Hasil untuk "Industrial directories"

Y.‐H.P. Zhang

Ziqiu Kang, C. Catal, B. Tekinerdogan

Abstract A production line is a set of sequential operations established in a factory where materials are put through a refining process to produce an end-product that is suitable for further usage. Monitoring production lines is essential to ensure that the targeted quality of the production process and the products are achieved. With the increased digitalization, lots of data can now be generated in the overall production line process. In parallel, the generated data sets are used by machine learning techniques for analytics of the production line to improve quality control, evaluate risks, and save cost. This paper aims to identify, assess, and synthesize the reported studies related to the application of machine learning in production lines, to provide a systematic overview of the current state-of-the-art and, as such, paving the way for further research. To this end, we have performed a Systematic Literature Review (SLR) in which we retrieved 271 papers, of which 39 primary studies were selected for a detailed analysis. This SLR presents and categorizes the production line problems addressed by machine learning, identifies the targeted industrial domains, discusses which machine learning algorithms have been used, and explains the adopted independent and dependent variables of the models. The study highlights the open problems that need to be solved and provides the identified research directions.

Monica Marconi Sciarroni, Emanuele Storti

Industrial IoT ecosystems bring together sensors, machines and smart devices operating collaboratively across industrial environments. These systems generate large volumes of heterogeneous, high-velocity data streams that require interoperable, secure and contextually aware management. Most of the current stream management architectures, however, still rely on syntactic integration mechanisms, which result in limited flexibility, maintainability and interpretability in complex Industry 5.0 scenarios. This work proposes a context-aware semantic platform for data stream management that unifies heterogeneous IoT/IoE data sources through a Knowledge Graph enabling formal representation of devices, streams, agents, transformation pipelines, roles and rights. The model supports flexible data gathering, composable stream processing pipelines, and dynamic role-based data access based on agents' contexts, relying on Apache Kafka and Apache Flink for real-time processing, while SPARQL and SWRL-based reasoning provide context-dependent stream discovery. Experimental evaluations demonstrate the effectiveness of combining semantic models, context-aware reasoning and distributed stream processing to enable interoperable data workflows for Industry 5.0 environments.

Qingchao Jiang, Xue-feng Yan, Biao Huang

Jiin Choi, Yugyeong Jang, Kyung Hoon Hyun

AI-driven multimodal interfaces have the potential to revolutionize industrial 3D CAD modeling by improving workflow efficiency and user experience. However, the integration of these technologies remains challenging due to software constraints, user adoption barriers, and limitations in AI model adaptability. This paper explores the role of multimodal AI in CAD environments, examining its current applications, key challenges, and future research directions. We analyze Bayesian workflow inference, multimodal input strategies, and collaborative AI-driven interfaces to identify areas where AI can enhance CAD design processes while addressing usability concerns in industrial manufacturing settings.

Moritz Mock, Thomas Forrer, Barbara Russo

Deep learning solutions for vulnerability detection proposed in academic research are not always accessible to developers, and their applicability in industrial settings is rarely addressed. Transferring such technologies from academia to industry presents challenges related to trustworthiness, legacy systems, limited digital literacy, and the gap between academic and industrial expertise. For deep learning in particular, performance and integration into existing workflows are additional concerns. In this work, we first evaluate the performance of CodeBERT for detecting vulnerable functions in industrial and open-source software. We analyse its cross-domain generalisation when fine-tuned on open-source data and tested on industrial data, and vice versa, also exploring strategies for handling class imbalance. Based on these results, we develop AI-DO(Automating vulnerability detection Integration for Developers' Operations), a Continuous Integration-Continuous Deployment (CI/CD)-integrated recommender system that uses fine-tuned CodeBERT to detect and localise vulnerabilities during code review without disrupting workflows. Finally, we assess the tool's perceived usefulness through a survey with the company's IT professionals. Our results show that models trained on industrial data detect vulnerabilities accurately within the same domain but lose performance on open-source code, while a deep learner fine-tuned on open data, with appropriate undersampling techniques, improves the detection of vulnerabilities.

Solar Jin

Accelerating the deep transformation and upgrading of industrial structure and forming new quality productive forces are essential components for China to achieve the great rejuvenation of the Chinese Dream. After more than 40 years of rapid development, China has entered the "new normal" of development, making the advancement of new quality productive forces an urgent task. This paper reviews the evolution of China's industrial structure, argues the necessity for a new round of deep industrial transformation, and explores the impact of industrial structure transformation and upgrading on the level of new quality productive forces using various methods. The research findings are as follows:(1)The deep transformation and upgrading of the industrial structure can significantly promote the development of new quality productive forces, but there are obvious regional differences.(2)The core indicator of the improvement in the level of new quality productive forces is the enhancement of total factor productivity. Furthermore, this paper summarizes past industrial development processes and the challenges faced, and analyzes and discusses the potential challenges that may arise in promoting the development of new quality productive forces through deep industrial structure transformation, based on empirical research results.

Josip Hoster, Aleksandar Sušić

Eslam Ali Khodabandehlou, Amir Hooman Hemmasi, Akramolmoluk Lahijanian et al.

Background and objective The present study aims to analyze the status of physical and infrastructural resilience to fire accidents in District 20 of Tehran, Iran based on the geographic information system. Method First, the criteria to evaluate the physical and infrastructural resilience were collected. Then, researcher-made questionnaires were completed by 15 experts from fire departments in Tehran, to rate the importance of these criteria. The weight of these factors was calculated using the Expert Choice 11 software. By layering the criteria using the weights obtained from the analytical hierarchical process (AHP) in ArcGIS software, version 10.6 and overlaying the layers, the final resilience map of District 20 was prepared. Results There were three main criteria, seven sub-criteria, and 21 indicators to evaluate the resilience. Based on the software output, the main criteria were prioritized as infrastructure resilience with a weight of 0.731, physical resilience with a weight of 0.188, and environmental resilience with a weight of 0.081. Based on the zoning map of resilience in the context of health, safety, and environment, it was found that 3.3% of the area (729,718 m2) had low resilience, 35.38% (7,802,578 m2) moderate resilience, 29.54% (6,513,646 m2) high resilience, 30.1% (6,639,824 m2) very high resilience, and 1.65% (364,196 m2) extremely high resilience. Conclusion According to the results, the District 20 of Tehran has appropriate physical and infrastructural resilience to fire and accidents.

P. Fantini, M. Pinzone, M. Taisch

Abstract The Industry 4.0 vision, grounded on the integration of key technologies and Cyber-Physical-Systems (CPSs), is expected to profoundly modify the manufacturing sector. There is large consensus on the fact that work will change and different skills will be needed. However, whether the organization of work will evolve towards higher responsibility and decision-making of the employees or towards higher technological control is still an open question. The challenge is how to govern this evolution and purposely guide the process of integrating people within CPSs in order to move towards the desired scenario. This paper addresses this challenge, by proposing a methodology to support the design and assessment of different work configurations, jointly considering the uniqueness of human labour and the characteristics of cyber-physical production within a comprehensive framework. The method covers ordinary production as well as irregular scenarios, such as failure detection or maintenance intervention, particularly interesting for human work. The applicability of the method is illustrated through two industrial cases, leading to suggestions for training the personnel and for enhancing the whole cyber- physical-social system. Results include human-centric Key Performance indicators (KPIs) and general guidelines for work design. The approach encourages managers and engineers to clarify their strategy for human resources; develops a multi-perspective awareness on the role of workers; fosters an early detection of possible misalignment between the high-level strategies and the technical interventions on the shop floor. The modelling, analysis and assessment technique developed aims at representing a first step towards formal and quantitative methods to support the design of human work integrated within cyber-physical-systems.

Patrick K. Hyland, R. Lee, Maura J. Mills

Jean Rosemond Dora, L. Hluchý

Active Directory (AD) is generally designed for large-scale deployment. It is a core component that handles multiple authentication types, mainly in a large organization. Its complexity to configure and deploy can easily result in severe consequences. Several interesting attack vectors can be explored for attacking an active directory. For example, the Kerberos Delegation (KD) and the Object Security Permissions (OSP), play a great role in an analysis phase. When a weak or insecure configuration is detected, it can lead to a complete compromise of that company. Since AD is a large topic, we will embrace only the safer version of the KD, known as “Constrained Delegation (CD)”. More details about all the components of the KD and the OSP will be provided in our future work. This paper will mainly focus on the abuse of AD through the constrained delegation of the KD version. We will determine if any such possibility exists by priorly enumerating the domain users and the trusted authentication from inside the environment.

Mattias Hallen, Matteo Iovino, Shiva Sander-Tavallaey et al.

In industrial applications Finite State Machines (FSMs) are often used to implement decision making policies for autonomous systems. In recent years, the use of Behavior Trees (BT) as an alternative policy representation has gained considerable attention. The benefits of using BTs over FSMs are modularity and reusability, enabling a system that is easy to extend and modify. However, there exists few published studies on successful implementations of BTs for industrial applications. This paper contributes with the lessons learned from implementing BTs in a complex industrial use case, where a robotic system assembles explosive charges and places them in holes on the rock face. The main result of the paper is that even if it is possible to model the entire system as a BT, combining BTs with FSMs can increase the readability and maintainability of the system. The benefit of such combination is remarked especially in the use case studied in this paper, where the full system cannot run autonomously but human supervision and feedback are needed.

Anna M. Krol, Marvin Erdmann, Rajesh Mishra et al.

In this paper, we show the design and implementation of a quantum algorithm for industrial shift scheduling (QISS), which uses Grover's adaptive search to tackle a common and important class of valuable, real-world combinatorial optimization problems. We give an explicit circuit construction of the Grover's oracle, incorporating the multiple constraints present in the problem, and detail the corresponding logical-level resource requirements. Further, we simulate the application of QISS to specific small-scale problem instances to corroborate the performance of the algorithm, and we provide an open-source repository with our code, available on github.com/anneriet/QISS . Our work shows how complex real-world industrial optimization problems can be formulated in the context of Grover's algorithm, and paves the way towards important tasks such as physical-level resource estimation for this category of use cases.

Vuyiseka Langwana, Norman Khoza, Phoka Caiphus Rathebe et al.

Exposure to respirable crystalline silica dust is one of the most common and severe risks due to the associated health outcomes among workers and results in many occupational-related lung diseases, such as silicosis and lung cancer. The study aimed to determine knowledge, attitudes, and practices on occupation health and safety among mine workers exposed to crystalline silica dust in Lesotho. A descriptive retrospective cross-sectional study design was used in the study. A record review guide was used to retrieve secondary data from the Southern Africa Tuberculosis and Health Systems Support (SATBHSS) project, which were thereafter entered into STATA software, version 17 for descriptive and inferential analysis. The study participants were purposively selected. Most participants were between the ages of 31 to 40 years of age and there was a significant difference between the genders with 35 (9%) females and 350 (91%) males. The majority of the participants had a high school level of education (305, 79%). The knowledge was generally positive in the study with a knowledge score mean of 13.43 (standard deviation: 2.99). The miners agreed with most attitude statements except for A1 (25%), A2 (35%), A3 (18%), and A4 (31%). The practice of exposed mine workers in the study was influenced by working in a dolerite mine (<i>p</i> = 0.003), knowledge score (<i>p</i> ˂ 0.001), and having an attitude about health and safety rules at the mine (<i>p</i> ˂ 0.001; 95% CI: 0.92 to 0.79), while age was a protective factor in the study. The findings of this study highlighted positive knowledge, attitudes, and practices toward occupational health and safety among mine workers. However, more educational programs can be implemented to ensure all mine workers understand the importance of good knowledge, positive attitude, and appropriate practices towards occupational health and safety in their environment.

Yurii Husak, Olha Vasylenko

 Метою статті є розроблення алгоритму створення нейронної мережі для класифікації ударних безпілотних літальних апаратів за їхніми тактико-технічними характеристиками на основі елементів штучного інтелекту. Під час проведення дослідження застосовано основні принципи теорії штучного інтелекту, положення системного підходу, методи формальної логіки, аналізу та порівняння документів. Це поєднання дало змогу розробити алгоритм створення нейронної мережі для класифікації ударних безпілотних літальних апаратів. Запропоновано алгоритм створення нейронної мережі для класифікації ударних безпілотних літальних апаратів за їхніми тактико-технічними характеристиками. Описано підходи до проєктування архітектури, методів навчання, підготовки даних для проведення навчання, тренування та тестування нейронної мережі для класифікації ударних безпілотних літальних апаратів. Продемонстровано, що процес створення та навчання нейронної мережі має шість етапів: формування бази даних; вибір архітектури нейронної мережі; навчання нейронної мережі; вибір алгоритму навчання; оцінювання результатів навчання; використання нейронної мережі. Розроблено структурно-функціональну схему нейронної мережі, що складається з вхідного, прихованого та вихідного шарів, кожен окремий нейрон описано відповідною активаційною функцією із підібраними ваговими коефіцієнтами. На основі аналізу різних типів та архітектур нейронних мереж обрано один із типів багатошарової нейронної мережі, а саме згорткову нейронну мережу (Convolutional neural network). Оскільки пакет МАТLAB пропонує декілька інструментів для побудови нейронних мереж, то для класифікації ударних безпілотних літальних апаратів вибрано інструмент побудови архітектури нейронної мережі Pattern Recognition app, який формує двошарову нейронну мережу прямого зв’язку із прихованим і вихідним шарами та сигмоїдною функцією активації у прихованому шарі. Для навчання нейронної мережі, базу даних ударних безпілотних літальних апаратів поділено на тренувальний, перевірочний та тестовий набори, у співвідношенні 70% : 15% : 15% відповідно. Навчання мережі здійснюється за алгоритмом зворотного поширення Левенберга–Марквардта, який має найбільшу стійкість і високу швидкість збіжності. Результати оцінювання свідчать, що загальна точність нейронної мережі становить 98,9%, а значення похибки – 0,03868 вказує на високу продуктивність мережі. Наукова новизна полягає у розробленому алгоритмі створення нейронної мережі для класифікації ударних безпілотних літальних апаратів, який узагальнює типові етапи та процеси класифікації рою ударних безпілотних літальних апаратів на основі методів штучного інтелекту. Практичною і теоретичною значущістю викладеного у статті є можливість використання результатів дослідження для створення нейронної мережі залежно від складності й типу завдання, а також для класифікації ударних безпілотних літальних апаратів залежно від їх тактико-технічних характеристик. Напрямом подальшого дослідження може бути створення нейронних мереж для класифікації об’єктів групових цілей, а також – розв’язання задачі розподілу неоднорідного рою ударних безпілотних літальних апаратів по об’єктах нестаціонарної неоднорідної групової цілі.

Viktor Vlasiuk

Метою статті є розроблення інформаційно-аналітичних основ формування концепції обґрунтування вимог до системи управління військами (силами) під час бойових дій. У дослідженні використано елементи теорії автоматичного регулювання, теорії ймовірностей, методи аналізу та порівняння. Розроблена концепція визначає спосіб та загальний порядок розрахунку необхідних значень показників стійкості системи управління, живучості системи пунктів управління та оперативності органу управління. Запропонована концепція є основою для розроблення методичного апарату обґрунтування вимог до системи управління у складі трьох взаємопов’язаних методів: метод оцінювання ефективності системи управління військами (силами), метод урахування впливу системи управління на боєздатність військ у ході бойових дій та метод обґрунтування вимог до системи управління для підтримання заданого рівня боєздатності військ (сил) під час бойових дій. Новизною першого методу є те, що в ньому вперше, систему регулювання використано для оцінювання ефективності системи управління військами (силами) та введено до наукового обігу поняття терміну «ймовірність виходу з ладу регулятора». Це забезпечує підвищення точності оцінювання боєздатності військ (сил) завдяки урахуванню не лише можливостей сил і засобів матеріально-технічного забезпечення, але й ефективності системи управління військами (силами) в цьому процесі. Новизна другого методу зводиться до того, що вперше показано як система управління впливає на боєздатність військ (сил). Використання розробленого методу дає змогу порівняти значення допустимої величини середньодобових відносних втрат озброєння та військової техніки своїх військ (сил) в ідеальних та реальних умовах роботи. Новизною третього методу стало те, що вперше обґрунтовано вимоги до системи управління за критерієм підтримання заданого рівня боєздатності військ (сил) з урахуванням практичних можливостей у забезпеченні необхідних значень часткових показників, що характеризують інтенсивність потоку відмов елементів системи управління. Теоретичним значенням викладеного у статті є розроблення інформаційно-аналітичних основ формування концепції формування методичного апарату обґрунтування вимог до системи управління. Практичне значення зводиться до можливості використання отриманих результатів науково-дослідними установами під час формування моделі перспективної системи управління військами (силами).

Chuanfei Hu, Yongxiong Wang

Automatic detection of casting defects on radiography images is an important technology to automatize digital radiography defect inspection. Traditionally, in an industrial application, conventional methods are inefficient when the detection targets are small, local, and subtle in the complex scenario. Meanwhile, the outperformance of deep learning models, such as the convolutional neural network (CNN), is limited by a huge volume of data with precise annotations. To overcome these challenges, an efficient CNN model, only trained with image-level labels, is first proposed for detection of tiny casting defects in a complicated industrial scene. Then, in this article, we present a novel training strategy which can form a new object-level attention mechanism for the model during the training phase, and bilinear pooling is utilized to improve the model capability of detecting local contrast casting defects. Moreover, to enhance the interpretability, we extend class activation maps (CAM) to bilinear CAM (Bi-CAM) which is adapted to bilinear architectures as a visualization technique to reason about the model output. Experimental results show that the proposed model achieves superior performance in terms of each quantitative metric and is suitable for most actual applications. The real-time defect detection of castings is efficiently implemented in the complex scenario.

Martin A. Sehr, Marten Lohstroh, M. Weber et al.

Programmable logic controllers (PLCs) are an established platform, widely used throughout industrial automation but poorly understood among researchers. This article gives an overview of the state of the practice, explaining why this settled technology persists throughout industry and presenting a critical analysis of the strengths and weaknesses of the dominant programming styles for today's PLC-based automation systems. We describe the software execution patterns that are standardized loosely in IEC 61131-3. We identify opportunities for improvements that would enable increasingly complex industrial automation applications while strengthening safety and reliability. Specifically, we propose deterministic, distributed programming models that embrace explicit timing, event-triggered computation, and improved security.

Theo Lins, R. Oliveira

Abstract Industry 4.0 is the new industrial revolution involving the introduction of new technologies in the industrial field. However, changing the technological level of an outdated industry is not a simple task. By retrofitting all old equipment into new equipment in industries, the retrofitting concept emerges as a rapid and low-cost solution, aimed at reusing existing equipment, with the addition of new technologies. However, retrofitting changes according to the type and model of industrial equipment, making it challenging to upgrade industrial equipment to Cyber-Physical Production Systems (CPPS). In this paper, the standardization of the retrofitting process to transform old equipment into a CPPS is presented. The standardization is done with the support of a platform that has features to work independently of the model or type of equipment. To implement the platform, we define the requirements, components, and technologies necessary to retrofit industrial equipment. The entire process is based on Reference Architectural Model for Industry 4.0 (RAMI 4.0) a widespread architecture of Industry 4.0. With the retrofitting platform based on RAMI 4.0, makes consistent the process of upgrading industrial equipment, providing Industry 4.0 functionality. A prototype with an industrial robotic arm was implemented to validate the process and the retrofitting platform. The results show the benefits of the CPPS Retrofitting process in industrial equipment.