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 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».