V originále
Research background:Connected Internet of Robotic Things (IoRT) and cyber-physical process monitoring systems, industrial big data and real-time event analytics, and machine and deep learning algorithms articulate digital twin smart factories in relation to deep learning-assisted smart process planning, Internet of Things (IoT)-based real-time production logistics, and enterprise resource coordination. Robotic cooperative behaviors and 3D assembly operations in collaborative industrial environments require ambient environment monitoring and geospatial simulation tools, computer vision and spatial mapping algorithms, and generative artificial intelligence (AI) planning software. Flexible industrial and cloud computing environments necessitate sensing and actuation capabilities, cognitive data visualization and sensor fusion tools, and image recognition and computer vision technologies so as to lead to tangible business outcomes. Purpose of the article: We show that generative AI and cyber–physical manufacturing sys-tems, fog and edge computing tools, and task scheduling and computer vision algorithms are instrumental in the interactive economics of industrial metaverse. Generative AI-based digital twin industrial metaverse develops on IoRT and production management systems, multi-sensory extended reality and simulation modeling technologies, and machine and deep learning algorithms for big data-driven decision-making and image recognition processes. Virtual simulation modeling and deep reinforcement learning tools, autonomous manufacturing and virtual equipment systems, and deep learning-based object detection and spatial computing technologies can be leveraged in networked immersive environments for industrial big data processing. Methods: Evidence appraisal checklists and citation management software deployed for justifying inclusion or exclusion reasons and data collection and analysis comprise: Abstrackr, Colandr, Covidence, EPPI Reviewer, JBI-SUMARI, Rayyan, RobotReviewer, SR Accelerator, and Systematic Review Toolbox. Findings & value added: Modal actuators and sensors, robot trajectory planning and computational intelligence tools, and generative AI and cyber–physical manufacturing systems enable scalable data computation processes in smart virtual environments. Ambient intelligence and remote big data management tools, cloud-based robotic cooperation and industrial cyber-physical systems, and environment mapping and spatial computing algorithms improve IoT-based real-time production logistics and cooperative multi-agent controls in smart networked factories. Context recognition and data acquisition tools, generative AI and cyber– physical manufacturing systems, and deep and machine learning algorithms shape smart factories in relation to virtual path lines, collision-free motion planning, and coordinated and unpredictable smart manufacturing and robotic perception tasks, increasing economic per-formance. This collective writing cumulates and debates upon the most recent and relevant literature on cognitive digital twin-based Internet of Robotic Things, multi-sensory extended reality and simulation modeling technologies, and generative AI and cyber–physical manufacturing systems in the immersive industrial metaverse by use of evidence appraisal checklists and citation management software.
Česky
Výzkumné pozadí: Propojené systémy pro monitorování procesů pomocí internetu robotických věcí (IoRT) a kyberneticko-fyzických systémů, průmyslová analýza velkých objemů dat a událostí v reálném čase a algoritmy strojového a hlubokého učení vytvářejí digitální dvojče inteligentních továren ve vztahu k inteligentnímu plánování procesů s podporou hlubokého učení, výrobní logistice v reálném čase založené na internetu věcí (IoT) a koordinaci podnikových zdrojů. Kooperativní chování robotů a 3D montážní operace v kolaborativním průmyslovém prostředí vyžadují nástroje pro monitorování okolního prostředí a geoprostorové simulace, algoritmy počítačového vidění a prostorového mapování a generativní software pro plánování s umělou inteligencí. Flexibilní průmyslová prostředí a prostředí cloud computingu vyžadují schopnosti snímání a ovládání, kognitivní nástroje pro vizualizaci dat a fúzi senzorů a technologie rozpoznávání obrazu a počítačového vidění, aby vedly k hmatatelným obchodním výsledkům. Purpose of the article: Ukazujeme, že generativní umělá inteligence a kyberneticko-fyzikální výrobní systémy, nástroje pro fog a edge computing a algoritmy pro plánování úloh a počítačové vidění mají zásadní význam pro interaktivní ekonomiku průmyslového metaversa. Generativní AI založená na digitálních dvojčatech průmyslové metaverze se rozvíjí na systémech IoRT a řízení výroby, technologiích vícesmyslové rozšířené reality a simulačního modelování a algoritmech strojového a hlubokého učení pro rozhodovací procesy založené na velkých datech a rozpoznávání obrazu.Virtuální simulační modelování a nástroje pro hluboké posilování učení, autonomní výrobní systémy a virtuální zařízení a technologie pro detekci objektů a prostorové výpočty založené na hlubokém učení lze využít v síťových imerzivních prostředích pro zpracování velkých objemů dat v průmyslu. Metody: Kontrolní seznamy pro hodnocení důkazů a software pro správu citací nasazené pro zdůvodnění důvodů pro zařazení nebo vyloučení a sběr a analýzu dat zahrnují: Abstrackr, Colandr, Covidence, EPPI Reviewer, JBI-SUMARI, Rayyan, RobotReviewer, SR Accelerator a Systematic Review Toolbox. Zjištění a přidaná hodnota: Modální aktuátory a senzory, nástroje pro plánování trajektorií robotů a výpočetní inteligence a generativní umělá inteligence a kyberneticko-fyzické výrobní systémy umožňují škálovatelné procesy výpočtu dat v inteligentních virtuálních prostředích. Nástroje pro inteligenci prostředí a vzdálenou správu velkých dat, robotickou spolupráci v cloudu a průmyslové kyberneticko-fyzikální systémy a algoritmy pro mapování prostředí a prostorové výpočty zlepšují výrobní logistiku v reálném čase založenou na internetu věcí a kooperativní řízení více agentů v inteligentních továrnách propojených sítí. Nástroje pro rozpoznávání kontextu a sběr dat, generativní umělá inteligence a kyberneticko-fyzické výrobní systémy a algoritmy hlubokého a strojového učení utvářejí chytré továrny ve vztahu k virtuálním liniím cest, bezkoliznímu plánování pohybu a koordinovaným a nepředvídatelným úlohám chytré výroby a robotického vnímání, čímž zvyšují ekonomickou per-formanci. Tento kolektivní spis kumuluje a diskutuje o nejnovější a relevantní literatuře o kognitivních digitálních dvojčatech založených na internetu robotických věcí, vícesmyslové rozšířené realitě a technologiích simulačního modelování a generativních systémech umělé inteligence a kyberfyzické výroby v imerzivním průmyslovém metaversu s využitím kontrolních seznamů pro hodnocení důkazů a softwaru pro správu citací.