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”

Maintenance Management in Production: A Qualitative Study on Industry 4.0 Adoption and Challenges

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21220%2F25%3A00383303" target="_blank" >RIV/68407700:21220/25:00383303 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.01.308" target="_blank" >https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.01.308</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2025.01.308" target="_blank" >10.1016/j.procs.2025.01.308</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Maintenance Management in Production: A Qualitative Study on Industry 4.0 Adoption and Challenges

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In the Industry 4.0 era, manufacturing is being transformed by digital technologies like the Internet of Things, cyber-physical systems, and big data analytics, enhancing production efficiency and reliability. Traditional maintenance methods, such as corrective and preventive maintenance, are evolving into advanced strategies like condition-based and predictive maintenance. However, practical implementation faces challenges, including data entry errors, ERP integration issues, and a shortage of qualified technicians, despite their potential benefits. This study investigates the adoption of these technologies in maintenance procedures within the food, packaging, automotive, and textile industries. Through structured interviews with 20 maintenance managers in Istanbul, Turkey, the research explores how Industry 4.0 tools, such as sensors and predictive systems, are integrated into maintenance. The findings highlight the critical role of maintenance in ensuring process efficiency, safety, and reliability, while identifying operational challenges. The study offers recommendations for digitizing maintenance, improving technician training, and enhancing data collection to maximize the benefits of modern maintenance strategies.

  • Název v anglickém jazyce

    Maintenance Management in Production: A Qualitative Study on Industry 4.0 Adoption and Challenges

  • Popis výsledku anglicky

    In the Industry 4.0 era, manufacturing is being transformed by digital technologies like the Internet of Things, cyber-physical systems, and big data analytics, enhancing production efficiency and reliability. Traditional maintenance methods, such as corrective and preventive maintenance, are evolving into advanced strategies like condition-based and predictive maintenance. However, practical implementation faces challenges, including data entry errors, ERP integration issues, and a shortage of qualified technicians, despite their potential benefits. This study investigates the adoption of these technologies in maintenance procedures within the food, packaging, automotive, and textile industries. Through structured interviews with 20 maintenance managers in Istanbul, Turkey, the research explores how Industry 4.0 tools, such as sensors and predictive systems, are integrated into maintenance. The findings highlight the critical role of maintenance in ensuring process efficiency, safety, and reliability, while identifying operational challenges. The study offers recommendations for digitizing maintenance, improving technician training, and enhancing data collection to maximize the benefits of modern maintenance strategies.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20301 - Mechanical engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

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

    Procedia Computer Science

  • ISBN

  • ISSN

    1877-0509

  • e-ISSN

    1877-0509

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    2478-2487

  • Název nakladatele

    Elsevier B.V.

  • Místo vydání

    Amsterdam

  • Místo konání akce

    Praha

  • Datum konání akce

    20. 11. 2024

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku