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Enregistrement W4298004673 · doi:10.3390/su141912295

Lean Tools in the Context of Industry 4.0: Literature Review, Implementation and Trends

2022· article· en· W4298004673 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDigital Transformation in Industry
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a Tecnologia
Mots-clésLean manufacturingLean project managementContext (archaeology)Lean software developmentIndustry 4.0Lean laboratoryProcess managementComputer scienceManufacturing engineeringKnowledge managementBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the evolution of Industry 4.0, some problems related to inefficient digitalization become clearer in organizations. To minimize these problems, implementation of the lean philosophy is needed in the digital environment. However, before Lean can start to solve the digitalization problems, there is a need to digitalize its tools so that they can comprehend the Industry 4.0 dynamics and become more effective. The aim of this study is to contribute to the theoretical development of Lean tools in the context of Industry 4.0, promoting directions for the industrial sector from the evolution, difficulties, benefits, implementation and trends of Lean 4.0 tools. To achieve this objective, this study performs a systematic literature review and content analysis of 53 papers from 35 journals. The main results of the research show: (i) the characterization of the Lean 4.0 tools; (ii) the evolution of the Lean tools after the integration with digital technologies; (iii) the main trends of Lean 4.0; (iv) the proposal of a Lean 4.0 theoretical framework. From these results, this paper seeks to promote insights for studies in the area of Lean 4.0, as well as for companies to implement and use the Lean 4.0 tools for better improvement in their digital processes and avoid the digital waste.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,279 · 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