Exploring Industry 5.0: An Overview of AI-Driven Production Scheduling and Sequencing
[EN] This article is a preliminary analysis of the existing scientific literature on the use of artificial intelligence algorithms and optimisation techniques for production scheduling and sequencing in Industry 4.0 and 5.0 smart manufacturing environments. Ninety-one relevant articles are identifie...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | inglés |
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| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/235629 |
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| Palabra clave: | Artificial intelligence Production scheduling and sequencing Industry 5.0 08.- Fomentar el crecimiento económico sostenido, inclusivo y sostenible, el empleo pleno y productivo, y el trabajo decente para todos 09.- Desarrollar infraestructuras resilientes, promover la industrialización inclusiva y sostenible, y fomentar la innovación 12.- Garantizar las pautas de consumo y de producción sostenibles |
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Exploring Industry 5.0: An Overview of AI-Driven Production Scheduling and SequencingParedes-Quevedo, J.Mula, Josefa|||0000-0002-8447-3387Díaz-Madroñero Boluda, Francisco Manuel|||0000-0003-1693-2876Artificial intelligenceProduction scheduling and sequencingIndustry 5.008.- Fomentar el crecimiento económico sostenido, inclusivo y sostenible, el empleo pleno y productivo, y el trabajo decente para todos09.- Desarrollar infraestructuras resilientes, promover la industrialización inclusiva y sostenible, y fomentar la innovación12.- Garantizar las pautas de consumo y de producción sostenibles[EN] This article is a preliminary analysis of the existing scientific literature on the use of artificial intelligence algorithms and optimisation techniques for production scheduling and sequencing in Industry 4.0 and 5.0 smart manufacturing environments. Ninety-one relevant articles are identified that address issues related to production planning and job scheduling in smart factories. Approaches like reinforcement learning, genetic algorithms and hybrid systems to improve efficiency, flexibility and sustainability in manufacturing processes are highlighted. It also discusses differences in Industry 4.0 and 5.0 issues and current challenges, and suggests future research areas to optimise scheduling and sequencing in these advanced manufacturing environments.This research received funding from the Generalitat Valenciana project PROMETEO/2021/065 (i4OPT) and grant PDC2022 133957-I00 (CADS4.0-II) funded by MCIN/AEI /https://doi.org/10.13039/501100011033 and by European Union Next Generation EU/PRTR.SpringerDepartamento de Organización de EmpresasCentro de Investigación en Gestión e Ingeniería de ProducciónEscuela Politécnica Superior de AlcoyGeneralitat ValencianaAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIONRepositorio Institucional de la Universitat Politècnica de València Riunet20252025-05-01journal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501VoRhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfapplication/pdfhttps://riunet.upv.es/handle/10251/235629reponame:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valénciainstname:Universitat Politècnica de València (UPV)InglésengAgencia Estatal de Investigación http://dx.doi.org/10.13039/501100011033 Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023 PDC2022-133957-I00 VALIDACION DE RESULTADOS TRANSFERIBLES DE OPTIMIZACION DE TECNOLOGIAS DE PRODUCCION CERO-DEFECTOS HABILITADORAS PARA CADENAS DE SUMINISTRO 4.0Generalitat Valenciana https://doi.org/10.13039/501100003359 PROMETEO%2F2021%2F065 Industrial Production and Logistics Optimization in Industry 4.0 (i4OPT)open accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Reserva de todos los derechoshttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:dnet:riunet______::a73b954e21397f21e37342f5472cabbd2026-06-13T07:49:27Z |
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[EN] This article is a preliminary analysis of the existing scientific literature on the use of artificial intelligence algorithms and optimisation techniques for production scheduling and sequencing in Industry 4.0 and 5.0 smart manufacturing environments. Ninety-one relevant articles are identified that address issues related to production planning and job scheduling in smart factories. Approaches like reinforcement learning, genetic algorithms and hybrid systems to improve efficiency, flexibility and sustainability in manufacturing processes are highlighted. It also discusses differences in Industry 4.0 and 5.0 issues and current challenges, and suggests future research areas to optimise scheduling and sequencing in these advanced manufacturing environments. |
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