Toward Smart Manufacturing Metaverse via Digital Twinning in Extended Reality
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The rapid evolution of modern manufacturing systems is driven by the integration of emerging metaverse technologies, such as artificial intelligence (AI) and digital twin (DT) with different forms of extended reality (XR) like virtual reality (VR), augmented reality (AR), and mixed reality (MR). These advances confront manufacturing workers with complex and evolving environments that demand digital literacy for problem-solving in the future workplace. However, manufacturing industry faces a critical shortage of skilled workforce with digital literacy in the world. Further, global pandemic has significantly changed how people work and collaborate digitally and remotely. There is an urgent need to rethink digital platformization and leverage emerging technologies to propel industrial evolution toward human-centered manufacturing metaverse (MfgVerse). This article presents a forward-looking perspective on the development of smart MfgVerse, highlighting current efforts in learning factory, cognitive digital twinning, and the new sharing economy of manufacturing-as-a-service (MaaS). MfgVerse is converging into multiplex networks, including a social network of human stakeholders, an interconnected network of manufacturing things or agents (e.g., machines, robots, facilities, material handling systems), a network of digital twins of physical things, as well as auxiliary networks of sales, supply chain, logistics, and remanufacturing systems. We also showcase the design and development of a learning factory for workforce training in extended reality. Finally, future directions, challenges, and opportunities are discussed for human-centered manufacturing metaverse. We hope this work helps stimulate more comprehensive studies and in-depth research efforts to advance MfgVerse technologies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,008 |
| 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 découle