2018 Fiscal Year Annual Research Report
Support of part reuse based on Bayesian estimation by part agents
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15K05772
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| Research Institution | Chuo University |
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Principal Investigator |
平岡 弘之 中央大学, 理工学部, 教授 (20165161)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 部品リユース / 製品ライフサイクル / 部品エージェント / ベイズ推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
交付申請書に記載した研究の目的であげた4点について，その成果を述べる．
(A) 部品状態の予測へのベイズ推定の利用法：ベイジアンネットワークに基づく基本的なしくみ，すなわちユーザの操作の情報と発生する事象に基づいて部品の故障確率を推定する方法を実装した．最終年度には，劣化メカニズムを組み合わせた劣化プロセスに基づいて故障推定のための因果関係モデルを生成し，それをもとに劣化シミュレーションにより初期の条件付確率を与えてベイジアンネットワークを生成する手法を開発した．
(B) ライフサイクルとベイズ推定による部品交換に関する助言の生成方法：部品のライフサイクルのステージ間を遷移するパスの確率を，当該ステージで生じている事象に基づいてベイズ推定を行って求め，それに基づくライフサイクルシミュレーションを行って部品の状態を予測する手法を開発した．最終年度には，ライフサイクルシミュレーションのための製品モデリングシステムの機能について要件を明らかにし，実装を行ってその効果を示した．
(C) ベイズ推定のための事前確率の更新方法：研究の結果，想定した方針での更新方法の実現には，問題があることが判明した．ベイジアンネットワークの対象，構成，表現などについて整理を行い，統一的な表現のしくみを構築する必要がある． (A)で述べた劣化プロセスの利用をその端緒とみなすこともできるが，今後，解決すべき大きな課題である．
(D) ユーザへ関連情報を提示するしくみ：現場に設置されたカメラからの画像に，製品の組立情報にもとづいた分解手順情報をAR（Augmented Reality）表示するしくみを開発した．最終年度は，個々の部品に対応する部品エージェントからの情報に基づいて分解手順情報を構成するしくみを開発した．ライフサイクル情報の利用を含む部品エージェントとの連携をさらに進める必要がある．
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Research Products
(4 results)
