Towards Sustainable Human-Robot Collaborative Assembly: A framework Integrating Time, Safety, and Energy Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
The integration of collaborative robots (cobots) into assembly systems has transformed manufacturing by enabling flexible, adaptive, and human-centered production environments. However, designing and managing human–robot collaborative assembly lines remain a complex task, as multiple objectives must be balanced simultaneously. This paper addresses three interrelated dimensions: time efficiency, safety, and energy consumption. Time remains a critical drive of productivity, where synchronization of human and robot tasks directly influences cycle time and throughput. Safety is essential due to the shared workspace in which task allocation, interaction mode, and robot end effector and speed can either mitigate or intensify physical and mental risks to workers. Although cobots are typically more energy-efficient than traditional industrial robots, their cumulative energy use becomes significant at scale, particularly when deployed across multiple stations or operating continuously. Moreover, energy consumption is not independent: shorter cycle times often require higher accelerations and power demands, while slower, safety-oriented operations may reduce energy use but extend production duration. These interdependencies highlight the importance of considering energy not as a marginal factor, but as part of a broader trade-off with time and safety. Building on this perspective, a mathematical model is developed to integrate these objectives into a unified framework for human–robot collaborative assembly. The contribution lies in advancing beyond single-objective optimization to capture the inherent trade-offs, offering insights that are aligned with emerging sustainability and safety standards. This approach provides a basis for future empirical validation and supports the development of resilient and sustainable human–robot collaborative systems.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».