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Erschienen in:
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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

Optimising Machinery Utilisation by Applying Artificial Intelligence

verfasst von : Miguel Ángel Mateo-Casali, Juan Pablo Fiesco, Beatriz Andres, Raul Poler

Erschienen in: Proceedings of the 17th International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management (ICIEIM) – XXVII Congreso de Ingeniería de Organización (CIO2023)

Verlag: Springer Nature Switzerland

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Abstract

The article discusses the importance of smart production during the progress of Industry 4.0 and the challenges that Big Data analytics and artificial intelligence (AI) tools face. Using AI tools, such as predictive maintenance, production optimisation and quality control systems, can improve production efficiency, quality and safety. This article also highlights the goals of AI technologies, such as reducing production downtimes, optimising production, improving product quality and safety, and increasing automation to achieve the zero-defect philosophy. It concludes that applying AI solutions can help to reduce defects, waste and errors in production processes, which will result in increasing the efficiency and quality of production processes.

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Literatur
AIDEAS. AI Driven Industrial Equipment Product Life Cycle Boosting Agility, Sustainability and Resilience. European Union’s Horizon Europe research and innovation programme under grant agreement No. 101057294 (2022)
Nazarenko, A.A., Sarraipa, J., Camarinha-Matos, L.M., Grunewald, C., Dorchain, M., Jardim-Goncalves, R.: Analysis of relevant standards for industrial systems to support zero defects manufacturing process. J. Ind. Inf. Integr. 23(September 2020), 100214 (2021). https://​doi.​org/​10.​1016/​j.​jii.​2021.​100214
Sanders, A., Elangeswaran, C., Wulfsberg, J.: Industry 4.0 implies lean manufacturing: research activities in industry 4.0 function as enablers for lean manufacturing. J. Ind. Eng. Manag.-JIEM 9(3), 811–833 (2016). https://​doi.​org/​10.​3926/​jiem.​1940
Shafiq, M., Thakre, K., Krishna, K.R., Robert, N.J., Kuruppath, A., Kumar, D.: Continuous quality control evaluation during manufacturing using supervised learning algorithm for Industry 4.0. In: International Journal of Advanced Manufacturing Technology (2023). https://​doi.​org/​10.​1007/​s00170-023-10847-x
Metadaten
Titel
Optimising Machinery Utilisation by Applying Artificial Intelligence
verfasst von
Miguel Ángel Mateo-Casali
Juan Pablo Fiesco
Beatriz Andres
Raul Poler
Copyright-Jahr
2024
Buch
Proceedings of the 17th International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management (ICIEIM) – XXVII Congreso de Ingeniería de Organización (CIO2023)

Print ISBN: 978-3-031-57995-0

Electronic ISBN: 978-3-031-57996-7

Copyright-Jahr: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-57996-7_76

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