АКТУАЛНИ ТЕНДЕНЦИИ В МАШИНОСТРОЕНЕТО - ПОТЕНЦИАЛ ЗА РАСТЕЖ

Автори

Ключови думи
Машиностроене, Индустрия 4.0, Индустрия 5.0, Устойчивост, Изкуствен интелект, Интернет на нещата (IoT), Адитивно производство, Дигитални близнаци, Сътрудничество между хора и машини, Устойчиво развитие.

Резюме
Настоящата студия разглежда еволюцията на машиностроенето в контекста на съвременните технологични и социални промени, като поставя акцент върху интеграцията на иновации и устойчиви практики. Анализирани са концепциите за „Индустрия 4.0“ и „Индустрия 5.0“, които трансформират производствените процеси чрез внедряване на изкуствен интелект, интернет на нещата (IoT), адитивно производство и дигитални близнаци. Индустрия 5.0 е представена като следващ етап в индустриалната револю-ция, който поставя акцент върху сътрудничеството между хората и машините, устойчивостта и социалната отговорност. Изследването подчертава значението на иноваци-ите за преодоляване на глобалните предизвикателства и предлага насоки за развитието на машиностроителния сектор в бъдеще, очертани са перспективите за по-ефективно и устойчиво индустриално производство, което е в хармония с целите на устойчивото развитие.

JEL Класификатор: O33, L23, Q01, L16, C63.
Кодове на научна квалификация:
Страници: 31
Цена: 1 Точки

Още статии от този брой

  • ЕВРОПЕЙСКА НОРМАТИВНА РЕГЛАМЕНТАЦИЯ НА ПРИЛОЖЕНИЕТО НА ИЗКУСТВЕНИЯ ИНТЕЛЕКТ

    Желанието на Европейския съюз да се наложи като световен лидер в областта на изкуствения интелект доведе до приемането на първия Акт за изкуствения интелект (АИИ). С този иновативен нормативен текст ЕС се стреми да промени модела на уп-равление на риска от реактивен към проактивен. Целта на статията е да се направи опит за очертаване потенциала на ...

  • ПРОГНОЗИРАНЕ НА ТЪРСЕНЕТО НА БЪРЗООБОРОТНИ СТОКИ: СРАВНИТЕЛЕН АНАЛИЗ НА КЛАСИЧЕСКИ И МОДЕРНИ МАШИННИ АЛГОРИТМИ

    Тази публикация предоставя задълбочен анализ на различни методи за прогнозиране на търсенето в ритейл сектора, включващи както класически статистически модели, така и съвременни алгоритми за машинно обучение. Разгледани са класическите модели ARIMA и тройно експоненциално изглаждане, които са доказали своята ефективност при анализ на времеви ...

  • ПРЕДИЗВИКАТЕЛСТВА ПРЕД ДИГИТАЛНАТА ТРАНСФОРМАЦИЯ НА БАНКОВИЯ СЕКТОР В БЪЛГАРИЯ

    Обект на изследване в студията е дигиталната трансформация в банкирането. В разработката се прави емпиричен анализ на състоянието на дигитализацията на банките в България. На базата на проведено авторово анкетно проучване се очертават някои проблеми и перспективи на дигиталното банкиране у нас. Доказва се, че в процеса на дигитална трансформация ...