Integrated products–systems design environment using Bayesian networks
Notice bibliographique
Résumé
Providing new design environments to assist manufacturing engineers is essential to decrease products’ lead time. Complex systems will be better designed and utilised to manufacture more products efficiently if systems–products’ relationships are retrieved automatically and effectively. In this paper, a design environment using a Bayesian network is proposed. It inducts the relationships within the products’ and machine’s domains and maps the relationships between the two domains. The design environment incorporates Necessary Path Condition used in structure learning in a Bayesian network, estimation–maximisation (EM), k-most probable configurations algorithm, and d-separation concepts to understand and analyse these relationships, hence, it facilitates synthesising new systems and product. Two case studies are presented involving: (1) milling machines and their corresponding machined parts, and (2) tools’ inserts used in grinding and their corresponding fixtures. In addition, a theorem is proposed, proved and discussed to justify the use of the Bayesian network for detecting the products–machines relationships. Results show that, unlike other design methodologies, the Bayesian networks can provide adaptable design environment by analysing the interactions between existing manufacturing entities such as machines/products and fixtures/inserts’ specifications in a reverse engineering manner, without clearly identifying all the relationships between them a priori. The Bayesian network’s inference capabilities are used to determine the most suitable machines/fixtures for new parts, and deduce the composite part/product that can be manufactured using newly acquired machines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».