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Enregistrement W4392553987 · doi:10.3390/s24051711

The Rise of Passive RFID RTLS Solutions in Industry 5.0

2024· article· en· W4392553987 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

RevueSensors · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRFID technology advancements
Établissements canadiensVanier CollegeUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReal-time locating systemInternet of ThingsSoftware deploymentComputer scienceRisk analysis (engineering)Systems engineeringData scienceEngineeringTelecommunicationsBusinessEmbedded systemSoftware engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In today's competitive landscape, manufacturing companies must embrace digital transformation. This study asserts that integrating Internet of Things (IoT) technologies for the deployment of real-time location systems (RTLS) is crucial for better monitoring of critical assets. Despite the challenge of selecting the right technology for specific needs from a wide range of indoor RTLS options, this study provides a solution to assist manufacturing companies in exploring and implementing IoT technologies for their RTLS needs. The current academic literature has not adequately addressed this industrial reality. This paper assesses the potential of Passive UHF RFID-RTLS in Industry 5.0, addressing the confusion caused by the emergence of new 'passive' RFID solutions that compete with established 'active' solutions. Our research aims to clarify the real-world performance of passive RTLS solutions and propose an updated classification of RTLS systems in the academic literature. We have thoroughly reviewed both the academic and industry literature to remain up to date with the latest market advancements. Passive UHF RFID has been proven to be a valuable addition to the RTLS domain, capable of addressing certain challenges. This has been demonstrated through the successful implementation in two industrial sites, each with different types of tagged objects.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,225 · 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