Biases in AI-Supported Industry 4.0 Research: A Systematic Review, Taxonomy, and Mitigation Strategies

Detalhes bibliográficos
Autores:	Arévalo-Royo, Javier [0009-0002-6377-1200], Flor-Montalvo, Francisco-Javier [0000-0002-7614-4655], Latorre-Biel, Juan-Ignacio [0000-0003-4642-7977], Jiménez-Macías, Emilio [0000-0001-6749-4592], Martínez-Cámara, Eduardo [0000-0002-3042-4803], Blanco-Fernández, Julio [0000-0002-7351-5342]
Formato:	artículo
Estado:	Versión publicada
Fecha de publicación:	2025
País:	España
Recursos:	Universidad de La Rioja (UR)
Repositorio:	RIUR. Repositorio Institucional de la Universidad de La Rioja
OAI Identifier:	oai:portal.dialnet.es:doc/690fafde9d779071e7cc14f4
Acesso em linha:	https://investigacion.unirioja.es/documentos/690fafde9d779071e7cc14f4
Access Level:	acceso abierto
Palavra-chave:	CPS digital twin IIoT industrial AI predictive maintenance quality control

Descrição
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