스마트 제조에서 데이터 기반 분석: 방법, 응용 및 채택 제약에 대한 검토

스마트 제조는 산업 4.0에 기반을 두고 산업 5.0으로 나아가며, 고급 디지털 기술과 데이터 기반 분석의 채택과 관련하여 문헌에서 점점 더 많이 논의되고 있습니다. 이 리뷰는 동료 검토 연구를 기반으로 방법론적 접근, 응용 분야 및 채택 장벽을 분류하여 산업 분석에 대한 구조화된 합성을 제공합니다. 검토된 문헌은 데이터 기반 방법이 제조 운영, 품질 관리 및 유지보수 신뢰성에서 가장 자주 보고되고 있으며, 특히 예측 모델링 및 성과 중심 응용과 관련이 있음을 보여줍니다. 알고리즘 추세는 회귀, 서포트 벡터 머신, 유전 알고리즘 및 신경망과 같은 확립된 방법에 대한 지배적 의존을 나타내며, 보다 고급의 심층 학습 및 하이브리드 프레임워크는 덜 보고되고 있습니다. 보고된 예측 능력에도 불구하고 데이터 통합, 시스템 상호 운영성, 유산 인프라 및 인력 준비와 관련된 도전 과제가 분석 응용에서 지속적인 운영 의사 결정 및 실행으로의 번역이 제한적이라는 점에서 문헌에서 자주 논의됩니다. 기술적, 방법론적 및 조직적 차원에서 통찰력을 통합함으로써 이 리뷰는 산업 분석이 효율 중심의 산업 4.0 관행에서 인간 중심, 회복력 및 지속 가능성에 초점을 맞춘 산업 5.0 목표로의 전환과 관련하여 사회 기술적 역량으로 논의되는 방식을 합성합니다.