Hybrid Fusion Paradigm in Advanced Process Monitoring: A Panoramic Review and Future Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Process monitoring plays a vital role in ensuring safe, efficient, and sustainable industrial operations. While prior surveys have advanced the field, most are fragmented, focusing narrowly on either specific algorithms or application domains. This review provides a comprehensive and integrative perspective by classifying monitoring methods into three broad categories: data-driven, model-driven, and fusion-driven approaches. The distinctive contribution of this work lies in moving beyond conventional comparisons. First, we present a balanced taxonomy that clarifies the scope and overlaps of different approaches. Second, we highlight emerging directions underrepresented in earlier surveys, including reinforcement learning, graph-based methods, topological data analysis, Bayesian optimization, hybrid deep architectures, and advanced state observers. Third, we emphasize practical implementation aspects, covering uncertainty quantification strategies and the deployment of both commercial and open-source monitoring software platforms. Finally, we connect process monitoring to the future of autonomous operations within Industry 4.0 ecosystems, outlining challenges related to integration, scalability, and interpretability. By consolidating methodological advances, industrial platforms, and forward-looking challenges, this review provides researchers and practitioners with a clear roadmap for designing monitoring systems that are accurate, interpretable, and resilient, while identifying open questions that will guide the next generation of autonomous process industries.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».