nach oben

Journal of Intelligent Manufacturing

Erschienen in:

07.04.2021

Editorial: intelligent manufacturing systems towards industry 4.0 era

verfasst von: Ahmad Barari, Marcos de Sales Guerra Tsuzuki, Yuval Cohen, Marco Macchi

Erschienen in: Journal of Intelligent Manufacturing | Ausgabe 7/2021

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config

KI-gestützte Suche

Aus

Excerpt

Intelligent Manufacturing is a key concept, developed during the past decades and nowadays gaining further momentum thanks to the potential brought by the Industry 4.0 vision. The expectation for the future is a transition towards Smart Factories built on the presence of Cyber-Physical Systems (CPS), also designated as Cyber-Physical Production Systems (shortly CPPS) or other similar terms. Trends and issues emerging along this transition are relevant for the future research, whereas the evolution of technologies determines the transformation of the manufacturing enterprises. With the currently observed changes, new scientific directions are discussed towards a smart manufacturing practice. …

Nächster Artikel Industry 4.0: contributions of holonic manufacturing control architectures and future challenges

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

über 102.000 Bücher
über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

Automobil + Motoren
Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Elektrotechnik + Elektronik
Energie + Nachhaltigkeit
Finance + Banking
Management + Führung
Marketing + Vertrieb
Maschinenbau + Werkstoffe
Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

über 67.000 Bücher
über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

Automobil + Motoren
Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Elektrotechnik + Elektronik
Energie + Nachhaltigkeit
Maschinenbau + Werkstoffe

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Fantini, P., Pinzone, M., & Taisch, M. (2020). Placing the operator at the centre of Industry 4.0 design: Modelling and assessing human activities within cyber-physical systems. Computers and Industrial Engineering, 139, 105058. https://doi.org/10.1016/j.cie.2018.01.025.CrossRef

Kusiak, A. (2018). Smart manufacturing. International Journal of Production Research, 56(1–2), 508–517. https://doi.org/10.1080/00207543.2017.1351644.CrossRef

Lu, Y., Morris, K., & Frechette, S. (2016). Current standards landscape for smart manufacturing systems. NIST Interagency/Internal Report (NISTIR), National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD. Retrieved March 20, 2021, from https://doi.org/10.6028/NIST.IR.8107

Mittal, S., Khan, M. A., Romero, D., & Wuest, T. (2019). Smart manufacturing: Characteristics, technologies and enabling factors. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 233(5), 1342–1361. https://doi.org/10.1177/0954405417736547.CrossRef

Muhuri, P., Shukla, A., & Abraham, A. (2019). Industry 4.0: A bibliometric analysis and detailed overview. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 78, 218–235. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2018.11.007.CrossRef

Panetto, H., Iung, B., Ivanov, D., Weichhart, G., & Wang, X. (2019). Challenges for the cyber-physical manufacturing enterprises of the future. Annual Reviews in Control, 47, 200–213. https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2019.02.002.CrossRef

Romero, D., Bernus, P., Noran, O., Stahre, J., & Fast-Berglund, Å. (2016). The operator 40: Human cyber-physical systems and adaptive automation towards human-automation symbiosis work systems. In I. Nääs, O. Vendrametto, J. M. Reis, R. F. Goncalves, M. T. Silva, G. von Cieminski, & D. Kiritsis (Eds.), Advances in production management systems initiatives for a sustainable world APMS 2016 IFIP advances in information and communication technology. (Vol. 488, pp. 677–686). Springer.

Tao, F., Qi, Q., Liu, A., & Kusiak, A. (2018). Data-driven smart manufacturing. Journal of Manufacturing Systems, 48(Part C), 157–169. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2018.01.006.CrossRef

Thoben, K.-D., Wiesner, S., & Wuest, T. (2017). ”Industrie 4.0” and smart manufacturing—A review of research issues and application examples. International Journal of Automation Technology, 11(1), 4–16. https://doi.org/10.20965/ijat.2017.p0004.CrossRef

Wang, B., Tao, F., Fang, X., Liu, C., Liu, Y., & Freiheit, T. (2020). Smart manufacturing and intelligent manufacturing: A comparative review. Engineering. https://doi.org/10.1016/j.eng.2020.07.017 In-press.CrossRef

Titel: Editorial: intelligent manufacturing systems towards industry 4.0 era
verfasst von: Ahmad Barari
Marcos de Sales Guerra Tsuzuki
Yuval Cohen
Marco Macchi
Publikationsdatum: 07.04.2021
Verlag: Springer US
Erschienen in: Journal of Intelligent Manufacturing / Ausgabe 7/2021
Print ISSN: 0956-5515
Elektronische ISSN: 1572-8145
DOI: https://doi.org/10.1007/s10845-021-01769-0

Premium Partner

Marktübersichten

Die im Laufe eines Jahres in der „adhäsion“ veröffentlichten Marktübersichten helfen Anwendern verschiedenster Branchen, sich einen gezielten Überblick über Lieferantenangebote zu verschaffen.

Zur Marktübersicht

Springer Professional

Excerpt

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu Ihrer Lizenz zu erhalten.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Springer Professional "Technik"

Weitere Artikel der Ausgabe 7/2021

Welding quality evaluation of resistance spot welding based on a hybrid approach

A thermo-mechanical machining method for improving the accuracy and stability of the geometric shape of long low-rigidity shafts

Automation platform independent multi-agent system for robust networks of production resources in industry 4.0

Tolerance analysis based on Monte Carlo simulation: a case of an automotive water pump design optimization

Energy inefficiency diagnosis in industrial process through one-class machine learning techniques

A digital twin emulator of a modular production system using a data-driven hybrid modeling and simulation approach

Premium Partner

Marktübersichten