A Roadmap to Integrate the Sustainable Impact of Industry 4.0 Technologies in Maintenance Policies
Notice bibliographique
Résumé
Maintenance decision-making has traditionally focused on economic criteria, yet the growing demand for carbon neutrality highlights the need to address all three dimensions of sustainability (economic, environmental, and social) within manufacturing industries.Although Industry 4.0 (I4.0) enabling technologies are widely recognized for their potential benefits, their full sustainability impacts remain poorly understood.Existing studies often emphasize their positive contributions but lack precise quantification of both their positive and negative effects.Moreover, these analyses tend to focus exclusively on the use phase, neglecting impacts during manufacturing and end-of-life stages.This article proposes a structured roadmap for evaluating the lifecycle impact of I4.0 technologies on maintenance policies.By considering multiple scenarios, this approach quantifies their effects across all dimensions of sustainability, ensuring that the benefits realized during use outweigh the negative impacts from manufacturing and disposal.To illustrate its applicability, a preliminary use case is presented using a vibration test bench equipped with IoT sensors.Looking ahead, these sensors are set to generate fault data under varying conditions, which will be used to test maintenance scenarios.Additionally, as outlined in the roadmap, a life cycle assessment (LCA) is planned for the sensor to provide a comprehensive assessment of its sustainability impact.This case study serves to demonstrate the roadmap's relevance and its potential to support sustainable maintenance decision-making, laying the foundation for integrating I4.0 enabling technologies into maintenance strategies while avoiding undesirable rebound effects that could compromise sustainability goals.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».