أشارت دراسة استعراضية حديثة لباحثين من جامعة موناش الأسترالية إلى أنه مع تحول التصنيع نحو الصناعة 5.0، فإن تحسين قدرة الروبوتات على التنبؤ بسلوك الإنسان يمكن أن يساعد في خلق بيئات تصنيع أكثر أمانًا وقدرة على التكيف وكفاءة. نُشرت هذه الدراسة في "المجلة الدولية لأبحاث الإنتاج"، واستكشفت كيفية تعزيز التعاون بين الإنسان والآلة في المساحات الصناعية المشتركة، لتتناسب مع الاتجاه المتزايد للتفاعل بين العمال والآلات.

أظهر التحليل الاستعراضي أن الصناعة 5.0 تقود التحول في القطاع التصنيعي نحو نماذج إنتاج أكثر تركيزًا على الإنسان، حيث تجمع بين التفكير الإبداعي البشري والدقة التشغيلية للروبوتات. ومع ذلك، فإن التعاون الأوثق بين الإنسان والآلة يطرح مخاطر جديدة، مثل احتمالية حدوث تصادمات أو تأخيرات في الإنتاج أو انخفاض الكفاءة إذا فشلت الروبوتات في التنبؤ بدقة بحركات الإنسان.

قيم الباحثون تقنيات متعددة للتنبؤ بالسلوك البشري، بما في ذلك النماذج الميكانيكية القائمة على الحركة الفيزيائية، والنماذج القائمة على البيانات التي تستخدم أجهزة الاستشعار والذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى أنظمة هجينة تدمج بين الاثنين. وجدت الدراسة أنه على الرغم من أن لكل طريقة مزاياها، إلا أن الحلول المتكاملة قد تكون أكثر فاعلية في سيناريوهات التصنيع المستقبلية.

أشارت الورقة البحثية أيضًا إلى التحديات الحالية، مثل تباين السلوك البشري، ونقص مجموعات البيانات متعددة الوسائط الموحدة، وقيود النمذجة الفيزيائية، والحاجة إلى مراعاة العوامل البشرية مثل الثقة، وحمل العمل، والحالة المعرفية بشكل أكثر شمولاً. لمعالجة هذه القصور، اقترح المؤلفون إطارًا موحدًا يدمج البيانات متعددة الوسائط، والنمذجة الفيزيائية، والتنبؤ بالسلوك، والتحكم التكيفي، لتحسين فعالية التعاون بين الإنسان والآلة.

وشدد المؤلف المشارك يونلونغ تانغ على أن تحسين قدرة الروبوتات على فهم والاستجابة للسلوك البشري أمر بالغ الأهمية لتطوير أنظمة التصنيع في الجيل القادم. وقال: "جوهر الصناعة 5.0 هو تصميم أنظمة التصنيع حول الأشخاص والتكنولوجيا. من خلال تحسين طريقة تنبؤ الروبوتات بسلوك الإنسان، يمكننا خلق بيئات إنتاج أكثر إنتاجية وأمانًا وقدرة على التكيف وتركز على الإنسان."

توفر هذه الدراسة مرجعًا نظريًا للتعاون بين الإنسان والآلة في سياق الصناعة 5.0، وتهدف إلى تعزيز الترقية الذكية للتصنيع. يمكن الاطلاع على الورقة البحثية الكاملة عبر الرابط المحدد.