RESCOLLACOMMRESCOLLACOMM

International Journal of Quantitative Research and ModelingInternational Journal of Quantitative Research and Modeling

Adopsi cepat teknologi Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML) telah mengubah sistem manufaktur di bawah paradigma Industri 4.0, memungkinkan optimasi proses yang didorong data, pengambilan keputusan prediktif, dan manajemen produksi cerdas. Meskipun pertumbuhan yang signifikan dalam domain penelitian ini, studi bibliometrik sebelumnya melaporkan visibilitas terbatas dari Internet Industri Internet of Things (IIoT) dan operator industri dalam literatur optimasi proses berbasis AI/ML. Studi ini bertujuan untuk memeriksa evolusi tema penelitian ini dan menilai bagaimana struktur pengetahuan bidang ini telah berkembang selama transisi dari Industri 4.0 ke Industri 5.0. Analisis bibliometrik dilakukan menggunakan 362 publikasi yang diambil dari Dimensions.ai yang mencakup periode 2020-2026. Indikator kinerja bibliometrik dianalisis menggunakan Bibliometrix (R), sedangkan pemetaan sains dan analisis co-occurrence kata kunci dilakukan menggunakan VOSviewer 1.6.20. Hasilnya mengungkapkan peningkatan terus-menerus dalam output publikasi dan munculnya enam kluster tematik utama. Teknologi AI dan Smart Factory tetap menjadi tema penelitian dominan, diikuti oleh Smart Manufacturing dan Cyber-Physical Systems. Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa IIoT telah berevolusi menjadi komponen tematik yang dapat dibedakan yang terhubung dengan konektivitas industri, komputasi tepi, dan infrastruktur sensor. Selain itu, muncul kluster baru yang berpusat pada manusia, yang ditandai dengan konsep seperti Operator 4.0, sistem manusia-dalam-loop, robotika kolaboratif, dan manufaktur yang berpusat pada manusia. Meskipun kedua tema IIoT dan operator telah mendapatkan visibilitas, prominensi tematik mereka tetap lebih rendah daripada kluster dominan AI dan manufaktur cerdas. Temuan ini menunjukkan pergeseran bertahap menuju paradigma manufaktur yang lebih terintegrasi yang menggabungkan algoritma cerdas, konektivitas industri, dan keahlian manusia, mencerminkan transisi yang lebih luas dari Industri 4.0 ke Industri 5.0.

Studi ini menganalisis evolusi penelitian optimasi proses berbasis AI/ML dalam konteks Industri 4.0 menggunakan pendekatan bibliometrik yang diterapkan pada publikasi yang terindeks di Dimensions.Hasilnya menunjukkan peningkatan berkelanjutan dalam output ilmiah, yang mencerminkan pentingnya teknologi cerdas dalam lingkungan manufaktur.Struktur pengetahuan bidang ini tetap berpusat pada AI, pembelajaran mesin, manufaktur cerdas, dan sistem cyber-fisik, mengonfirmasi dominasi penelitian optimasi proses yang didorong teknologi.Analisis co-occurrence kata kunci mengidentifikasi enam kluster tematik, menunjukkan bahwa domain penelitian telah menjadi lebih beragam dan interdisipliner.Selain tema yang sudah mapan seperti AI, manufaktur cerdas, dan integrasi industri, analisis mengungkapkan perhatian yang meningkat terhadap IIoT, keberlanjutan, Industri 5.0, dan konsep manufaktur yang berpusat pada manusia.Analisis longitudinal menunjukkan bahwa IIoT telah berevolusi dari konsep periferal menjadi komponen tematik yang dapat dikenali dalam literatur manufaktur, sementara konsep terkait operator seperti Operator 4.0, sistem manusia-dalam-loop, dan AI yang berpusat pada manusia muncul sebagai tema penelitian yang terpisah.Temuan ini menunjukkan pergeseran bertahap menuju paradigma manufaktur yang lebih terintegrasi yang menggabungkan algoritma cerdas, konektivitas industri, dan partisipasi manusia.Analisis komparatif lebih lanjut menunjukkan bahwa struktur tematik yang dilaporkan dalam studi sebelumnya tetap utuh tetapi telah diperluas melalui incorporasi konsep baru yang terkait dengan Industri 5.Visibilitas yang meningkat dari tema IIoT dan operator menunjukkan bahwa komunitas penelitian semakin memperhatikan interaksi antara dimensi teknologi dan manusia dari sistem manufaktur.Namun, kedua tema tetap kurang menonjol daripada kluster dominan AI dan manufaktur cerdas, menunjukkan bahwa mereka masih merupakan area berkembang dalam lanskap penelitian yang lebih luas.

Berdasarkan temuan dan analisis yang dilakukan dalam penelitian ini, berikut adalah tiga saran penelitian lanjutan yang dapat dipertimbangkan:. . 1. Mengembangkan kerangka kerja integratif yang menggabungkan algoritma cerdas, konektivitas industri, dan keahlian manusia dalam sistem manufaktur. Penelitian ini dapat mengeksplorasi bagaimana ketiga dimensi ini dapat bekerja sama secara sinergis untuk mencapai optimasi proses yang lebih efektif dan efisien. Fokus penelitian dapat mencakup pengembangan model dan strategi yang memungkinkan kolaborasi antara manusia dan teknologi AI dalam pengambilan keputusan dan pengendalian proses.. . 2. Meneliti implikasi organisasi dan sosial dari adopsi Industri 5.0. Studi ini dapat menyelidiki bagaimana prinsip-prinsip Industri 5.0, seperti sentralitas manusia, ketahanan, dan keberlanjutan, dapat diwujudkan dalam praktik manufaktur. Penelitian dapat mengeksplorasi peran operator manusia dalam lingkungan manufaktur yang terotomatisasi, termasuk tantangan dan peluang yang muncul dalam kolaborasi manusia-mesin.. . 3. Menganalisis peran IIoT dalam mendukung sistem manufaktur cerdas. Penelitian ini dapat berfokus pada bagaimana infrastruktur IIoT, seperti sensor, komputasi tepi, dan jaringan komunikasi, dapat meningkatkan kemampuan AI dalam optimasi proses. Studi ini dapat menyelidiki tantangan dan peluang dalam integrasi data IIoT dengan algoritma AI, serta dampak implementasi IIoT terhadap kinerja dan efisiensi manufaktur.. . Dengan menggabungkan saran-saran ini, penelitian lanjutan dapat berkontribusi pada pemahaman yang lebih komprehensif tentang bagaimana sistem manufaktur cerdas dapat mencapai tidak hanya efisiensi operasional, tetapi juga keberlanjutan, ketahanan, dan penciptaan nilai yang berpusat pada manusia.

  1. Software tools for conducting bibliometric analysis in science: An up-to-date review | Profesional de... revista.profesionaldelainformacion.com/index.php/EPI/article/view/epi.2020.ene.03Software tools for conducting bibliometric analysis in science An up to date review Profesional de revista profesionaldelainformacion index php EPI article view epi 2020 ene 03
Read online
File size816.16 KB
Pages15
DMCAReport

Related /

ads-block-test