Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Predictive Maintenance and Intelligent Sensors in Smart Factory: Review

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60076658%3A12510%2F21%3A43902754" target="_blank" >RIV/60076658:12510/21:43902754 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.mdpi.com/1424-8220/21/4/1470" target="_blank" >https://www.mdpi.com/1424-8220/21/4/1470</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.3390/s21041470" target="_blank" >10.3390/s21041470</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Predictive Maintenance and Intelligent Sensors in Smart Factory: Review

  • Popis výsledku v původním jazyce

    With the arrival of new technologies in modern smart factories, automated predictive maintenance is also related to production robotisation. Intelligent sensors make it possible to obtain an ever-increasing amount of data, which must be analysed efficiently and effectively to support increasingly complex systems&apos; decision-making and management. The paper aims to review the current literature concerning predictive maintenance and intelligent sensors in smart factories. We focused on contemporary trends to provide an overview of future research challenges and classification. The paper used burst analysis, systematic review methodology, co-occurrence analysis of keywords, and cluster analysis. The results show the increasing number of papers related to key researched concepts. The importance of predictive maintenance is growing over time in relation to Industry 4.0 technologies. We proposed Smart and Intelligent Predictive Maintenance (SIPM) based on the full-text analysis of relevant papers. The paper&apos;s main contribution is the summary and overview of current trends in intelligent sensors used for predictive maintenance in smart factories.

  • Název v anglickém jazyce

    Predictive Maintenance and Intelligent Sensors in Smart Factory: Review

  • Popis výsledku anglicky

    With the arrival of new technologies in modern smart factories, automated predictive maintenance is also related to production robotisation. Intelligent sensors make it possible to obtain an ever-increasing amount of data, which must be analysed efficiently and effectively to support increasingly complex systems&apos; decision-making and management. The paper aims to review the current literature concerning predictive maintenance and intelligent sensors in smart factories. We focused on contemporary trends to provide an overview of future research challenges and classification. The paper used burst analysis, systematic review methodology, co-occurrence analysis of keywords, and cluster analysis. The results show the increasing number of papers related to key researched concepts. The importance of predictive maintenance is growing over time in relation to Industry 4.0 technologies. We proposed Smart and Intelligent Predictive Maintenance (SIPM) based on the full-text analysis of relevant papers. The paper&apos;s main contribution is the summary and overview of current trends in intelligent sensors used for predictive maintenance in smart factories.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50204 - Business and management

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2021

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Sensors

  • ISSN

    1424-8220

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    21

  • Číslo periodika v rámci svazku

    4

  • Stát vydavatele periodika

    CH - Švýcarská konfederace

  • Počet stran výsledku

    40

  • Strana od-do

    "neuvedeno"

  • Kód UT WoS článku

    000624651800001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85100943582