Big data as a promoter of industry 4.0: Lessons of the semiconductor industry

Cemernek, David; Gursch, Heimo; Kern, Roman

doi:10.1109/indin.2017.8104778

Cited by 19 publications

(8 citation statements)

References 13 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…• Big data: "large volumes of high velocity, complex and variable data requiring advanced techniques to enable the capture, storage, distribution, management and analysis of the information" [64].…”

mentioning

confidence: 99%

Quality 4.0: The EFQM 2020 Model and Industry 4.0 Relationships and Implications

Fonseca

Amaral

Oliveira³

2021

Sustainability

140

View full text Add to dashboard Cite

The European Foundation for Quality Management (EFQM) 2020 model is a comprehensive and updated business model that encompasses sustainability and shares features with Industry 4.0, emphasizing transformation and improved organizational performance, yet with different theoretical and practical foundations. This research highlights the EFQM 2020 model’s novelties and its relationships/implications with the Industry 4.0 paradigm, contributing to the Quality 4.0 body of knowledge. Several linkages between the EFQM 2020 model and Industry 4.0 have been identified, namely, at the criteria level and guidance points, which can support successful digital transformation by combining quality and excellence with Industry 4.0. However, given the model’s generic and non-prescriptive nature, there is no specific reference to the nine Industry 4.0 pillars. Additionally, the links between direction and organizational culture and leadership criteria and driving performance and transformation are not evident, which might be a concern for business and technology transformation strategies. Managing knowledge, skills, and capabilities is critical for the successful adoption of Industry 4.0. The EFQM model adds a strategic and technologically unbiased perspective to Industry 4.0, providing an integrated business excellence framework for Quality 4.0. With empirical support of the model application, future research is recommended to develop this subject further.

show abstract

mentioning

confidence: 99%

Quality 4.0: The EFQM 2020 Model and Industry 4.0 Relationships and Implications

Fonseca

Amaral

Oliveira³

2021

Sustainability

140

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…The presented failure detection circuit may also be used for further automatization of the ALT procedure or integration of the laboratory setup in a larger infrastructure, compliant with Industry 4.0 concepts [58]. In this paper, the most basic version of the laboratory setup for ALT of power SiC MOSFETs is presented.…”

Section: Failure Detection Algorithm For Alt Testingmentioning

confidence: 99%

Active Power Cycling Test Bench for SiC Power MOSFETs—Principles, Design, and Implementation

Baba

Gieraltowski

Jasiński

et al. 2021

IEEE Trans. Power Electron.

View full text Add to dashboard Cite

One way to achieve the best in class reliability is the implementation of a Design for Reliability methodology into the design process in order to estimate the lifetime of each individual critical component, based on proper reliability models for failure modes. The main drawback of the above-mentioned approach is that it relies on handbook-based reliability models, which usually are only accurate for particular components. This fact causes the necessity to develop a testing procedure for SiC power MOSFET, to determine its reliability model parameters. Such model could be further implemented in the Design for Reliability methodology for the high performance power supply design process. In this paper, a cost effective and industrial friendly laboratory setup for Active Power Cycling of SiC power MOSFETs in SOT-227b housing is presented. By this example, various control strategies for accelerated lifetime testing, degradation indicators for wear out condition monitoring and junction temperature estimation methods are compared on their impact on test results and complexity in either laboratory setup and its maintenance procedure. Technical issues related to the start-up of Active Power Cycling test and failure detection algorithm are discussed. Finally, test results for SiC power MOSFETs subjected to over 63355 power cycles are presented.

show abstract

“…Endüstri 4.0'ın içerisinde "Büyük Veri, Otonom Robotlar, Simülasyon, Sistem Entegrasyonu (Yatay Ve Dikey Sistem Entegrasyonu), Nesnelerin Endüstriyel İnterneti, Siber Güvenlik, Bulut Bilişim, Katmanlı Üretim ve Artırılmış Gerçeklik" olmak üzere dokuz yeni teknoloji yer almaktadır. Bu teknolojik kavramlar izole edilmiş ve optimize edilmiş endüstriyel üretimini tamamen bütünleşmiş, otomatik ve optimize edilmiş bir üretim akışına dönüştürmektedir (Şekil 2) [15,16]. Bu başlıkların kısa tanımları verilmeye çalışılmıştır.…”

Section: Endüstri̇ 40 (Industry 40)unclassified

“…Bu başlıkların kısa tanımları verilmeye çalışılmıştır. 1) Büyük Veri; Büyük veri depolama, dağıtım, yönetim ve bilgi analizini sağlamak için büyük hacimli, yüksek hızlı, karmaşık ve değişken veriler, ileri teknikler ve teknoloji içeren sistemdir [15]. Büyük veri, geleneksel veri işlemlerinden farklı olarak hacim, hız ve çeşitlilik açısından yenilikler sunmaktadır [17].…”

Section: Endüstri̇ 40 (Industry 40)unclassified

Endüstri 4.0’ın Proje Yönetim Etmenlerine Etkisi

Taner

Biçer

2021

Politeknik Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Yönetim, modern bilimsel anlayışına ulaşana kadar pek çok aşamadan geçmiş ve her zaman pratikte var olmuştur. Dünya nüfusunun artması ve kentleşmeye bağlı olarak çevresel, sosyal ve ekonomik faaliyetler için endüstrileşmeye duyulan ihtiyaçlar artmıştır. Gelişen teknoloji sayesinde endüstriyel ürünlerin daha hızlı ve esnek üretilebilmesi yönündeki beklentilerin iyi bir yönetimle karşılanması; çevresel, sosyal ve ekonomik sorunların azalması için elzemdir. Yapı endüstrisindeki her projenin kendi özgün olmasından dolayı proje yönetiminin önemi gün geçtikçe artmıştır. Bu doğrultuda günümüzde birçok alanda çığır açan teknolojik uygulamalarla dolu bir çağı yansıtan Endüstri 4.0'ın proje yönetimine etkisi önemli bir araştırma konusudur. Bu çalışmada öncelikle Endüstri 4.0'ın beraberinde getirdiği dönüşümler hakkında literatür araştırması yapılmıştır. Sonrasında bu dönüşümlerin proje yönetim etmenleri üzerinde etkisinin ortaya koyulması için yönetim etmenleri açıklanmış ve endüstri 4.0'ın getirileri üzerine analiz gerçekleştirilmiştir. Endüstri 4.0 teknolojilerinin proje yönetim etmenlerinde kullanılması ile sorunlara gerçek zamanlı çözüm önerileri getirerek başarılı proje yönetiminin sağlanacağı öngörülmüştür. Elde edilen verilerin proje paydaşlarına yol gösterici olması ve alana katkı sağlaması amaçlanmaktadır.

show abstract

Big data as a promoter of industry 4.0: Lessons of the semiconductor industry

Cited by 19 publications

References 13 publications

Quality 4.0: The EFQM 2020 Model and Industry 4.0 Relationships and Implications

Quality 4.0: The EFQM 2020 Model and Industry 4.0 Relationships and Implications

Active Power Cycling Test Bench for SiC Power MOSFETs—Principles, Design, and Implementation

Endüstri 4.0’ın Proje Yönetim Etmenlerine Etkisi

Contact Info

Product

Resources

About