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Redchuk, AndresAutor o Coautor

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10 de abril de 2023
Publicaciones
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Artículo

Adoption Case of IIoT and Machine Learning to Improve Energy Consumption at a Process Manufacturing Firm, under Industry 5.0 Model

Publicado en:Big Data And Cognitive Computing. 7 (1): 42- - 2023-03-01 7(1), DOI: 10.3390/bdcc7010042

Autores: Redchuk, Andres; Walas Mateo, Federico; Pascal, Guadalupe; Tornillo, Julian Eloy

Afiliaciones

Univ Nacl Arturo Jauretche, Engn & Agron Inst, RA-1888 Florencio Varela, Argentina - Autor o Coautor
Univ Nacl Lomas Zamora, Engn Fac, RA-8659 Lomas De Zamora, Argentina - Autor o Coautor
Univ Rey Juan Carlos, Comp Sci & Engn Dept, Madrid 28933, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Considering the novel concept of Industry 5.0 model, where sustainability is aimed together with integration in the value chain and centrality of people in the production environment, this article focuses on a case where energy efficiency is achieved. The work presents a food industry case where a low-code AI platform was adopted to improve the efficiency and lower environmental footprint impact of its operations. The paper describes the adoption process of the solution integrated with an IIoT architecture that generates data to achieve process optimization. The case shows how a low-code AI platform can ease energy efficiency, considering people in the process, empowering them, and giving a central role in the improvement opportunity. The paper includes a conceptual framework on issues related to Industry 5.0 model, the food industry, IIoT, and machine learning. The adoption case's relevancy is marked by how the business model looks to democratize artificial intelligence in industrial firms. The proposed model delivers value to ease traditional industries to obtain better operational results and contribute to a better use of resources. Finally, the work intends to go through opportunities that arise around artificial intelligence as a driver for new business and operating models considering the role of people in the process. By empowering industrial engineers with data driven solutions, organizations can ensure that their domain expertise can be applied to data insights to achieve better outcomes.

Palabras clave

0Artificial-intelligenceCodes (symbols)Energy efficiencyEnergy utilizationEnergy-consumptionEnvironmental impactFood industriesIiotIndustry 5Industry 5.0Learning algorithmsLow-code platformMachine learningMachine-learningManufacturing firmsOptimizationProcess manufacturingSustainable developmentUnited nation sustainable development goalUnited nationsUnited nations sustainable development goals

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Big Data And Cognitive Computing debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2023, se encontraba en la posición 25/144, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computer Science, Theory & Methods.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 1.14. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 14 Nov 2024)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 2 (fuente consultada: FECYT Feb 2024)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-08-06, el siguiente número de citas:

  • WoS: 8
  • Scopus: 17

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-08-06:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 145.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 175 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 2.35.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 3 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Argentina.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (Redchuk Cisterna, Andrés) .