Search: onr:"swepub:oai:DiVA.org:kth-300208" >
Introducing a proce...
-
de Giorgio, Andrea,Dr Eng.1987-KTH,Industriell produktion
(author)
Introducing a procedural knowledge model for enhancing industrial process adaptiveness
Publisher, publication year, extent ...
-
Stockholm :KTH Royal Institute of Technology,2021
-
184 s.
-
electronicrdacarrier
Numbers
-
LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:kth-300208
-
ISBN:9789178739639
-
https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-300208URI
Supplementary language notes
-
Language:English
-
Summary in:English &Swedish
Part of subdatabase
Classification
-
Subject category:vet swepub-contenttype
-
Subject category:dok swepub-publicationtype
Series
Notes
-
Industrial processes are mainly based on procedural knowledge that must be continually elicited from experienced operators and learned by novice operators. In the context of Industry 4.0, machines already play a key role in knowledge transfer; however, new models and methods based on the artificial intelligence advances of the past few years need to be developed and applied. The future of human-machine collaboration is not limited to physical applications, but it has the potential to harness both the strength of human skills, experience and the computational power provided by the surrounding machines for truly adaptive industrial processes. The winning recipe is a balance between letting humans exploit their inherent experience and letting machines integrate the missing skills to preserve production standards. This work introduces a procedural knowledge model to be used for the design of industrial and scientific adaptive processes and it paves the way to transforming human-machine collaboration into an efficient solution to make industrial and scientific processes resilient to a constantly changing world.
-
Industriella processer baseras huvudsakligen på den procedurella kunskapen som fortlöpande måste tas fram och anpassas av erfarna operatörer och läras in av nybörjare. Inom ramen för Industri 4.0 spelar maskiner redan en nyckelroll i kunskapsöverföring; dock behöver nya modeller och metoder utvecklas och användas, som baseras på de senaste årens framsteg inom artificiell intelligens. Framtiden för samarbete mellan människa och maskin är inte begränsad till fysiska applikationer, utan den har potential att utnyttja såväl styrkan i mänsklig kompetens och erfarenhet som den beräkningskraft som de omgivande maskinerna tillhandahåller, för att åstadkomma verkligt anpassningsbara industriella processer. Det vinnande receptet är att hitta en balans mellan att låta människor utnyttja sina egna erfarenheter och att låta maskiner tillhandahålla de saknade färdigheterna för att kunna följa produktionsstandarder. I detta arbete introduceras en procedurell kunskapsmodell som kan användas för utformning av industriella och vetenskapliga, anpassningsbara processer och banar väg för att omvandla samarbete mellan människor och maskiner till effektiva lösningar för att göra industriella och vetenskapliga processer följsamma i en ständigt föränderlig värld.
Subject headings and genre
Added entries (persons, corporate bodies, meetings, titles ...)
-
Wang, Lihui,ProfessorKTH,Hållbara produktionssystem(Swepub:kth)u1blju84
(thesis advisor)
-
Onori, Mauro,Professor,1961-KTH,Industriell produktion(Swepub:kth)u1sthvmk
(thesis advisor)
-
Dini, GinoUniversità di Pisa, Dipartimento di Ingegneria Civile e Industriale (DICI)
(opponent)
-
KTHIndustriell produktion
(creator_code:org_t)
Internet link
Find in a library
To the university's database