Part Data Mining for Information Re-Use in a PLM Context
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Difficulty in locating existing information in order to reuse it constitutes a major challenge to productivity. The use of PLM systems (Product Lifecycle Management) aims in particular to reduce the time and cost of developing a product by facilitating the re-use of existing parts or related information (process plans, tools, FEM, estimates, etc.). When information is alphanumerical, using search engines, such as those made popular on the internet, is efficient. However, a significant portion of information used in engineering rests within CAD (Computer Aided Design) models, making such search tools irrelevant. To aid in the re-use of information, two problems must be resolved: it is first necessary to be able to locate similar parts in the electronic database of the company, and then be able to systematically identify their differences. This article presents some of the results from our work on part, product and process data mining (P3DM). It focuses on tools developed to search similar 3D geometric models and to identify their differences. The PartFinder application locates similar parts by comparing signatures extracted from their solid representations. The 3DComparator aims to identify the differences in terms of Form and Fit between the identified parts. In both cases, the recommended approach is independent of the CAD system, and can also deal with parts represented by IGES or STEP files. Moreover, the approach does not require that the parts occupy the same position and have the same orientation in space. These two points, CAD and position independence, are the main benefits of our approach compared to other existing applications. Lastly, if the comparison takes place between two evolutions of the same geometrical representation of a part, a third tool allows the comparison of the specification trees. The SpecComparator is also presented briefly. An example based on industrial data illustrates the benefit that could be generated.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle