Industry 4.0 for smart transport systems: Foundations and applications
Notice bibliographique
Résumé
• Industry 4.0 enables energy-aware transport via CPS, IIoT, and edge analytics. • Foundations mapped to V2G, predictive maintenance, and optimization tasks. • Secure interoperability and data pipelines support scalable deployments. • Edge and cloud AI enable real-time decisions under grid and mobility limits. • Industry 4.0 foundations pave the road toward human-centric Industry 5.0. This paper examines how Industry 4.0 technologies enable smart transport systems through energy-aware architectures that integrate vehicles with the smart grid. We provide a concise synthesis of application patterns across cyber-physical systems (CPS), Industrial IoT sensing, edge and cloud analytics, and secure data exchange, and present application-oriented cases spanning EV–grid interaction (V2G), predictive maintenance, and operational optimization. We map enabling components—data ingestion, model inference, decision support, and secure interoperability—to transport tasks and discuss implementation trade-offs observed in practice. While our analysis is grounded in Industry 4.0 foundations, we explain how these foundations support a measured transition toward Industry 5.0—prioritizing human-centric, resilient, and sustainability-aligned operations— with Industry 5.0 features and LLM-based interfaces treated as future work rather than scope-defining elements.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».