exploiter de manière optimale les ressources disponibles (stockage, calcul, bande passante, ressource radio..) pour répondre aux besoins des applications/objets. La théorie des jeux, l'apprentissage et la négociation multi-agents sont les outils que nous utiliserons pour rendre le réseau IIoT autonome. Nos propositions seront validées analytiquement, par simulation mais également sur la plateforme CPER PFEEXECL FFCA « Factories of Future Champagne-Ardenne » dans laquelle nous sommes impliqués. (French)
0 references
The integration of the IIoT (Internet of Industrial Things) aims to improve the performance of the plant through the exploitation of the data collected by the various sensors/actors. The IIoT will make it possible to better know the plant, detect and respond to problems (panks, stock breaks) and manage to reduce or even eliminate downtime with machine learning on the basis of the data collected by the sensors. Among the applications of IIoT in the factory of the future are predictive maintenance, stock management and energy consumption management. The objective of this thesis is to propose algorithms derived from artificial intelligence as a means of decision-making regarding the processing of data generated by the objects of an IIoT network, depending on the level of criticality of the application, the nature of the object that generated the data and the state of the network. The actions taken by the various entities aim to make optimal use of the resources available (storage, calculation, bandwidth, radio resource..) to meet the needs of applications/objects. Game theory, multi-agent learning and negotiation are the tools we will use to make the IIoT network autonomous. Our proposals will be validated analytically, by simulation but also on the CPER PFEEXECL FFCA platform “Factories of Future Champagne-Ardenne” in which we are involved. (English)
18 November 2021
0.3301146237961839
0 references
Die Integration des IIoT (Internet of Industrial Objects) zielt darauf ab, die Leistung des Werks durch die Nutzung der von den verschiedenen Sensoren/Aktuatoren gesammelten Daten zu verbessern. Das IIoT wird es ermöglichen, die Fabrik besser kennen zu lernen, Probleme zu erkennen und zu reagieren (z. B. Pannen, Lagerbestände) und Ausfallzeiten durch maschinelles Lernen auf der Grundlage der von den Sensoren gesammelten Daten zu reduzieren oder sogar zu eliminieren. Zu den Anwendungen des IIoT im Werk der Zukunft gehören vorausschauende Wartung, Lagerverwaltung oder Energieverbrauchsmanagement. Ziel dieser These ist es, Algorithmen der künstlichen Intelligenz als Hilfsmittel für die Entscheidungsfindung in Bezug auf die Verarbeitung von Daten, die von Objekten eines IIoT-Netzes generiert werden, je nach dem Grad der Kritikalität der Anwendung, der Art des Objekts, das die Daten generiert hat, und dem Zustand des Netzes vorzuschlagen. Die von den verschiedenen Entitäten ergriffenen Maßnahmen zielen darauf ab, die verfügbaren Ressourcen (Speicherung, Berechnung, Bandbreite, Funkressource usw.) optimal zu nutzen, um den Anforderungen der Anwendungen/Objekte gerecht zu werden. Spieltheorie, Lernen und Multi-Agenten-Handel sind die Werkzeuge, die wir verwenden werden, um das IIoT-Netzwerk autonom zu machen. Unsere Vorschläge werden analytisch, durch Simulation, aber auch auf der Plattform CPER PFEEXECL FFCA „Factories of Future Champagne-Ardenne“, an der wir beteiligt sind, validiert. (German)
1 December 2021
0 references
De integratie van het IIoT (Internet of Industrial Things) heeft tot doel de prestaties van de installatie te verbeteren door gebruik te maken van de door de verschillende sensoren/actoren verzamelde gegevens. De IIoT zal het mogelijk maken om de plant beter te kennen, problemen op te sporen en te reageren (panks, voorraadbreuken) en downtime met machine learning te verminderen of zelfs te elimineren op basis van de door de sensoren verzamelde gegevens. Tot de toepassingen van IIoT in de fabriek van de toekomst behoren voorspellend onderhoud, voorraadbeheer en beheer van het energieverbruik. Het doel van dit proefschrift is om algoritmen op basis van kunstmatige intelligentie voor te stellen als middel voor besluitvorming met betrekking tot de verwerking van gegevens die worden gegenereerd door de objecten van een IIoT-netwerk, afhankelijk van het niveau van kritiek van de applicatie, de aard van het object dat de gegevens heeft gegenereerd en de toestand van het netwerk. De acties van de verschillende entiteiten hebben tot doel optimaal gebruik te maken van de beschikbare middelen (opslag, berekening, bandbreedte, radiobron..) om te voldoen aan de behoeften van toepassingen/objecten. Speltheorie, multi-agent leren en onderhandelen zijn de tools die we zullen gebruiken om het IIoT netwerk autonoom te maken. Onze voorstellen worden analytisch gevalideerd, door simulatie, maar ook op het CPER PFEEXECL ffca platform „Factories of Future Champagne-Ardenne” waarbij we betrokken zijn. (Dutch)
6 December 2021
0 references
L'integrazione dell'IIoT (Internet of Industrial Things) mira a migliorare le prestazioni dell'impianto attraverso lo sfruttamento dei dati raccolti dai vari sensori/attori. L'IIoT permetterà di conoscere meglio l'impianto, rilevare e rispondere a problemi (panchi, interruzioni di magazzino) e riuscire a ridurre o addirittura eliminare i tempi di inattività con il machine learning sulla base dei dati raccolti dai sensori. Tra le applicazioni di IIoT nella fabbrica del futuro sono la manutenzione predittiva, la gestione delle scorte e la gestione dei consumi energetici. L'obiettivo di questa tesi è quello di proporre algoritmi derivati dall'intelligenza artificiale come mezzo decisionale per quanto riguarda il trattamento dei dati generati dagli oggetti di una rete IIoT, a seconda del livello di criticità dell'applicazione, della natura dell'oggetto che ha generato i dati e dello stato della rete. Le azioni intraprese dalle varie entità mirano a fare un uso ottimale delle risorse disponibili (stoccaggio, calcolo, larghezza di banda, risorsa radio..) per soddisfare le esigenze di applicazioni/oggetti. La teoria del gioco, l'apprendimento multi-agente e la negoziazione sono gli strumenti che useremo per rendere la rete IIoT autonoma. Le nostre proposte saranno convalidate analiticamente, mediante simulazione ma anche sulla piattaforma CPER PFEEXECL ffca "Factories of Future Champagne-Ardenne" in cui siamo coinvolti. (Italian)
13 January 2022
0 references
La integración del IIoT (Internet de las cosas industriales) tiene como objetivo mejorar el rendimiento de la planta a través de la explotación de los datos recogidos por los distintos sensores/actores. El IIoT permitirá conocer mejor la planta, detectar y responder a problemas (panks, roturas de stock) y lograr reducir o incluso eliminar el tiempo de inactividad con aprendizaje automático sobre la base de los datos recogidos por los sensores. Entre las aplicaciones del IIoT en la fábrica del futuro se encuentran el mantenimiento predictivo, la gestión de existencias y la gestión del consumo de energía. El objetivo de esta tesis es proponer algoritmos derivados de la inteligencia artificial como medio de toma de decisiones sobre el tratamiento de datos generados por los objetos de una red IIoT, dependiendo del nivel de criticidad de la aplicación, la naturaleza del objeto que generó los datos y el estado de la red. Las acciones emprendidas por las distintas entidades tienen por objeto hacer un uso óptimo de los recursos disponibles (almacenamiento, cálculo, ancho de banda, recurso de radio..) para satisfacer las necesidades de las aplicaciones/objetos. La teoría del juego, el aprendizaje multiagente y la negociación son las herramientas que utilizaremos para hacer autónoma la red IIoT. Nuestras propuestas serán validadas analíticamente, por simulación pero también en la plataforma CPER PFEEXECL ffca «Factories of Future Champagne-Ardenne» en la que estamos involucrados. (Spanish)
14 January 2022
0 references
IIoT (tööstuslike asjade internet) integreerimise eesmärk on parandada tehase jõudlust eri andurite/osalejate kogutud andmete kasutamise kaudu. IIoT võimaldab tehast paremini tundma õppida, probleeme avastada ja neile reageerida (pangad, laovarud) ning vähendada või isegi kõrvaldada seisakuid masinõppe abil andurite kogutud andmete põhjal. Rakenduste IIoT tehases tulevikus on ennustav hooldus, varude haldamine ja energiatarbimise juhtimine. Selle väitekirja eesmärk on pakkuda tehisintellektist tuletatud algoritme otsuste tegemiseks seoses IIoT-võrgu objektide loodud andmete töötlemisega, sõltuvalt rakenduse kriitilisuse tasemest, andmete genereerinud objekti olemusest ja võrgu seisundist. Eri üksuste võetud meetmete eesmärk on kasutada optimaalselt olemasolevaid ressursse (ladustamine, arvutamine, ribalaius, raadioressurss jne), et rahuldada rakenduste/objektide vajadusi. Mänguteooria, multiagentide õppimine ja läbirääkimised on vahendid, mida me kasutame, et muuta IIoT-võrk autonoomseks. Meie ettepanekud kinnitatakse analüütiliselt, simulatsiooni abil, aga ka CPER PFEEXECL ffca platvormil „Tuleviku Champagne-Ardenne’i rajatised“, millesse me oleme kaasatud. (Estonian)
11 August 2022
0 references
Integruojant IIoT (pramoninių daiktų internetas) siekiama pagerinti įrenginio veikimą naudojant įvairių jutiklių ir (arba) dalyvių surinktus duomenis. IIoT leis geriau pažinti gamyklą, aptikti ir reaguoti į problemas (sklendes, atsargų pertraukas) ir sugebės sumažinti ar net pašalinti prastovas su mašinų mokymusi remiantis jutiklių surinktais duomenimis. Tarp IIoT taikymo ateities gamykloje yra prognozuojama priežiūra, atsargų valdymas ir energijos vartojimo valdymas. Šios disertacijos tikslas – pasiūlyti iš dirbtinio intelekto gautus algoritmus kaip sprendimų dėl IIoT tinklo objektų generuojamų duomenų tvarkymo priėmimo priemonę, atsižvelgiant į taikomosios programos svarbą, duomenis generuojančio objekto pobūdį ir tinklo būklę. Veiksmais, kurių imasi įvairūs subjektai, siekiama optimaliai panaudoti turimus išteklius (saugojimą, skaičiavimą, dažnių juostos plotį, radijo išteklius..), kad būtų patenkinti taikomųjų programų ir (arba) objektų poreikiai. Žaidimo teorija, kelių agentų mokymasis ir derybos yra priemonės, kurias naudosime, kad IIoT tinklas būtų autonomiškas. Mūsų pasiūlymai bus patvirtinti analitiškai, modeliuojant, bet ir CPER PFEEXECL ffca platformoje „Factories of Future Champagne-Ardenne“, kurioje dalyvaujame. (Lithuanian)
11 August 2022
0 references
Integracijom IIoT-a (internet industrijskih stvari) nastoji se poboljšati učinkovitost postrojenja iskorištavanjem podataka koje su prikupili različiti senzori/dionici. IIoT će omogućiti bolje poznavanje postrojenja, otkrivanje i odgovor na probleme (panks, lomovi zaliha) i upravljanje smanjenjem ili čak uklanjanjem zastoja strojnim učenjem na temelju podataka koje su prikupili senzori. Među primjenama IIoT-a u tvornici budućnosti su prediktivno održavanje, upravljanje zalihama i upravljanje potrošnjom energije. Cilj je ovog rada predložiti algoritme izvedene iz umjetne inteligencije kao sredstvo donošenja odluka o obradi podataka koje generiraju objekti mreže IIoT, ovisno o razini kritičnosti aplikacije, prirodi objekta koji je generirao podatke i stanju mreže. Mjerama koje poduzimaju različiti subjekti nastoje se optimalno iskoristiti raspoloživi resursi (skladištenje, izračun, širina pojasa, radijski resursi..) kako bi se zadovoljile potrebe aplikacija/predmeta. Teorija igre, multi-agent učenje i pregovaranje su alati koje ćemo koristiti kako bi mreža IIoT autonomna. Naši prijedlozi će biti potvrđeni analitički, simulacijom, ali i na CPER PFEEXECL ffca platformi „Factories of Future Champagne-Ardenne” u koju smo uključeni. (Croatian)
11 August 2022
0 references
Η ολοκλήρωση του IIoT (Internet of Industrial Things) έχει ως στόχο τη βελτίωση της απόδοσης της εγκατάστασης μέσω της αξιοποίησης των δεδομένων που συλλέγονται από τους διάφορους αισθητήρες/παράγοντες. Το IIoT θα καταστήσει δυνατή την καλύτερη γνώση της εγκατάστασης, τον εντοπισμό και την αντιμετώπιση προβλημάτων (panks, stock breaks) και θα κατορθώσει να μειώσει ή ακόμη και να εξαλείψει το χρόνο διακοπής λειτουργίας με τη μηχανική μάθηση με βάση τα δεδομένα που συλλέγονται από τους αισθητήρες. Μεταξύ των εφαρμογών του IIoT στο εργοστάσιο του μέλλοντος είναι η προβλέψιμη συντήρηση, η διαχείριση αποθεμάτων και η διαχείριση της κατανάλωσης ενέργειας. Στόχος αυτής της διατριβής είναι να προτείνει αλγορίθμους προερχόμενους από την τεχνητή νοημοσύνη ως μέσο λήψης αποφάσεων σχετικά με την επεξεργασία δεδομένων που παράγονται από τα αντικείμενα ενός δικτύου ΙΙοΤ, ανάλογα με το επίπεδο κρισιμότητας της εφαρμογής, τη φύση του αντικειμένου που παρήγαγε τα δεδομένα και την κατάσταση του δικτύου. Οι ενέργειες των διαφόρων φορέων αποσκοπούν στη βέλτιστη χρήση των διαθέσιμων πόρων (αποθήκευση, υπολογισμός, εύρος ζώνης, ραδιοφωνικός πόρος..) για την κάλυψη των αναγκών των εφαρμογών/αντικειμένων. Η θεωρία παιχνιδιών, η μάθηση πολλών παραγόντων και η διαπραγμάτευση είναι τα εργαλεία που θα χρησιμοποιήσουμε για να κάνουμε το δίκτυο IIoT αυτόνομο. Οι προτάσεις μας θα επικυρωθούν αναλυτικά, με προσομοίωση αλλά και στην πλατφόρμα CPER PFEEXECL ffca «Εργοστάσια του μέλλοντος Champagne-Ardenne» στην οποία συμμετέχουμε. (Greek)
11 August 2022
0 references
Cieľom integrácie IIoT (internetu priemyselných vecí) je zlepšiť výkonnosť zariadenia využívaním údajov zozbieraných rôznymi snímačmi/činiteľmi. IIoT umožní lepšie poznať závod, detekovať a reagovať na problémy (panks, prerušenia zásob) a dokáže znížiť alebo dokonca eliminovať prestoje pomocou strojového učenia na základe údajov zozbieraných snímačmi. Medzi aplikácie IIoT v továrni budúcnosti patrí prediktívna údržba, riadenie zásob a riadenie spotreby energie. Cieľom tejto práce je navrhnúť algoritmy odvodené z umelej inteligencie ako prostriedok rozhodovania o spracovaní údajov generovaných objektmi siete IIoT v závislosti od úrovne kritickosti aplikácie, povahy objektu, ktorý údaje generoval, a stavu siete. Cieľom opatrení prijatých rôznymi subjektmi je optimálne využitie dostupných zdrojov (skladovanie, výpočet, šírka pásma, rádiový zdroj..) na uspokojenie potrieb aplikácií/objektov. Teória hry, multi-agent učenie a vyjednávanie sú nástroje, ktoré budeme používať, aby sa sieť IIoT autonómne. Naše návrhy budú overené analyticky, simuláciou, ale aj na platforme CPER PFEEXECL ffca „Factories of Future Champagne-Ardenne“, do ktorej sa zapájame. (Slovak)
11 August 2022
0 references
Teollisten esineiden internetin (infrastruktuurien internet) integroinnilla pyritään parantamaan laitoksen suorituskykyä hyödyntämällä eri antureiden/toimijoiden keräämiä tietoja. IIoT mahdollistaa laitoksen paremman tuntemisen, ongelmien havaitsemisen ja niihin reagoimisen (pankit, varastokatkot) ja sen avulla voidaan vähentää tai jopa poistaa seisokkeja antureiden keräämien tietojen perusteella koneoppimisen avulla. IIoT:n sovelluksiin tulevaisuuden tehtaalla kuuluvat ennakoiva huolto, varastonhallinta ja energiankulutuksen hallinta. Opinnäytetyön tavoitteena on ehdottaa tekoälystä johdettuja algoritmeja päätöksentekokeinona IIoT-verkon objektien tuottamien tietojen käsittelyssä riippuen sovelluksen kriittisyyden tasosta, datan luoneen objektin luonteesta ja verkon tilasta. Eri tahojen toteuttamilla toimilla pyritään optimoimaan käytettävissä olevat resurssit (varastointi, laskenta, kaistanleveys, radioresurssit jne.) sovellusten/kohteiden tarpeiden täyttämiseksi. Peliteoria, monitoiminen oppiminen ja neuvottelu ovat työkaluja, joita käytämme tehdäksemme IIoT-verkosta itsenäisen. Ehdotuksemme validoidaan analyyttisesti simulaatiolla, mutta myös CPER PFEEXECL ffca -alustalla ”Factories of Future Champagne-Ardenne”, johon olemme osallistuneet. (Finnish)
11 August 2022
0 references
Integracja IIoT (Internet Rzeczy Przemysłowych) ma na celu poprawę wydajności zakładu poprzez wykorzystanie danych gromadzonych przez różne czujniki/podmioty. IIoT pozwoli lepiej poznać zakład, wykryć i zareagować na problemy (panki, przerwy magazynowe) oraz zredukować lub nawet wyeliminować przestoje dzięki uczeniu maszynowemu na podstawie danych zebranych przez czujniki. Wśród zastosowań IIoT w fabryce przyszłości są konserwacja predykcyjna, zarządzanie zapasami i zarządzanie zużyciem energii. Celem tej pracy jest zaproponowanie algorytmów pochodzących ze sztucznej inteligencji jako środka podejmowania decyzji dotyczących przetwarzania danych generowanych przez obiekty sieci IIoT, w zależności od poziomu krytyczności aplikacji, charakteru obiektu, który wygenerował dane, oraz stanu sieci. Działania podejmowane przez poszczególne podmioty mają na celu optymalne wykorzystanie dostępnych zasobów (przechowywanie, obliczanie, przepustowość, zasoby radiowe..) w celu zaspokojenia potrzeb aplikacji/obiektów. Teoria gier, uczenie się wielu agentów i negocjacje to narzędzia, których użyjemy, aby sieć IIoT była autonomiczna. Nasze propozycje zostaną zweryfikowane analitycznie, symulując, ale także na platformie CPER PFEEXECL ffca „Factories of Future Champagne-Ardenne”, w której jesteśmy zaangażowani. (Polish)
11 August 2022
0 references
Az IIoT (Ipari tárgyak internete) integrációjának célja az üzem teljesítményének javítása a különböző érzékelők/szereplők által gyűjtött adatok hasznosítása révén. Az IIoT lehetővé teszi az üzem jobb megismerését, a problémák észlelését és kezelését (pankok, készlettörések), valamint a gépi tanulással az érzékelők által gyűjtött adatok alapján csökkenti vagy akár megszünteti az állásidőt. Az IIoT alkalmazásai a jövő gyárában a prediktív karbantartás, a készletgazdálkodás és az energiafogyasztás kezelése. Ennek a szakdolgozatnak az a célja, hogy mesterséges intelligenciából származó algoritmusokat javasoljon az IIoT-hálózat tárgyai által generált adatok feldolgozásával kapcsolatos döntéshozatal eszközeként, az alkalmazás kritikusságának szintjétől, az adatokat generáló objektum jellegétől és a hálózat állapotától függően. A különböző szervezetek által hozott intézkedések célja a rendelkezésre álló erőforrások (tárolás, számítás, sávszélesség, rádióerőforrás) optimális felhasználása az alkalmazások/objektumok igényeinek kielégítése érdekében. A játékelmélet, a multi-ügynöki tanulás és a tárgyalás az IIoT hálózat önállóvá tételéhez szükséges eszközök. Javaslatainkat analitikusan, szimulációval, de a CPER PFEEXECL ffca „Factories of Future Champagne-Ardenne” platformon is validáljuk, amelyben részt veszünk. (Hungarian)
11 August 2022
0 references
Cílem integrace IIoT (internetu průmyslových věcí) je zlepšit výkonnost závodu využíváním údajů shromážděných různými senzory/aktory. IIoT umožní lépe poznat závod, detekovat a reagovat na problémy (panks, přestávky zásob) a zkrátit nebo dokonce eliminovat prostoje pomocí strojového učení na základě údajů shromážděných senzory. Mezi aplikace IIoT v továrně budoucnosti patří prediktivní údržba, řízení zásob a řízení spotřeby energie. Cílem této práce je navrhnout algoritmy odvozené z umělé inteligence jako prostředek rozhodování o zpracování dat generovaných objekty IIoT sítě, v závislosti na úrovni kritičnosti aplikace, povaze objektu, který data generoval, a stavu sítě. Opatření přijatá různými subjekty mají za cíl optimální využití dostupných zdrojů (skladování, výpočet, šířka pásma, rádiový zdroj..) k uspokojení potřeb aplikací/objektů. Teorie her, multi-agent učení a vyjednávání jsou nástroje, které budeme používat k tomu, aby IIoT sítě autonomní. Naše návrhy budou ověřeny analyticky, simulací, ale také na platformě CPER PFEEXECL ffca „Factories of Future Champagne-Ardenne“, do které jsme zapojeni. (Czech)
11 August 2022
0 references
IIoT (Rūpniecisko lietu interneta) integrācijas mērķis ir uzlabot rūpnīcas darbību, izmantojot dažādu sensoru/dalībnieku savāktos datus. IIoT dos iespēju labāk zināt augu, atklāt un reaģēt uz problēmām (paliktņi, krājumu pārtraukumi) un spēs samazināt vai pat novērst dīkstāves ar mašīnmācīšanos, pamatojoties uz sensoru savāktajiem datiem. Starp IIoT lietojumiem nākotnes rūpnīcā ir prognozējoša apkope, krājumu pārvaldība un enerģijas patēriņa pārvaldība. Šīs disertācijas mērķis ir ierosināt algoritmus, kas atvasināti no mākslīgā intelekta, kā līdzekli lēmumu pieņemšanai attiecībā uz IIoT tīkla objektu ģenerēto datu apstrādi atkarībā no lietojumprogrammas kritiskuma līmeņa, datu ģenerētā objekta rakstura un tīkla stāvokļa. Dažādu struktūru veikto darbību mērķis ir optimāli izmantot pieejamos resursus (glabāšana, aprēķināšana, joslas platums, radio resursi..), lai apmierinātu lietojumprogrammu/objektu vajadzības. Spēļu teorija, vairāku aģentu mācīšanās un sarunas ir rīki, kurus mēs izmantosim, lai padarītu IIoT tīklu autonomu. Mūsu priekšlikumi tiks apstiprināti analītiski, simulācijas veidā, bet arī CPER PFEEXECL ffca platformā “Factories of Future Champagne-Ardenne”, kurā mēs esam iesaistīti. (Latvian)
11 August 2022
0 references
Tá sé mar aidhm ag comhtháthú IIoT (Idirlíon na Rudaí Tionsclaíocha) feabhas a chur ar fheidhmíocht an ghléasra trí na sonraí arna mbailiú ag na braiteoirí/gníomhaithe éagsúla a shaothrú. Beidh an IIoT dhéanamh indéanta a fhios níos fearr ar an ngléasra, a bhrath agus freagra a thabhairt ar fhadhbanna (panks, sosanna stoic) agus a bhainistiú a laghdú nó fiú deireadh a chur le downtime le foghlaim meaisín ar bhonn na sonraí a bhailíonn na braiteoirí. I measc na n-iarratas ar IIoT i monarcha na todhchaí tá cothabháil thuarthach, bainistíocht stoic agus bainistíocht tomhaltais fuinnimh. Is é cuspóir an tráchtais seo algartaim a dhíorthaítear ón intleacht shaorga a mholadh mar mhodh cinnteoireachta maidir le próiseáil sonraí arna nginiúint ag cuspóirí líonra IIoT, ag brath ar leibhéal criticiúlachta an fheidhmchláir, ar chineál an réada a ghin na sonraí agus ar staid an líonra. Is é is aidhm do na gníomhaíochtaí a dhéanann na heintitis éagsúla an úsáid is fearr is féidir a bhaint as na hacmhainní atá ar fáil (stóráil, ríomh, bandaleithead, acmhainn raidió..) chun freastal ar riachtanais na bhfeidhmchlár/na gcuspóirí. Tá teoiric Cluiche, foghlaim il-gníomhaire agus idirbheartaíocht na huirlisí a úsáidfimid a dhéanamh ar an líonra IIoT uathrialach. Déanfar ár moltaí a bhailíochtú go hanailíseach, trí ionsamhlú ach freisin ar ardán CPER PFEEXECL FFCA “Factories of Future Champagne-Ardenne” a bhfuil baint againn leis. (Irish)
11 August 2022
0 references
Cilj integracije interneta industrijskih stvari (Internet of Industrial Things) je izboljšati delovanje naprave z izkoriščanjem podatkov, ki jih zbirajo različni senzorji/akterji. IIoT bo omogočil boljše poznavanje obrata, odkrivanje in odzivanje na težave (panke, prekinitve zalog) ter zmanjšanje ali celo odpravo izpadov s strojnim učenjem na podlagi podatkov, ki jih zbirajo senzorji. Med aplikacijami IIoT v tovarni prihodnosti so napovedno vzdrževanje, upravljanje zalog in upravljanje porabe energije. Cilj te teze je predlagati algoritme, pridobljene iz umetne inteligence, kot sredstvo za odločanje o obdelavi podatkov, pridobljenih s predmeti omrežja IIoT, odvisno od stopnje kritičnosti aplikacije, narave predmeta, ki je ustvaril podatke, in stanja omrežja. Cilj ukrepov, ki so jih sprejele različne entitete, je optimalna uporaba razpoložljivih virov (skladiščenje, izračun, pasovna širina, radijski vir..) za zadovoljitev potreb aplikacij/predmetov. Teorija iger, učenje več agentov in pogajanja so orodja, ki jih bomo uporabili, da bo omrežje IIoT avtonomno. Naši predlogi bodo potrjeni analitično, s simulacijo, pa tudi na platformi CPER PFEEXECL ffca „Factories of Future Champagne-Ardenne“, v kateri sodelujemo. (Slovenian)
11 August 2022
0 references
Интегрирането на IoT (Интернет на индустриалните неща) има за цел да подобри работата на завода чрез използване на данните, събрани от различните датчици/актьори. IoT ще даде възможност за по-добро познаване на завода, за откриване и реагиране на проблеми (панели, прекъсвания на запасите) и ще успее да намали или дори да премахне времето за престой с машинно самообучение въз основа на данните, събрани от сензорите. Сред приложенията на IoT във фабриката на бъдещето са прогнозната поддръжка, управлението на запасите и управлението на потреблението на енергия. Целта на тази теза е да се предложат алгоритми, извлечени от изкуствения интелект, като средство за вземане на решения относно обработката на данни, генерирани от обектите на мрежата IoT, в зависимост от степента на критичност на приложението, естеството на обекта, който е генерирал данните, и състоянието на мрежата. Действията, предприети от различните субекти, имат за цел оптимално използване на наличните ресурси (съхранение, изчисляване, широчина на честотната лента, радиоресурси..), за да се отговори на нуждите на приложенията/обектите. Теорията на игрите, обучението с множество агенти и преговорите са инструментите, които ще използваме, за да направим мрежата IoT автономна. Нашите предложения ще бъдат валидирани аналитично, чрез симулация, но също и на платформата CPER PFEEXECL ffca „Фабрики на бъдещето Шампан-Арден“, в която участваме. (Bulgarian)
11 August 2022
0 references
L-integrazzjoni tal-IIoT (Internet tal-Oġġetti Industrijali) għandha l-għan li ttejjeb il-prestazzjoni tal-impjant permezz tal-isfruttament tad-data miġbura mid-diversi sensers/atturi. L-IIoT se jagħmilha possibbli li l-impjant ikun jaf aħjar, jidentifika u jwieġeb għall-problemi (il-panki, il-pawżi tal-istokk) u jirnexxilu jnaqqas jew saħansitra jelimina l-perjodi ta’ waqfien bit-tagħlim awtomatiku fuq il-bażi tad-data miġbura mis-sensuri. Fost l-applikazzjonijiet tal-IIoT fil-fabbrika tal-ġejjieni hemm il-manutenzjoni ta’ tbassir, il-ġestjoni tal-istokk u l-ġestjoni tal-konsum tal-enerġija. L-objettiv ta’ din it-teżi huwa li jiġu proposti algoritmi derivati mill-intelliġenza artifiċjali bħala mezz ta’ teħid ta’ deċiżjonijiet rigward l-ipproċessar ta’ data ġġenerata mill-oġġetti ta’ netwerk tal-IIoT, skont il-livell ta’ kritikalità tal-applikazzjoni, in-natura tal-oġġett li ġġenera d-data u l-istat tan-netwerk. L-azzjonijiet meħuda mid-diversi entitajiet għandhom l-għan li jagħmlu l-aħjar użu mir-riżorsi disponibbli (il-ħżin, il-kalkolu, il-bandwidth, ir-riżorsa tar-radju..) biex jissodisfaw il-ħtiġijiet tal-applikazzjonijiet/oġġetti. It-teorija tal-logħba, it-tagħlim u n-negozjar b’ħafna aġenti huma l-għodod li se nużaw biex in-netwerk IIoT ikun awtonomu. Il-proposti tagħna se jiġu vvalidati b’mod analitiku, permezz ta’ simulazzjoni iżda wkoll fuq il-pjattaforma CPER PFEEXECL ffca “Fabbriki ta’ Champagne-Ardenne Futur” li fiha aħna involuti. (Maltese)
11 August 2022
0 references
A integração da IIoT (Internet das Coisas Industriais) visa melhorar o desempenho da fábrica através da exploração dos dados recolhidos pelos vários sensores/atores. A IIoT permitirá conhecer melhor a planta, detectar e responder a problemas (panques, quebras de estoque) e conseguir reduzir ou mesmo eliminar o tempo de inatividade com a aprendizagem automática com base nos dados recolhidos pelos sensores. Entre as aplicações da IIoT na fábrica do futuro estão a manutenção preditiva, a gestão de estoques e a gestão do consumo de energia. O objetivo desta tese é propor algoritmos derivados da inteligência artificial como meio de tomada de decisão relativamente ao tratamento de dados gerados pelos objetos de uma rede IIoT, em função do nível de criticidade da aplicação, da natureza do objeto que gerou os dados e do estado da rede. As ações empreendidas pelas várias entidades visam otimizar a utilização dos recursos disponíveis (armazenamento, cálculo, largura de banda, recurso de rádio, etc.) para satisfazer as necessidades das aplicações/objetos. A teoria dos jogos, a aprendizagem multiagente e a negociação são as ferramentas que usaremos para tornar a rede IIoT autónoma. As nossas propostas serão validadas analiticamente, por simulação, mas também na plataforma CPER PFEEXECL FFCA «Factories of Future Champagne-Ardenne», na qual estamos envolvidos. (Portuguese)
11 August 2022
0 references
Integrationen af IIoT (Internet of Industrial Things) har til formål at forbedre anlæggets ydeevne ved at udnytte de data, der indsamles af de forskellige sensorer/aktører. IIoT vil gøre det muligt bedre at kende anlægget, opdage og reagere på problemer (pander, lagerbrud) og formår at reducere eller endda eliminere nedetid med maskinlæring på grundlag af de data, der indsamles af sensorerne. Blandt applikationerne for IIoT i fremtidens fabrik er prædiktiv vedligeholdelse, lagerstyring og energiforbrugsstyring. Formålet med denne afhandling er at foreslå algoritmer afledt af kunstig intelligens som et middel til beslutningstagning vedrørende behandling af data genereret af objekterne i et IIoT-netværk, afhængigt af graden af kritikalitet af applikationen, arten af det objekt, der genererede data og tilstanden af netværket. De foranstaltninger, der træffes af de forskellige enheder, har til formål at gøre optimal brug af de ressourcer, der er til rådighed (opbevaring, beregning, båndbredde, radioressource..) til at opfylde behovene i applikationer/objekter. Spilteori, multiagent læring og forhandling er de værktøjer, vi vil bruge til at gøre IIoT-netværket autonomt. Vores forslag vil blive valideret analytisk, ved simulering, men også på CPER PFEEXECL ffca platformen "Factories of Future Champagne-Ardenne", som vi er involveret i. (Danish)
11 August 2022
0 references
Integrarea IIoT (Internetul obiectelor industriale) are ca scop îmbunătățirea performanței instalației prin exploatarea datelor colectate de diferiții senzori/actori. IIoT va face posibilă o mai bună cunoaștere a instalației, detectarea și răspunsul la probleme (pancuri, pauze de stoc) și va reuși să reducă sau chiar să elimine timpul de nefuncționare cu învățarea automată pe baza datelor colectate de senzori. Printre aplicațiile IIoT în fabrica viitorului se numără întreținerea predictivă, gestionarea stocurilor și gestionarea consumului de energie. Obiectivul acestei teze este de a propune algoritmi derivați din inteligența artificială ca mijloc de luare a deciziilor privind prelucrarea datelor generate de obiectele unei rețele IIoT, în funcție de nivelul de criticitate al aplicației, de natura obiectului care a generat datele și de starea rețelei. Acțiunile întreprinse de diferitele entități vizează utilizarea optimă a resurselor disponibile (stocare, calcul, lățime de bandă, resurse radio..) pentru a răspunde nevoilor aplicațiilor/obiectelor. Teoria jocurilor, învățarea multi-agent și negocierea sunt instrumentele pe care le vom folosi pentru a face rețeaua IIoT autonomă. Propunerile noastre vor fi validate analitic, prin simulare, dar și pe platforma CPER PFEEXECL ffca „Factoris of Future Champagne-Ardenne” în care suntem implicați. (Romanian)
11 August 2022
0 references
Integreringen av IIoT (Internet of Industrial Things) syftar till att förbättra anläggningens prestanda genom att utnyttja de data som samlas in av de olika sensorerna/aktörerna. IIoT kommer att göra det möjligt att bättre känna anläggningen, upptäcka och reagera på problem (pankar, lagerbrott) och lyckas minska eller till och med eliminera driftstopp med maskininlärning på grundval av data som samlats in av sensorerna. Bland tillämpningarna av IIoT i framtidens fabrik finns prediktivt underhåll, lagerhantering och hantering av energiförbrukningen. Syftet med denna avhandling är att föreslå algoritmer som härrör från artificiell intelligens som ett sätt att fatta beslut om behandling av data som genereras av objekten i ett IIoT-nätverk, beroende på applikationens kriticitetsnivå, arten av det objekt som genererade datan och nätverkets tillstånd. De åtgärder som vidtas av de olika enheterna syftar till att på bästa sätt utnyttja tillgängliga resurser (lagring, beräkning, bandbredd, radioresurs..) för att tillgodose behoven hos applikationer/föremål. Spelteori, multiagentinlärning och förhandling är de verktyg vi kommer att använda för att göra IIoT-nätverket självständigt. Våra förslag kommer att valideras analytiskt, genom simulering men också på CPER PFEEXECL ffca-plattformen ”Factories of Future Champagne-Ardenne” där vi är involverade. (Swedish)
11 August 2022
0 references
7 December 2023
0 references
Identifiers
CA0018947
0 references