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Enregistrement W4394944202 · doi:10.4322/rae.v15n2.e202115.en

PRACTICES RELATED TO INDUSTRY 4.0 AND ITS APPLICATIONS IN THE FIELD OF ERGONOMICS: ANALYSIS OF APPLICATIONS OF COLLABORATIVE ROBOTS (COBOTS) AND EXOSKELETONS

2021· article· en· W4394944202 sur OpenAlexaff
Lucas Corrêa Toniolo, João Alberto Camarotto, Luiz Antônio Tonin, Sérgio Luís da Silva

Notice bibliographique

RevueRevista Ação Ergonômica · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotExoskeletonField (mathematics)Human–computer interactionEngineeringHuman factors and ergonomicsManufacturing engineeringComputer scienceSimulationArtificial intelligencePoison controlMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Devido a constante mudança de mercados e meios de produção na atualidade, tornouse necessária a otimização de tecnologias e sistemas para acompanhar essa demanda. Assim, empresas tecnológicas do mundo todo se mobilizaram e começaram a investir em novas tecnologias, gerando um novo conceito de produção que trata da implementação da internet nos serviços e meios de produção atuais, visando a melhoria da comunicação entre maquinas, tempo de produção, objetivando a política de melhorias constantes e intermitentes, a virtualização de sistemas, diminuição no ciclo de vida de produtos e a utilização de sensores em máquinas. Como as novas tecnologias seguem os padrões acima, intitula-se essa nova era como "Industria 4.0", o que se acredita ser a 4ª revolução industrial. Juntamente a essa nova tendencia, vieram questionamentos sobre a saúde do trabalhador, tornando plausível a conciliação de tecnologias da Industria 4.0 e a Ergonomia. Desta forma o objetivo do presente estudo foi analisar o processo de implantação de tecnologias associadas a Industria 4.0 e suas aplicações no campo da ergonomia e discutir se essas tecnologias melhoram o processo de produção dentro das empresas e contribuem para melhores condições de trabalho na interação destas tecnologias com o trabalho dos operadores, comparação essa realizada com base na revisão da literatura. Pressupostos metodológicos: O estudo teve como referência os conceitos de cooperação dos sistemas homem-tarefa-máquina constantes da ergonomia.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,490
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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