The Role of Industry 5.0 in Reducing the Risk of Human Error in Manufacturing- A Critical Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
With technological advances in the modern workplace, no illustration would be complete without mentioning \nthose related to IoTs and especially wearable devices. Industry 5.0 is expected to enhance the relationship between \nmachines and humans as part of the fifth industrial revolution by making it easier for humans to use intelligent machines. \nOperators can use IoTs to reduce human errors; however, the use of this technology can also add new risks to the \nproduction system. Human reliability analysis must therefore be used to attempt to estimate the extent to which human \nerror contributes to both qualitative and quantitative risks. In this study, a critical review of the existing literature is \npresented based on PRISMA. Based on the inclusion and exclusion criteria, 22 articles were considered relevant for \nreview. Several keyword combinations in English were used, including human error, Industry 5.0, IoT, wearables, \ncomplex systems, and manufacturing. Scopus and Web of Science were used to find such keywords from 2013 to 2023. The \nresults demonstrate the need for a reliable and comprehensive model to assess the human error risks related to using IoTs \nin manufacturing. A basis for future research will be provided by the results of this study.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».