Converging on human-centred industry, resilient processes, and sustainable outcomes in asset management frameworks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of increasing productivity while optimizing operational and organizational processes has focused Industry 4.0 (I4.0) on technological development without considering the impact of technology on people and the impact of mass production on the environment. These impacts have led to growing concerns about climate change and complex global risks. A new vision of the industry, called Industry 5.0 (I5.0), has emerged within the scientific community. This human-centred industry appears to be a bold turn from individual technologies to a systematic approach that enables industry to achieve societal and environmental goals beyond economic growth. Under this approach, the question is no longer whether asset management should change, but what that transformation should look like. This paper identifies areas for improvement of the asset management process and presents a framework that incorporates the core values of I5.0 within the overall asset management framework, in which the core principles remain, and the new technologies are the enabling functions. Though the primary focus of this paper on manufacturing and industrial systems, many of its concept and ideas are also relevant to asset management in the public sector infrastructure systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,054 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».