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Enregistrement W3087439946 · doi:10.3390/su12187804

The Significance of IoT Technology in Improving Logistical Processes and Enhancing Competitiveness: A Case Study on the World’s and Slovakia’s Wood-Processing Enterprises

2020· article· en· W3087439946 sur OpenAlexaboutno aff
Dominika Šulyová, Gabriel Koman

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDigital Transformation in Industry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development Fund
Mots-clésAutomotive industryRelevance (law)Automatic summarizationWood processingProduction (economics)BusinessComputer scienceManufacturing engineeringEngineeringArtificial intelligenceEconomicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The wood-processing industry currently does not sufficiently use modern technologies, unlike the automotive sector. The primary motive for writing this article was in cooperation with a Slovak wood processing company, which wanted to improve its logistics processes and increase competitiveness in the wood processing sector through the implementation of new technologies. The aim of this article was to identify the positives and limitations of the implementation of Internet of Things (IoT) technology into the wood processing industry, based on a secondary analysis of case studies and the best practice of American wood processing companies such as West Fraser Timber in Canada, and Weyerhaeuser in the USA. The selection of case studies was conditional on criteria of time relevance, size of the sawmills, and production volume in m3. These conditional criteria reflected the conditions for the introduction of similar concepts for wood-processing enterprises in Slovakia. The implementation of the IoT can reduce operating costs by up to 20%, increase added value for customers, and collect real-time data that can serve as the basis for support of management and decision-making at the operational, tactical, and strategic levels. In addition to the secondary analysis, methods of comparison of global wood processing companies, synthesis of knowledge, and summarization of positives and limitations of IoT implementation or deduction were used to reach our conclusions. The results were used as the basis for the design of a general model for the implementation of IoT technology for Slovak wood processing enterprises. This model may represent best practice for the selected locality and industry. The implications and verification of the designed model in practice will form part of other research activities, already underway in the form of a primary survey.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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