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”

Risk Management and Process Optimization in Industry 4.0: Integrating Sensors with Critical Path and FMEA

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62690094%3A18450%2F25%3A50022652" target="_blank" >RIV/62690094:18450/25:50022652 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-87908-1_7" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-87908-1_7</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-87908-1_7" target="_blank" >10.1007/978-3-031-87908-1_7</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Risk Management and Process Optimization in Industry 4.0: Integrating Sensors with Critical Path and FMEA

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In the era of Industry 4.0, there is a strong focus on automation, advanced smart technologies, and addressing emerging issues related to sustainability and efficient process management. This paper presents a new approach that integrates traditional risk analysis methods, such as Failure Mode and Effects Analysis (FMEA), with the Critical Path Method (CPM) and Business Process Model and Notation (BPMN). The contribution of this method is presented using a selected sample manufacturing process, namely pallet manufacturing. The goal is to show how sensors that monitor machine operation improve process optimisation and manufacturing system sustainability and function. Utilizing the hybrid FMEA-CPM approach and modelling the production line in BPMN allowed for a comprehensive examination of each activity. This analysis was compared with the outcomes obtained both with and without sensor integration. Sensor data were used for quality control at critical stages of the manufacturing process, reducing the risk of errors in the final product. The results show an over 80% reduction in risk (measured by RPN) and more than 80% improvement in process efficiency, significantly improving decision-making and risk management. This approach offers valuable insights into how incorporating modern technologies in Industry 4.0 can enhance the administration and control of complex production systems, thus improving efficiency and sustainability. © The Author(s) 2025.

  • Název v anglickém jazyce

    Risk Management and Process Optimization in Industry 4.0: Integrating Sensors with Critical Path and FMEA

  • Popis výsledku anglicky

    In the era of Industry 4.0, there is a strong focus on automation, advanced smart technologies, and addressing emerging issues related to sustainability and efficient process management. This paper presents a new approach that integrates traditional risk analysis methods, such as Failure Mode and Effects Analysis (FMEA), with the Critical Path Method (CPM) and Business Process Model and Notation (BPMN). The contribution of this method is presented using a selected sample manufacturing process, namely pallet manufacturing. The goal is to show how sensors that monitor machine operation improve process optimisation and manufacturing system sustainability and function. Utilizing the hybrid FMEA-CPM approach and modelling the production line in BPMN allowed for a comprehensive examination of each activity. This analysis was compared with the outcomes obtained both with and without sensor integration. Sensor data were used for quality control at critical stages of the manufacturing process, reducing the risk of errors in the final product. The results show an over 80% reduction in risk (measured by RPN) and more than 80% improvement in process efficiency, significantly improving decision-making and risk management. This approach offers valuable insights into how incorporating modern technologies in Industry 4.0 can enhance the administration and control of complex production systems, thus improving efficiency and sustainability. © The Author(s) 2025.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/EH23_021%2F0008402" target="_blank" >EH23_021/0008402: Mezisektorová a mezioborová spolupráce ve výzkumu a vývoji komunikačních, informačních a detekčních technologií pro řídicí a zabezpečovací systémy</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Lecture Notes in Computer Science

  • ISBN

    978-3-031-87907-4

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

    1611-3349

  • Počet stran výsledku

    18

  • Strana od-do

    98-115

  • Název nakladatele

    Springer Science and Business Media Deutschland GmbH

  • Místo vydání

    Cham

  • Místo konání akce

    Aveiro

  • Datum konání akce

    4. 11. 2024

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku