Applications of Federated Learning in Manufacturing: Identifying the Challenges and Exploring the Future Directions with Industry 4.0 and 5.0 Visions

要約

製造現場では、データの収集と分析は多くの場合、時間がかかり、困難で、コストがかかるプロセスです。
また、良好な結果を生み出すために大量のオフライン トレーニング データを必要とする高度な機械学習やデータ駆動型手法の使用も妨げられます。
これは、大企業とリソースを共有していない小規模製造業者にとっては特に困難です。
最近ではIoT（モノのインターネット）の導入により、リアルタイムに工場全体のデータを統合的に収集し、クラウドに送信して高度な分析を行い、機械学習モデルを逐次更新することが可能になりました。
それにもかかわらず、小規模メーカーは IoT のメリットを享受する際に 2 つの障害に直面しています。1 つはプライベート クラウドを運用するための十分なデータを作成する余裕がない、または生成できない可能性があること、もう 1 つは生データをパブリック クラウドと共有することをためらう可能性であるということです。
フェデレーテッド ラーニング (FL) は、小規模産業がプライバシーを犠牲にすることなくこれらの問題に対処し、互いに学び合うのに役立つ協調学習の新しい概念です。
地理的に分散した多様なメーカーを同じ分析の傘下にまとめて、双方にとって有利な状況を作り出すことができます。
しかし、複数の製造組織にわたって FL を広く採用することは依然として大きな課題です。
この研究は、特にインダストリー 4.0 と 5.0 の視点に重点を置き、製造業におけるフェデレーテッド ラーニングの適用における課題と将来の方向性を検討することを目的としています。

要約(オリジナル)

In manufacturing settings, data collection and analysis are often a time-consuming, challenging, and costly process. It also hinders the use of advanced machine learning and data-driven methods which require a substantial amount of offline training data to generate good results. It is particularly challenging for small manufacturers who do not share the resources of a large enterprise. Recently, with the introduction of the Internet of Things (IoT), data can be collected in an integrated manner across the factory in real-time, sent to the cloud for advanced analysis, and used to update the machine learning model sequentially. Nevertheless, small manufacturers face two obstacles in reaping the benefits of IoT: they may be unable to afford or generate enough data to operate a private cloud, and they may be hesitant to share their raw data with a public cloud. Federated learning (FL) is an emerging concept of collaborative learning that can help small-scale industries address these issues and learn from each other without sacrificing their privacy. It can bring together diverse and geographically dispersed manufacturers under the same analytics umbrella to create a win-win situation. However, the widespread adoption of FL across multiple manufacturing organizations remains a significant challenge. This study aims to review the challenges and future directions of applying federated learning in the manufacturing industry, with a specific emphasis on the perspectives of Industry 4.0 and 5.0.

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