FRAM and STAMP new avenue for risk analysis of manufacturing in the context of industry 4.0
Notice bibliographique
Résumé
Manufacturing in the context of industry 4.0 has become increas-ingly complex. As the complexity of these systems increases, so to will the potential for emerging hazards. Consequently, finding an appropriate ap-proach to identify, measure and assess new and emerging hazards is im-perative to prevent their occurrence or lessen their effects on the human, organizational, and technical scales. FRAM and STAMP applications are two known methods for analyzing risks in complex systems. This study con-ducts a critical review of the literature on FRAM and STAMP specifically with regards to their application in the manufacturing sector. For this purpose, scientific databases such as IEEE, Compendex and INSPEC, Science Di-rect, Google Scholar, and Espace ÉTS were consulted for relevant studies from 2004 to 2020, mostly in English. The search keywords included FRAM, STAMP, STPA, manufacturing, risk, industry, and industry 4.0. The results are presented in two tables including the year of publication, the study's aim and results, the type of analyzed risks, and applied methods. Despite the limited number of studies that have applied FRAM or STAMP in manufac-turing, the results show that they are suitable for understanding, explaining, and analyzing complex manufacturing systems. They can offer a different perspective on the analysis of the system. However, to the best of our knowledge, their application in manufacturing in the context of industry 4.0, particularly with regards to the use of wearable technologies in manufactur-ing, has not yet been studied. The results of this review conclude that the use of FRAM and STAMP in manufacturing could be promising for the anal-ysis of digital manufacturing risks, especially wearable technologies used in manufacturing, a point which needs further consideration in future studies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».