Survey on Foundation Models for Prognostics and Health Management in Industrial Cyber-Physical Systems

要約

産業用サイバーフィジカル システム (ICPS) は、コンピューター サイエンス、通信技術、エンジニアリングの分野を統合し、現代の製造業と産業に不可欠なコンポーネントとして登場しました。
ただし、ICPS は長期運用において、機器の故障、パフォーマンスの低下、セキュリティ上の脅威など、さまざまな課題に直面します。
効率的な保守と管理を実現するために、予後および健全性管理 (PHM) は、故障予測、健全性の監視、保守の意思決定などの重要なタスクに ICPS で広く適用されています。
BERT や GPT のような大規模基盤モデル (LFM) の出現は、AI テクノロジーの大幅な進歩を意味しており、ChatGPT はこの研究パラダイム内での顕著な成果であり、汎用人工知能の可能性を秘めています。
データ収集技術とデータ処理能力の継続的な強化を考慮すると、LFM は ICPS の PHM ドメインで重要な役割を担うことが予想されます。
しかし、現時点では、ICPS における PHM への LFM の適用に関してコンセンサスが得られておらず、将来の方向性を明らかにするための体系的なレビューとロードマップが必要です。
このギャップを埋めるために、この文書では、基礎となるモデルの主要なコンポーネントと最近の進歩を説明します。ICPS における PHM のグランド モデリングの最新の進歩を包括的に調査して理解することは、産業分野の意思決定者や研究者に貴重な参考資料を提供すると同時に、
ICPS の信頼性、可用性、安全性がさらに強化されます。

要約(オリジナル)

Industrial Cyber-Physical Systems (ICPS) integrate the disciplines of computer science, communication technology, and engineering, and have emerged as integral components of contemporary manufacturing and industries. However, ICPS encounters various challenges in long-term operation, including equipment failures, performance degradation, and security threats. To achieve efficient maintenance and management, prognostics and health management (PHM) finds widespread application in ICPS for critical tasks, including failure prediction, health monitoring, and maintenance decision-making. The emergence of large-scale foundation models (LFMs) like BERT and GPT signifies a significant advancement in AI technology, and ChatGPT stands as a remarkable accomplishment within this research paradigm, harboring potential for General Artificial Intelligence. Considering the ongoing enhancement in data acquisition technology and data processing capability, LFMs are anticipated to assume a crucial role in the PHM domain of ICPS. However, at present, a consensus is lacking regarding the application of LFMs to PHM in ICPS, necessitating systematic reviews and roadmaps to elucidate future directions. To bridge this gap, this paper elucidates the key components and recent advances in the underlying model.A comprehensive examination and comprehension of the latest advances in grand modeling for PHM in ICPS can offer valuable references for decision makers and researchers in the industrial field while facilitating further enhancements in the reliability, availability, and safety of ICPS.

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