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Enregistrement W2811405369 · doi:10.4018/978-1-5225-3468-6.ch012

Towards a Framework for Assessing the Maturity of Manufacturing Companies in Industry 4.0 Adoption

2018· book-chapter· en· W2811405369 sur OpenAlexaffabout
Luca Scremin, Fabiano Armellini, Alessandro Brun, Laurence Solar-Pelletier, Catherine Beaudry

Notice bibliographique

RevueAdvances in business information systems and analytics book series · 2018
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDigital Transformation in Industry
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaturity (psychological)Industry 4.0Context (archaeology)Capability Maturity ModelArchetypeBusinessManufacturingProcess (computing)Industrial RevolutionEngineeringProcess managementIndustrial organizationManufacturing engineeringMarketingComputer scienceGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent introduction of new disruptive technologies aimed at monitoring, controlling, optimizing, and automating production systems is shifting the manufacturing landscape towards a fourth industrial revolution. In this new industrial paradigm, manufacturing companies face complex challenges requiring the development of new organizational and technological capabilities. With this context in mind, this chapter is intended to provide a maturity assessment framework to understand the transformation process in manufacturing companies transitioning to Industry 4.0. The proposed framework is applied to 10 in-depth industrial case studies in Canada and Italy, two countries with increasing awareness of the Industry 4.0 revolution. A comparative case analysis revealed four different standards, or archetypes, for Industry 4.0 adoption, which are discussed and analyzed, highlighting a relationship between a company's manufacturing configuration and its path towards Industry 4.0 adoption.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0130,009
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0110,011
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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