Intelligent Collaborative Manufacturing Space for Augmenting Human Workers in Semi-Automated Manufacturing Systems

自动化 空格(标点符号) 工作区 计算机科学 制造工程 工业4.0 制造业 系统工程 人工智能 工程管理 工程类 机器人 嵌入式系统 业务 操作系统 机械工程 营销
作者
Tamás Ruppert,Andreas Löcklin,David Romero,János Abonyi
标识
DOI:10.1109/etfa52439.2022.9921427
摘要

Manufacturing companies are facing two major trends affecting their business operations: "automatization" and "collaboration". Companies have realized that they still need humans on the shop floor beside the availability of high levels of automation solutions in the market. This realization has created a new Industrial Revolution known as "Industry 5.0". While the primary concern in Industry 4.0 is about achieving high levels of full automation, Industry 5.0 focuses on creating synergies between humans and autonomous machines in semi-automated manufacturing systems toward flexible, resilient, and sustainable systems. The critical element of human-automation synergies is a better understanding of the excellent cooperation between humans and making a better collaboration between humans and autonomous machines inspired by it. The proposed Intelligent Collaborative Manufacturing Space (ICMS) aims to create a framework for supporting collaborations based on smart sensor networks and data science techniques. Four main elements or sub-spaces characterize this "Intelligent Workspace": (i) the Working Space, (ii) the Monitoring Space, (iii) the Modelling Space, and (iv) the Decision Space. The ICMS is a framework envisioned for supporting the effective collaboration between humans and automated and semi-automated production assets based on activity recognition and prediction paired with machine learning optimization algorithms. A methodology for developing ICMSs is described in detail in this paper.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
甜甜醉波完成签到,获得积分10
3秒前
自转无风完成签到,获得积分10
5秒前
一路硕博完成签到,获得积分10
7秒前
yes完成签到 ,获得积分10
7秒前
薛厌完成签到,获得积分10
9秒前
12秒前
忧伤的绍辉完成签到 ,获得积分10
14秒前
格子完成签到,获得积分10
14秒前
卜哥完成签到,获得积分10
14秒前
伊yan完成签到 ,获得积分10
15秒前
cccxxx完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
SY15732023811完成签到 ,获得积分10
16秒前
大七完成签到 ,获得积分10
17秒前
tramp应助cccxxx采纳,获得10
19秒前
Yvan完成签到,获得积分10
23秒前
boshazhiwu完成签到 ,获得积分10
23秒前
忞航完成签到 ,获得积分10
27秒前
爱吃肥牛完成签到 ,获得积分10
30秒前
甲乙完成签到,获得积分10
30秒前
tangyong完成签到,获得积分10
30秒前
静默完成签到 ,获得积分10
30秒前
lwk205完成签到,获得积分0
33秒前
35秒前
35秒前
自来也完成签到,获得积分10
36秒前
wsx4321完成签到,获得积分10
36秒前
可靠的书本完成签到,获得积分10
37秒前
湖以发布了新的文献求助10
38秒前
优雅沛文完成签到 ,获得积分10
39秒前
zhangjianzeng完成签到 ,获得积分10
44秒前
miaomiao完成签到,获得积分10
44秒前
松鼠15111完成签到,获得积分10
46秒前
独自受罪完成签到 ,获得积分10
46秒前
47秒前
川川子完成签到,获得积分10
47秒前
寒冷丹雪完成签到,获得积分10
49秒前
凸迩丝儿完成签到 ,获得积分10
51秒前
科研通AI5应助caicai采纳,获得10
51秒前
熊雅完成签到,获得积分10
51秒前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
Resilience of a Nation: A History of the Military in Rwanda 888
Evaluating the Cardiometabolic Efficacy and Safety of Lipoprotein Lipase Pathway Targets in Combination With Approved Lipid-Lowering Targets: A Drug Target Mendelian Randomization Study 500
Crystal Nonlinear Optics: with SNLO examples (Second Edition) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3733493
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3277642
关于积分的说明 10003680
捐赠科研通 2993729
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1642806
邀请新用户注册赠送积分活动 780644
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 748944