基于FBS模型的维护记录积累用于制造系统故障原因推断
人工智能
2025-10-14 v1 信息检索
摘要
在制造系统中，识别故障原因对于维护和提高生产效率至关重要。在基于知识的故障原因推断中，知识库（1）必须明确地结构化有关目标系统和故障的知识，（2）必须包含足够长的故障因果链。本研究构建了诊断知识本体，提出了基于FBS（Function-Behavior-Structure）模型的维护记录积累方法。使用本方法积累的维护记录进行的故障原因推断，尤其在相关案例数量不足且词汇差异较大的困难情况下，与专家所枚举的候选原因列表表现出更好的一致性。未来需要开发针对这些维护记录的推断方法，构建用户界面，并在更大规模和更具多样性的系统上进行验证。此外，该方法利用设计阶段对目标系统的理解和知识，支持在维护阶段的知识积累和问题解决，预计将成为工程链整个知识共享的基础。
引用
@article{arxiv.2510.11003,
title = {FBS Model-based Maintenance Record Accumulation for Failure-Cause Inference in Manufacturing Systems},
author = {Takuma Fujiu and Sho Okazaki and Kohei Kaminishi and Yuji Nakata and Shota Hamamoto and Kenshin Yokose and Tatsunori Hara and Yasushi Umeda and Jun Ota},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.11003},
year = {2025}
}