論文の概要: Artificial Intelligence in Industry 4.0: A Review of Integration Challenges for Industrial Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18580v1
- Date: Tue, 28 May 2024 20:54:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 21:43:38.604302
- Title: Artificial Intelligence in Industry 4.0: A Review of Integration Challenges for Industrial Systems
- Title（参考訳）: 産業における人工知能 4.0:産業システム統合の課題
- Authors: Alexander Windmann, Philipp Wittenberg, Marvin Schieseck, Oliver Niggemann,
- Abstract要約: サイバー物理システム(CPS)は、予測保守や生産計画を含むアプリケーションに人工知能(AI)が活用できる膨大なデータセットを生成する。
AIの可能性を実証しているにもかかわらず、製造業のような分野に広く採用されていることは依然として限られている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.31340537171788
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In Industry 4.0, Cyber-Physical Systems (CPS) generate vast data sets that can be leveraged by Artificial Intelligence (AI) for applications including predictive maintenance and production planning. However, despite the demonstrated potential of AI, its widespread adoption in sectors like manufacturing remains limited. Our comprehensive review of recent literature, including standards and reports, pinpoints key challenges: system integration, data-related issues, managing workforce-related concerns and ensuring trustworthy AI. A quantitative analysis highlights particular challenges and topics that are important for practitioners but still need to be sufficiently investigated by academics. The paper briefly discusses existing solutions to these challenges and proposes avenues for future research. We hope that this survey serves as a resource for practitioners evaluating the cost-benefit implications of AI in CPS and for researchers aiming to address these urgent challenges.
- Abstract（参考訳）: 業界 4.0 では、CPS (Cyber-Physical Systems) は、予測保守や生産計画を含むアプリケーションに人工知能 (AI) が活用できる膨大なデータセットを生成する。
しかし、AIの可能性を実証しているにもかかわらず、製造業のような分野に広く採用されていることは依然として限られている。
システム統合、データ関連の問題、労働関連の問題の管理、信頼できるAIの確保などです。
定量的分析では、実践者にとって重要な課題とトピックが強調されるが、それでも学者によって十分に調査される必要がある。
本稿では,これらの課題に対する既存の解決策を簡潔に論じ,今後の研究への道筋を提案する。
この調査は、CPSにおけるAIの費用対効果を評価する実践者や、これらの緊急課題に対処することを目指す研究者のためのリソースとして役立ちたい。
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