[論文レビュー] A Survey on Predictive Maintenance for Industry 4.0

Christian Krupitzer, Tim Wagenhals+7 more|arXiv (Cornell University)|Feb 5, 2020

Reliability and Maintenance Optimization参考文献 50被引用数 50

ひとこと要約

この構造化された文献レビューは、産業4.0における予知保全を分類し、今後の研究を指針とするための150件の論文から10カテゴリの枠組みを構築します。

ABSTRACT

Production issues at Volkswagen in 2016 lead to dramatic losses in sales of up to 400 million Euros per week. This example shows the huge financial impact of a working production facility for companies. Especially in the data-driven domains of Industry 4.0 and Industrial IoT with intelligent, connected machines, a conventional, static maintenance schedule seems to be old-fashioned. In this paper, we present a survey on the current state of the art in predictive maintenance for Industry 4.0. Based on a structured literate survey, we present a classification of predictive maintenance in the context of Industry 4.0 and discuss recent developments in this area.

研究の動機と目的

• 産業4.0における予知保全の構造化された概観を提供する。
• 文献全体から主要テーマ、方法、ギャップを特定する。
• 予知保全の本質的属性を捉える枠組みを構築する。
• 予知保全がe-maintenanceおよび産業4.0の概念とどのように統合されるかを論じる。

提案手法

• 「Predictive Maintenance」を主要キーワードとして構造化文献レビュー（SLR）を実施する。
• 1993–2018年に発表された150件の論文から属性を抽出・表化して枠組みを構築する。
• 属性をカテゴリにクラスタリングして階層的な枠組み（ツリー構造）を形成する。
• 産業4.0の文脈で従来保全、状態監視、予知保全、およびe-maintenanceを区別する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 文献全体を通じた産業4.0における予知保全の核心的な目標と動機は何か？
• RQ2 予知保全を特徴づける属性と次元は何か、そしてそれらを包括的な枠組みにどう整理できるか？
• RQ3 予知保全はe-maintenanceおよび産業4.0の概念とどう関連しているか？
• RQ4 システム規模、スケジューリング、劣化モデリングなどの要因は予知保全のアプローチにどのように影響するか？

主な発見

• 枠組みは10カテゴリから成る：Goals、Condition Monitoring、Maintenance Scope、Degradation Process、Fault Detection、System Size、Scheduling、Prognostic Techniques、Data Handling、Evaluation。
• 139件中150件の論文のうち少なくとも1つの目標を挙げており、費用最小化とダウンタイム削減が最も一般的な目標の中にある。
• 状態監視は通常、センサーに基づきオンライン/リアルタイムで行われ、継続的な監視が重要な強調点である。
• システム規模の分析は単一部品系と多部品系を区別し、依存性（経済的、確率的、構造的）を強調する。
• スケジューリングは約62%の論文で扱われ、ダイナミック・スケジューリングと予備部品の可用性を強調している。
• 本調査は、産業4.0と連携した予知保全の統合的拡張としてe-maintenanceの台頭を指摘している。