The Integration of Additive Manufacturing into Industry 4.0 and Industry 5.0: A Bibliometric Analysis (Trends, Opportunities, and Challenges)
Notice bibliographique
Résumé
This bibliographic analysis explores the evolving landscape of additive manufacturing (AM) in the context of Industry 4.0 and the emerging paradigms of Industry 5.0. This research critically examines the key literature and scholarly works to clarify the evolution, challenges, and opportunities presented by integrating AM technologies with digital transformation and advanced industrial practices. The exploration begins by tracing the foundational concepts of Industry 4.0, emphasizing the role of cyber–physical systems, data analytics, and automation in reshaping manufacturing ecosystems. It then moves to the developments of Industry 5.0, focusing on human-centric approaches, collaborative robotics, and sustainable manufacturing strategies that extend beyond automation. The impact of AM technologies across various sectors, from aerospace and automotive industries to healthcare and consumer goods, is central to this analysis. This article synthesizes empirical studies, case analyses, and theoretical frameworks to discern the synergies, challenges, and prospects of integrating AM into Industry 4.0 and the evolving Industry 5.0. Through this bibliographic journey, readers gain insights into the transformative potential of AM as a catalyst for innovation, agility, and sustainability in the digital age. The findings underscore the need for interdisciplinary collaborations, policy frameworks, and technological advancements to harness AM’s full potential within Industry 4.0 and 5.0.
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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 | 0,009 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,188 | 0,282 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».