Hasil untuk "Industrial directories"

Shuai Wang, Yinan Yu, Earl Barr et al.

Multidisciplinary Software Development (MSD) requires domain experts and developers to collaborate across incompatible formalisms and separate artifact sets. Today, even with AI coding assistants like GitHub Copilot, this process remains inefficient; individual coding tasks are semi-automated, but the workflow connecting domain knowledge to implementation is not. Developers and experts still lack a shared view, resulting in repeated coordination, clarification rounds, and error-prone handoffs. We address this gap through a graph-based workflow optimization approach that progressively replaces manual coordination with LLM-powered services, enabling incremental adoption without disrupting established practices. We evaluate our approach on \texttt{spapi}, a production in-vehicle API system at Volvo Group involving 192 endpoints, 420 properties, and 776 CAN signals across six functional domains. The automated workflow achieves 93.7\% F1 score while reducing per-API development time from approximately 5 hours to under 7 minutes, saving an estimated 979 engineering hours. In production, the system received high satisfaction from both domain experts and developers, with all participants reporting full satisfaction with communication efficiency.

Wataru Katagiri, Masaaki Shimono, Shunsuke Eguchi et al.

Objectives: Hypertension and dyslipidemia are major risk factors of cardiovascular diseases. Nevertheless, many people do not consider these risk factors important, even if they are noted during their annual health checkups and left untreated for a long time. Here, we report a novel nudge method to encourage people who had these risk factors and examine the resultant changes in the willingness to undergo secondary health examinations. Methods: Employees of Novartis Pharma K.K. and its affiliated companies who had elevated blood pressure and/or lipid levels during annual health checkups were allocated to either the social nudge group (postcards were sent to their spouses) or the control group (postcards were sent to themselves) after confirming their agreement to receive postcards in order to encourage them to take secondary health examination. A web-based survey via email was conducted before and after sending the postcards to understand the willingness to undergo secondary health examinations. Results: Regarding the willingness to undergo the secondary health examinations, a significant difference was observed in the social nudge group (n=58) before (12.1%) and after (46.6%) the postcard was sent (p<0.0001), and no significant difference was observed in the control group (n=9, p=1.0000). The proportion of employees who underwent secondary health examinations did not increase significantly in either group. Conclusions: This study suggested that a social nudge via spouse has a possibility of increasing the willingness to undergo secondary health examinations at low cost. To increase the proportion of undergoing it, combinations with other nudges might be necessary.

Josipa Nakić, Matija Landekić

Апанасюк О.Н., Скоробогатов А.М.

Francesco Sguaizer, Lucia Vigoroso, Margherita Micheletti Cremasco et al.

Agriculture and manufacturing report the highest rate of occupational accidents and fatalities in Italy. Safety training provided through digital devices has been shown to be effective in promoting safety behaviors at work. This study aimed to investigate through a questionnaire the perceptions of working conditions, risks in using machines, and interest in using digital devices for safety training purposes in a group of vineyard workers (VWs, N = 40) and manufacturing workers (MWs, N = 39) in Northwest Italy. Referring to working conditions, VWs significantly differ compared to MWs (<i>p</i> < 0.05) in fatigue perception, repetitiveness, quantity and definition of tasks compared to the available time, work pace definition, and level of communication. Tractors and lathes were considered the most hazardous machinery for VWs and MWs, respectively. For both groups, workers’ age negatively correlated with digital device use (r = −0.399 <i>p</i> < 0.05 for VWs, r = −0.673 <i>p</i> < 0.01 for MWs) but not with interest in using them. Device adoption positively correlated with the perceived importance of gamification content (r = 0.193 and r = 0.164, <i>p</i> > 0.05 for VWs and MWs, respectively), but the video lessons reported a higher mean score by both groups as preferred content. These findings suggest that digital safety training requires customized content to effectively adapt to different productive sectors.

Vladyslav Horhulenko , Bohdan Kolomiiets

Метою статті є дослідження внутрішніх і зовнішніх факторів впливу на підвищення ефективності ведення кіберборотьби в інтересах застосування збройних сил для виявлення та розкриття тих із них, усунення яких є першочерговим завданням. Методи дослідження. Під час проведення дослідження було застосовано методи SWOT-аналізу та математичну модель ієрархії з теорії системного аналізу. За допомогою методу SWOT-аналізу було сформовано множину внутрішніх та зовнішніх факторів впливу на підвищення ефективності ведення кіберборотьби в інтересах застосування збройних сил, а використання математичної моделі ієрархії дало змогу провести їх ранжування та знайти ті фактори, усунення яких, з досить високою ймовірністю, є першочерговим. Отримані результати дослідження. У статті запропоновано проводити дослідження факторів впливу на підвищення ефективності ведення кіберборотьби в інтересах застосування збройних сил в два етапи: формування множини факторів впливу на підвищення ефективності ведення кіберборотьби – проблем; виявлення та розкриття фактору (факторів), вирішення якого (яких) є обґрунтовано першочерговим. У результаті проведеного аналізу внутрішніх та зовнішніх факторів складено SWOT-матрицю факторів впливу на підвищення ефективності ведення кіберборотьби в інтересах застосування збройних сил. Використання цього методу дало змогу не тільки сформувати множину факторів, а й визначити характер їхнього впливу на ефективність ведення кіберборотьби в інтересах застосування збройних сил. Для виконання другого етапу дослідження факторів впливу на ефективність ведення кіберборотьби в інтересах застосування збройних сил, з огляду на її раціональність, було обрано SWOT-стратегію Weaknesses-Opportunities. Виявлено зв’язки між елементами множини внутрішніх та зовнішніх факторів впливу на підвищення ефективності ведення кіберборотьби в інтересах застосування збройних сил, складено спрямований граф взаємозв’язків. На основі спрямованого графу побудовано бінарну матрицю досяжності факторів впливу на підвищення ефективності ведення кіберборотьби в інтересах застосування збройних сил. За допомогою застосування математичної моделі ієрархії до досліджуваної системи було отримано ранжовану ієрархію факторів впливу на підвищення ефективності ведення кіберборотьби в інтересах застосування збройних сил, що складається з восьми рівнів, кожен з яких містить один або декілька факторів. Ієрархія є впорядкованою за критерієм пріоритетності для усунення (вирішення) версією спрямованого графу взаємозв’язків між факторами, що досліджувалися. За результатами дослідження шуканими факторами є: відсутність методичного апарату планування та управління діями сил і засобів кіберборотьби (управлінський фактор) та можливість використання наукового та інтелектуального потенціалу для удосконалення форм і способів ведення протиборства у кіберпросторі. Елементи наукової новизни. Запропоновано методичний підхід аналізу внутрішніх і зовнішніх факторів впливу на підвищення ефективності ведення кіберборотьби, який, на відміну від інших відомих, дав змогу врахувати природу факторів та отримати їх ранжовану ієрархію. Теоретична й практична значущість викладеного у статті. Цінністю отриманих результатів дослідження є визначення і розкриття внутрішнього та зовнішнього факторів, вирішення яких може привести до підвищення ефективності ведення кіберборотьби в інтересах застосування збройних сил.

Bicheng Wang, Junping Wang, Yibo Xue

Industrial chain plays an increasingly important role in the sustainable development of national economy. However, as a typical complex network, data-driven deep learning is still in its infancy in describing and analyzing the resilience of complex networks, and its core is the lack of a theoretical framework to describe the system dynamics. In this paper, we propose a physically informative neural symbolic approach to describe the evolutionary dynamics of complex networks for resilient prediction. The core idea is to learn the dynamics of the activity state of physical entities and integrate it into the multi-layer spatiotemporal co-evolution network, and use the physical information method to realize the joint learning of physical symbol dynamics and spatiotemporal co-evolution topology, so as to predict the industrial chain resilience. The experimental results show that the model can obtain better results and predict the elasticity of the industry chain more accurately and effectively, which has certain practical significance for the development of the industry.

Mengyang Zhao, Teng Fu, Haiyang Yu et al.

Few-Shot Industrial Anomaly Detection (FS-IAD) has important applications in automating industrial quality inspection. Recently, some FS-IAD methods based on Large Vision-Language Models (LVLMs) have been proposed with some achievements through prompt learning or fine-tuning. However, existing LVLMs focus on general tasks but lack basic industrial knowledge and reasoning capabilities related to FS-IAD, making these methods far from specialized human quality inspectors. To address these challenges, we propose a unified framework, IADGPT, designed to perform FS-IAD in a human-like manner, while also handling associated localization and reasoning tasks, even for diverse and novel industrial products. To this end, we introduce a three-stage progressive training strategy inspired by humans. Specifically, the first two stages gradually guide IADGPT in acquiring fundamental industrial knowledge and discrepancy awareness. In the third stage, we design an in-context learning-based training paradigm, enabling IADGPT to leverage a few-shot image as the exemplars for improved generalization to novel products. In addition, we design a strategy that enables IADGPT to output image-level and pixel-level anomaly scores using the logits output and the attention map, respectively, in conjunction with the language output to accomplish anomaly reasoning. To support our training, we present a new dataset comprising 100K images across 400 diverse industrial product categories with extensive attribute-level textual annotations. Experiments indicate IADGPT achieves considerable performance gains in anomaly detection and demonstrates competitiveness in anomaly localization and reasoning. We will release our dataset in camera-ready.

S. Shen, Z. Lin, W. Liu et al.

Industrial dashboards, commonly deployed by organizations such as enterprises and governments, are increasingly crucial in data communication and decision-making support across various domains. Designing an industrial dashboard prototype is particularly challenging due to its visual complexity, which can include data visualization, layout configuration, embellishments, and animations. Additionally, in real-world industrial settings, designers often encounter numerous constraints. For instance, when companies negotiate collaborations with clients and determine design plans, they typically need to demo design prototypes and iterate on them based on mock data quickly. Such a task is very common and crucial during the ideation stage, as it not only helps save developmental costs but also avoids data-related issues such as lengthy data handover periods. However, existing authoring tools of dashboards are mostly not tailored to such prototyping needs, and motivated by these gaps, we propose DashChat, an interactive system that leverages large language models (LLMs) to generate industrial dashboard design prototypes from natural language. We collaborated closely with designers from the industry and derived the requirements based on their practical experience. First, by analyzing 114 high-quality industrial dashboards, we summarized their common design patterns and inject the identified ones into LLMs as reference. Next, we built a multi-agent pipeline powered by LLMs to understand textual requirements from users and generate practical, aesthetic prototypes. Besides, functionally distinct, parallel-operating agents are created to enable efficient generation. Then, we developed a user-friendly interface that supports text-based interaction for generating and modifying prototypes. Two user studies demonstrated that our system is both effective and efficient in supporting design prototyping.

Arif Susanto, Edi Karyono Putro, Saskia Nur Fadhilah Kusnadi et al.

Introduction: The mineral ore processing industry is a sector that can generate pollutants in the form of dust during the production, commonly known as respirable dust. This dust can enter the upper respiratory tract and lungs, thereby causing health problems to employees working in the mineral ore processing industry. This study aims to investigate health risks associated with exposure to dust in the mineral ore processing industry. Methods: Environmental Health Risk Analysis (EHRA) was used to assess dust exposure over the previous three years, following the NIOSH Manual of Analytical Methods (NMAM) 0600 for dust sampling measurement. Results: Seven locations with high dust emissions were considered for this study. The results of the respirable dust sampling showed that the concentrations in the previous three years ranged from 1,823 to 6,109 mg/m3, followed by a decrease in the following year to 0.049 to 2,715 mg/m3. Meanwhile, in the final year, the concentration of respirable dust ranged from 0.094 to 1.341 mg/m3. The calculated risk quotient (RQ) value for the previous three years remained below 1, indicating safety. Conclusion: Athough respirable dust was considered safe in the previous year, it is important to constantly control exposure due to continued high levels and the possibility of future increases

Vaishakhi Suresh, Ashish D. Nimbarte, Avishek Choudhury

This study examines the impact of workload demands on mental distress and job retention among healthcare workers (HCWs) handling mass fatalities during the COVID-19 pandemic. We utilized a cross-sectional validated survey to collect self-reported data from 206 HCWs in the United States between April and May of 2023. The survey measured various dimensions of workload, including mental, physical, and temporal demands, as well as frustration, and their effects on mental distress and the intent to leave their job. Partial Least Squares Structural Equation Modeling was employed to analyze the relationships among these variables, providing robust insights into the direct and indirect effects of workload demands on mental distress and job retention. Our findings reveal significant associations between mental, physical, and temporal demands, frustration, and increased mental distress, which in turn heightened the intent to leave their job. Mental distress emerged as a critical mediator, linking workload demands to job retention decisions. This study highlights the cycle of understaffing and workload intensification, exacerbated during pandemics, which contributes to higher turnover rates. It underscores the need for targeted interventions to alleviate workload pressures, especially the physical exertion and mental distress associated with handling dead bodies. This support can help improve HCWs’ mental health and job retention, ultimately enhancing the resilience of healthcare systems in crisis situations.

Vladyslav Horhulenko

У статті проаналізовано, узагальнено та систематизовано передовий досвід ведення кіберборотьби у воєнних конфліктах сучасності. Досліджені наукові джерела містять актуальні праці суміжної тематики. Проте більшість із них зосереджена на вивченні кібератак, серій кібератак та кіберінцидентів, які відбувалися протягом певного короткого проміжку часу, дослідженні окремих зразків шкідливого програмного забезпечення або аналізі кібероперацій, проведених певною державою. Внаслідок цього, у галузі кібербезпеки за означеним напрямом проведено значну кількість змістовних теоретичних і практичних досліджень. Однак, більшість із них існують у своєрідному вакуумі один від одного. На відміну від попередніх наукових напрацювань, у цій статті висвітлено комплексний підхід до опрацювання хронології передового досвіду ведення кіберборотьби: від постання її феномену до сучасного стану. Метою статті є узагальнення передового досвіду ведення кіберборотьби у воєнних конфліктах сучасності, розкриття існуючих тенденцій та визначення закономірностей її подальшого розвитку для розробки рекомендацій щодо розвитку термінологічного апарату у сфері кіберборотьби, а також обґрунтування системи показників і критеріїв оцінювання ефективності кіберборотьби та кіберстійкості об’єктів критичної інформаційної інфраструктури держави. Під час проведення дослідження було застосовано методи аналізу, абстрагування та узагальнення. Методом аналізу було вивчено досвід ведення кіберборотьби як сукупність взаємопов’язаних та узгоджених за метою, завданнями, місцем у кіберпросторі, часом, а також формами та способами імплементації, фактів проведення державами заходів із кіберзахисту, кіберрозвідки й кібервпливу, та отримано особливості їх цілей, форм і способів реалізації, ступеня досягнення мети, масштабу наслідків, а також інших причинно-наслідкових зв’язків. За допомогою методу абстрагування було усунуто несуттєві властивості, що притаманні досвіду ведення кіберборотьби у воєнних конфліктах сучасності з метою зосередження на основних – тих, які дають змогу простежити і виокремити наявні тенденції та визначити закономірності подальшого розвитку. Відповідно, використання методу узагальнення дало змогу отримати такі тенденції та закономірності. У статті вперше систематизовано хронологію подій, що сформували досвід ведення кіберборотьби у воєнних конфліктах сучасності. Крім того, розроблено періодизацію воєнних дій у кіберпросторі, яка складається з трьох періодів, особливості кожного з яких, зумовлені геополітичною ситуацією у світі та рівнем розвитку інформаційно-комунікаційних технологій. Теоретичною значущістю результатів дослідження є розкриття тенденцій кіберборотьби у воєнних конфліктах сучасності й визначення закономірностей її подальшого розвитку. В умовах перенасичення джерел неструктурованою інформацією щодо досвіду ведення кіберборотьби, результати цього дослідження висвітлюють лише основні положення, відображають актуальний стан означеної теми і формують емпіричний базис, який може доповнюватися та актуалізуватися з часом. Практична значущість результатів цього дослідження полягає у розроблених, на основі розкритих у статті тенденцій та визначених закономірностей кіберборотьби у воєнних конфліктах сучасності, рекомендацій щодо необхідності розвитку термінологічного апарату у сфері кіберборотьби, а також обґрунтування системи показників і критеріїв оцінювання ефективності ведення кіберборотьби та кіберстійкості об’єктів критичної інформаційної інфраструктури держави.

Karthik Muthineni, Alexander Artemenko, Josep Vidal et al.

The fifth generation (5G) mobile communication technology integrates communication, positioning, and mapping functionalities as an in-built feature. This has drawn significant attention from industries owing to the capability of replacing the traditional wireless technologies used in industries with 5G infrastructure that can be used for both connectivity and positioning. To this end, we identify the Automated Guided Vehicle (AGV) as a primary use case to benefit from the 5G functionalities. Given that there have been various works focusing on 5G positioning, it is necessary to analyze the existing works about their applicability with AGVs in industrial environments and provide insights to future research. In this paper, we present state of the art in 5G-based positioning, with a focus on key features, such as Millimeter Wave (mmWave) system, Massive Multiple Input Multiple Output (MIMO), Ultra-Dense Network (UDN), Device-to-Device (D2D) communication, and Reconfigurable Intelligent Surface (RIS). Moreover, we present the shortcomings in the current state of the art. Additionally, we propose enhanced techniques that can complement the accuracy of 5G-based positioning in controlled industrial environments.

Arnaud Bersier, Matteo Leonforte, Alessio Vanetta et al.

The development of robotic grippers and hands for automation aims to emulate human dexterity without sacrificing the efficiency of industrial grippers. This study introduces Rotograb, a tendon-actuated robotic hand featuring a novel rotating thumb. The aim is to combine the dexterity of human hands with the efficiency of industrial grippers. The rotating thumb enlarges the workspace and allows in-hand manipulation. A novel joint design minimizes movement interference and simplifies kinematics, using a cutout for tendon routing. We integrate teleoperation, using a depth camera for real-time tracking and autonomous manipulation powered by reinforcement learning with proximal policy optimization. Experimental evaluations demonstrate that Rotograb's rotating thumb greatly improves both operational versatility and workspace. It can handle various grasping and manipulation tasks with objects from the YCB dataset, with particularly good results when rotating objects within its grasp. Rotograb represents a notable step towards bridging the capability gap between human hands and industrial grippers. The tendon-routing and thumb-rotating mechanisms allow for a new level of control and dexterity. Integrating teleoperation and autonomous learning underscores Rotograb's adaptability and sophistication, promising substantial advancements in both robotics research and practical applications.

Prabhat Kumar, A. K. M. Najmul Islam

Enterprise industrial networks face threats that risk data and operations. However, designing efficient threat detection system is challenging due to data scarcity, especially where privacy is a concern. The complexity of enterprise industrial network data adds to this challenge, causing high false positives and interpretation issues. Towards this, we use IS computational design science paradigm to develop a two-stage cyber threat detection system for enterprise-level IS that are both secure and capable of adapting to evolving technological and business environments. The first stage generates synthetic industrial network data using a modified generative adversarial network. The second stage develops a novel bidirectional gated recurrent unit and a modified attention mechanism for effective threat detection. We also use shapley additive explanations and a decision tree technique for enhancing interpretability. Our analysis on two public datasets shows the frameworks high precision in threat detection and offers practical cybersecurity solutions and methodological advancements.

J. N. Sabhahit, S. S. Solanke, V. K. Jadoun et al.

After over a century of internal combustion engines ruling the transport sector, electric vehicles appear to be on the verge of gaining traction due to a slew of advantages, including lower operating costs and lower CO2 emissions. By using the Vehicle-to-Grid (or Grid-to-Vehicle if Electric vehicles (EVs) are utilized as load) approach, EVs can operate as both a load and a source. Primary frequency regulation and congestion management are two essential characteristics of this technology that are added to an industrial microgrid. Industrial Microgrids are made up of different energy sources such as wind farms and PV farms, storage systems, and loads. EVs have gained a lot of interest as a technique for frequency management because of their ability to regulate quickly. Grid reliability depends on this quick reaction. Different contingency, state of charge of the electric vehicles, and a varying number of EVs in an EV fleet are considered in this work, and a proposed control scheme for frequency management is presented. This control scheme enables bidirectional power flow, allowing for primary frequency regulation during the various scenarios that an industrial microgrid may encounter over the course of a 24-h period. The presented controller will provide dependable frequency regulation support to the industrial microgrid during contingencies, as will be demonstrated by simulation results, achieving a more reliable system. However, simulation results will show that by increasing a number of the EVs in a fleet for the Vehicle-to-Grid approach, an industrial microgridś frequency can be enhanced even further.

Eduardo Vyhmeister, Gabriel G. Castane

Industry is at the forefront of adopting new technologies, and the process followed by the adoption has a significant impact on the economy and society. In this work, we focus on analysing the current paradigm in which industry evolves, making it more sustainable and Trustworthy. In Industry 5.0, Artificial Intelligence (AI), among other technology enablers, is used to build services from a sustainable, human-centric and resilient perspective. It is crucial to understand those aspects that can bring AI to industry, respecting Trustworthy principles by collecting information to define how it is incorporated in the early stages, its impact, and the trends observed in the field. In addition, to understand the challenges and gaps in the transition from Industry 4.0 to Industry 5.0, a general perspective on the industry's readiness for new technologies is described. This provides practitioners with novel opportunities to be explored in pursuit of the adoption of Trustworthy AI in the sector.

Angela Tesalonika Oktavera, Innaha Ilma Wardaya

Introduction: The hospital is one of workplaces that has a high risk of hazard that can cause near miss. Nurses are people who play an essential role in the medical service environment. Near miss are more common than work accidents and have become a critical point for preventing workplace accidents. This study aimed to analyze the correlation between compliance of PPE usage and housekeeping with near miss in nurses. Methods: This study used a descriptive observational design which was designed in a cross sectional way. Respondents were 53 nurses. The research data presented in the form of frequency distribution, cross tabulation, and correlation analysis. The study's independent variable is compliance of PPE usage and housekeeping, and the dependent variable is near miss. The method of data collecting in this research using a questionnaire for compliance of PPE usage, housekeeping, and near miss. Results: The relationship between housekeeping (rs =-0.259) with near miss among nurses is weak because near miss are primarily due to human error or unsafe behaviour, and housekeeping is a working condition factor that contributes little to the causes of near miss. Medium category correlation between compliance with PPE use (rs = -0.455) with near miss because nurses have an obligation to provide safe nursing actions and protect themselves from potential hazards by using PPE. Conclusion: Compliance of PPE usage and housekeeping that contribute to near miss.

Dongxu Lei, Xiaotian Lin, Xinghu Yu et al.

In a multitude of industrial fields, a key objective entails optimising resource management whilst satisfying user requirements. Resource management by industrial practitioners can result in a passive transfer of user loads across resource providers, a phenomenon whose accurate characterisation is both challenging and crucial. This research reveals the existence of user clusters, which capture macro-level user transfer patterns amid resource variation. We then propose CLUSTER, an interpretable hierarchical Bayesian nonparametric model capable of automating cluster identification, and thereby predicting user transfer in response to resource variation. Furthermore, CLUSTER facilitates uncertainty quantification for further reliable decision-making. Our method enables privacy protection by functioning independently of personally identifiable information. Experiments with simulated and real-world data from the communications industry reveal a pronounced alignment between prediction results and empirical observations across a spectrum of resource management scenarios. This research establishes a solid groundwork for advancing resource management strategy development.

Marko Bešker