Στην Βιομηχανία 4.0 τεχνολογίες μεταμορφώνουν τη βιομηχανία παραγωγής ενισχύοντας την παραγωγικότητα, την ποιότητα και την αποδοτικότητα. Ωστόσο, η ενσωμάτωση της μηχανικής μάθησης (ML), της τεχνητής νοημοσύνης (AI) και της ανάλυσης δεδομένων στη «έξυπνη» βιομηχανική παραγωγή αντιμετωπίζει σημαντικές προκλήσεις, όπως το υψηλό αρχικό κόστος, η έλλειψη εξειδικευμένου εργατικού δυναμικού και οι ανησυχίες για την κυβερνοασφάλεια. Η παρούσα μελέτη εξετάζει αυτά τα ζητήματα διερευνώντας πώς οι συγκεκριμένες τεχνολογίες ενσωματώνονται στη Βιομηχανία 4.0.

Η διατριβή θα αναλύσει πώς η ανάλυση δεδομένων, η AI και η ML μπορούν να βελτιστοποιήσουν τις βιομηχανικές διαδικασίες και να ενισχύσουν την ποιότητα των προϊόντων. Μέσα από ολοκληρωμένες μελέτες περίπτωσης κορυφαίων βιομηχανιών θα αναδειχθούν αποτελεσματικές τεχνικές εφαρμογής και απτά πλεονεκτήματα. Επιπλέον, θα εξεταστούν τα εμπόδια υιοθέτησης και θα προταθούν λύσεις.

Ακολουθώντας μια μικτή μεθοδολογική προσέγγιση, η έρευνα θα συνδυάσει ποιοτικές μελέτες περίπτωσης με ποσοτική ανάλυση δεδομένων. Τα δεδομένα θα συλλεχθούν μέσω εταιρικών αναφορών, συνεντεύξεων με ειδικούς του κλάδου και ερευνών. Προηγμένες στατιστικές μέθοδοι και μοντέλα μηχανικής μάθησης θα χρησιμοποιηθούν για την ανάλυση του αντίκτυπου των τεχνολογιών αυτών σε βασικούς δείκτες απόδοσης, όπως ο χρόνος διακοπής λειτουργίας, τα ποσοστά ελαττωματικών προϊόντων και η αποδοτικότητα παραγωγής.

Η παρούσα εργασία είναι σημαντική διότι προσφέρει μια ολοκληρωμένη κατανόηση του τρόπου με τον οποίο οι προηγμένες τεχνολογίες μπορούν να μετασχηματίσουν τη βιομηχανία παραγωγής. Μέσα από την ταυτοποίηση βέλτιστων πρακτικών και πιθανών προβλημάτων, η έρευνα παρέχει χρήσιμες κατευθύνσεις για τους φορείς του κλάδου που υλοποιούν λύσεις Βιομηχανίας 4.0. Παράλληλα, τα ευρήματα θα συμβάλουν στην ακαδημαϊκή συζήτηση γύρω από την έξυπνη παραγωγή, τονίζοντας τον ρόλο της ανάλυσης δεδομένων, της AI και της ML στην προώθηση της βιομηχανικής καινοτομίας και της ανταγωνιστικότητας.

Industry 4.0 technologies are revolutionizing the manufacturing industry by enhancing productivity, quality, and efficiency. However, integrating machine learning (ML), artificial intelligence (AI), and data analytics into smart manufacturing faces significant challenges, including high startup costs, a lack of skilled labor, and cybersecurity concerns. This study addresses these issues by examining how these technologies are integrated into Industry 4.0.
The dissertation will explore how data analytics, AI, and ML can optimize manufacturing processes and improve product quality. Using comprehensive case studies of leading manufacturers to highlight effective implementation techniques and observable advantages. Additionally, adoption hurdles and proposes solutions will be examined.
Using mixed-methods approach, the research will combine qualitative case studies with quantitative data analysis. Data will be gathered through company reports, expert interviews with industry professionals, and surveys. Advanced statistical methods and machine learning models will be used to analyze the impact of these technologies on key performance indicators such as downtime, defect rates, and production efficiency.
This work is important because it offers a thorough understanding of how advanced technologies can revolutionize manufacturing. By identifying best practices and potential problems, the research provides valuable guidance for industry stakeholders implementing Industry 4.0 solutions. The findings will also contribute to the academic discussion on smart manufacturing, emphasizing the role of data analytics, AI, and ML in driving industrial innovation and competitiveness.