Synergizing Lean Six Sigma Framework Using Artificial Intelligence, Internet of Things, and Blockchain for Sustainable Manufacturing Excellence
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study delves deep into systematically integrating AI, Blockchain, and IoT within manufacturing, guided by Lean Six Sigma (LSS) philosophy, aiming to promote higher precision, human safety, sustainability, reduced errors, and wastage while maintaining minimal human involvement. Design/methodology/approach: The study rigorously studies cases of the manufacturing industry integrating these concepts into real industrial or experimental setups and discusses their potential implications. It explores the step-by-step integration, control, and regulation of intricate manufacturing aspects. Findings: Artificial Intelligence is beneficial for real-time regulation and prompt corrective measures during manufacturing operations. The Internet of Things provides real-time feedback, ensuring synchronization between teams and departments to maintain flaw detection and correction. Blockchain offers security and transparency in task performance, supply chain management, and payments, resulting in a seamless and efficient manufacturing experience. Originality: This study is not a mere overview or surface-level juxtaposition of Industry 5.0 concepts. It offers a comprehensive analysis of the holistic integration of advanced technologies within manufacturing, linking developments to sustainable manufacturing. It provides new insights and perspectives not discussed in current literature found in databases like Scopus and Web of Science. Research limitations/implications: The study encourages ongoing research and development to meet modern economic needs and environmental challenges. It emphasizes that the integration is not the endpoint, but continuous improvement (kaizen) should prevail. Practical implications: This study serves as an authoritative source of information for the scientific community to further advancements in the field, guiding them to develop evidence-based opinions. Social implications: The findings support the vision of sustainable digital manufacturing, promoting economic efficiency and environmental sustainability, crucial for the current and future industrial landscape.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».