HAYHOE, Terry, Ivana PODHORSKÁ, Anna SIEKELOVÁ and Vojtěch STEHEL. Sustainable manufacturing in Indrustry 4.0: Cross-sector networks of multiple supply chains, cyber-physical production systems, and al-driven decision-making. Journal of Self-Governance and Management Economics. New York, USA: Addleton Academic Publishers, 2019, vol. 7, No 2, p. 31-36. ISSN 2329-4175. Available from: https://dx.doi.org/10.22381/JSME7220195.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Sustainable manufacturing in Indrustry 4.0: Cross-sector networks of multiple supply chains, cyber-physical production systems, and al-driven decision-making
Name in Czech Udržitelná výroba v průmyslu 4.0: Mezisektorové sítě dodavatelských řetězců, kyberfyzické systémy výroby a rozhodování pomocí umělé inteligence
Authors HAYHOE, Terry (840 United States of America, guarantor), Ivana PODHORSKÁ (703 Slovakia), Anna SIEKELOVÁ (703 Slovakia) and Vojtěch STEHEL (203 Czech Republic, belonging to the institution).
Edition Journal of Self-Governance and Management Economics, New York, USA, Addleton Academic Publishers, 2019, 2329-4175.
Other information
Original language English
Type of outcome Article in a journal
Field of Study 50203 Industrial relations
Country of publisher United States of America
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
WWW URL
RIV identification code RIV/75081431:_____/19:00001588
Organization unit Institute of Technology and Business in České Budějovice
Doi http://dx.doi.org/10.22381/JSME7220195
Keywords (in Czech) udržitelná výroba; průmysl 4.0; kyberfyzické systémy výroby
Keywords in English sustainable manufacturing; Industry 4.0; cyber-physical production system
Tags CTR_a, RIV19, SCOPUS
Changed by Changed by: Mgr. Milada Šanderová, učo 25742. Changed: 22/4/2020 14:49.
Abstract
Authors submit an insight into relevant literature on sustainable manufacturing in Industry 4.0, providing both quantitative evidence on trends and numerous in-depth empirical examples. They perform analyses and make estimates regarding awareness and usage of smartphone applications featuring machine learning (%), elements that are expected to be highly relevant along the automotive value chain in 2030 (%), and share of companies investing in artificial intelligence worldwide (%, by industry). Data collected from 4,600 respondents are tested against the research model by using structural equation modeling.
Abstract (in Czech)
Autoři předkládají vhled do relevantní literatury o udržitelné výrobě v průmyslu 4.0 a poskytují jak kvantitativní důkazy o trendech, tak řadu podrobných empirických příkladů. Jsou provedeny analýzy a odhady povědomí a využití aplikací pro chytré telefony představujících prvky strojového učení (%), prvky, u nichž se očekává, že budou v roce 2030 vysoce významné v automobilovém hodnotovém řetězci (%), a podíl společností, které investují do umělé inteligence po celém světě (%, podle odvětví). Data shromážděná od 4 600 respondentů jsou testována na strukturálním modelu pomocí modelování strukturální rovnice.
PrintDisplayed: 18/5/2024 12:14