Reinforcement Learning for Industrial Automation: A Comprehensive Review of Adaptive Control and Decision-Making in Smart Factories
Notice bibliographique
Résumé
The accelerating integration of Artificial Intelligence (AI) in Industrial Automation has established Reinforcement Learning (RL) as a transformative paradigm for adaptive control, intelligent optimization, and autonomous decision-making in smart factories. Despite the growing literature, existing reviews often emphasize algorithmic performance or domain-specific applications, neglecting broader links between methodological evolution, technological maturity, and industrial readiness. To address this gap, this study presents a bibliometric review mapping the development of RL and Deep Reinforcement Learning (DRL) research in Industrial Automation and robotics. Following the PRISMA 2020 protocol to guide the data collection procedures and inclusion criteria, 672 peer-reviewed journal articles published between 2017 and 2026 were retrieved from Scopus, ensuring high-quality, interdisciplinary coverage. Quantitative bibliometric analyses were conducted in R using Bibliometrix and Biblioshiny, including co-authorship, co-citation, keyword co-occurrence, and thematic network analyses, to reveal collaboration patterns, influential works, and emerging research trends. Results indicate that 42% of studies employed DRL, 27% focused on Multi-Agent RL (MARL), and 31% relied on classical RL, with applications concentrated in robotic control (33%), process optimization (28%), and predictive maintenance (19%). However, only 22% of the studies reported real-world or pilot implementations, highlighting persistent challenges in scalability, safety validation, interpretability, and deployment readiness. By integrating a review with bibliometric mapping, this study provides a comprehensive taxonomy and a strategic roadmap linking theoretical RL research with practical industrial applications. This roadmap is structured across four critical dimensions: (1) Algorithmic Development (e.g., safe, explainable, and data-efficient RL), (2) Integration Technologies (e.g., digital twins and IoT), (3) Validation Maturity (from simulation to real-world pilots), and (4) Human-Centricity (addressing trust, collaboration, and workforce transition). These insights can guide researchers, engineers, and policymakers in developing scalable, safe, and human-centric RL solutions, prioritizing research directions, and informing the implementation of Industry 5.0–aligned intelligent automation systems emphasizing transparency, sustainability, and operational resilience.
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.
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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».