Machines· 2026Q2
Endüstri 5.0'da Sürdürülebilir Üretim İçin Üretken Yapay Zeka ve Geleneksel Makine Öğrenmesi Karşılaştırması
Generative AI vs. Traditional Machine Learning for Energy-Efficient and Circular Manufacturing in Industry 5.0: A Life-Cycle-Based Framework for Sustainable Manufacturing
- 1atıf
- Q2SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Enerji verimliliği ve döngüselliği optimize etmek üzere Üretken Yapay Zeka (GenAI) ve geleneksel Makine Öğrenmesini (ML) entegre eden yeni bir Endüstri 5.0 çerçevesi, kaynak tüketiminde azalma ve çevre dostu tasarımda iyileşme potansiyeli gösteriyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Endüstri 5.0 çerçevesi, sürdürülebilir üretim için GenAI ve geleneksel ML'yi entegre eder.
- GenAI, çevre dostu tasarım çözümleri ve sürdürülebilir süreç yapılandırmaları üretir.
- Geleneksel ML, gerçek zamanlı enerji tüketimini, emisyonları ve malzeme kayıplarını tahmin eder.
- Çevresel etkiyi tahmin etmek için bir yaşam döngüsü değerlendirmesi (LCA) önerilir.
- Ön analizler, kaynak kullanımında azalma ve döngüsellikte iyileşme potansiyeli olduğunu düşündürmektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
This study proposes an integrated Industry 5.0 framework that compares and combines generative artificial intelligence (GenAI) with traditional machine learning (ML) to enhance the sustainability of manufacturing systems. This framework supports energy-efficient process optimisation, waste minimisation, material recycling and environmentally friendly production planning through data-driven decision-making. GenAI is more commonly used to generate sustainable process configurations and alternative eco-design solutions, whilst traditional ML models predict energy consumption, emissions and material losses in real time. It is proposed that a life cycle assessment (LCA) be carried out to estimate the environmental impact at all stages of production. Preliminary analyses indicate significant potential for reducing resource consumption, improving the circular economy, and supporting more sustainable and resilient manufacturing ecosystems and supply chains.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Machines, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Endüstri ve İmalat Mühendisliği
Industrial and Manufacturing EngineeringEngineering