AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe findings indicate that digitalization turns maintenance types from mutually exclusive choices into elements of an integrated asset-management continuum, and that Industry 4.0 and trustworthy-AI research adds a human-centric dimension to this continuum.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The digitalization of industrial facilities, driven by Industry 4.0 technologies, is fundamentally changing how production assets are monitored, modeled, and managed, and its strongest effect is felt in maintenance management, where traditional corrective and time-based practices are giving way to data-driven, condition-based, and predictive maintenance strategies. This review addresses two linked questions: how industrial maintenance types can be organized within a consistent framework, and how digital enablers such as cyber-physical systems, the Industrial Internet of Things (IIoT), the digital twin, machine learning, and remaining-useful-life (RUL) estimation reshape these types. The study is designed as a narrative (non-systematic) review of seventy-one peer-reviewed journal articles published between 1995 and 2026, complemented by the primary sources of the reliability centered maintenance literature. Maintenance strategies are classified and compared along a reactive–proactive axis as corrective, planned/periodic, condition-based, predictive, reliability-centered (RCM), risk-based (RBM), and opportunistic maintenance. We show that digitalization repositions these types within a continuous condition-monitoring–diagnosis–prognosis–decision loop. The review also surveys recent developments (large language models and generative artificial intelligence, federated and edge learning, explainable AI, digital-twin interoperability standards, and the human-centric maintenance perspective of Industry 4.0) and discusses their implications for maintenance management. As an original contribution, we propose a conceptual digital-maintenance framework that couples the digital twin, RUL-based maintenance-interval computation, and an expected profit-loss indicator (ePLI) with a reminder/alarm decision layer; the ePLI is formalized through an expected-loss expression, a threshold-based reminder/alarm rule, and an illustrative application scenario. The findings indicate that digitalization turns maintenance types from mutually exclusive choices into elements of an integrated asset-management continuum, and that Industry 4.0 and trustworthy-AI research adds a human-centric dimension to this continuum. For practitioners, the review offers a stepwise roadmap for migrating from corrective and time-based practice toward predictive, economically justified maintenance.
Özet
Endüstriyel tesislerin Endüstri 4.0 teknolojileriyle dijitalleşmesi, üretim varlıklarının izlenmesi, modellenmesi ve yönetilme biçimlerini temelden değiştirmekte; bu dönüşümün en güçlü etkilerinden biri, geleneksel düzeltici ve zamana dayalı bakım uygulamalarının yerini veri odaklı, duruma dayalı ve kestirimci bakım stratejilerine bıraktığı bakım yönetimi alanında görülmektedir. Bu derleme, birbiriyle ilişkili iki temel soruya odaklanmaktadır: Endüstriyel bakım türleri tutarlı bir çerçeve içerisinde nasıl sınıflandırılabilir ve siber-fiziksel sistemler, Endüstriyel Nesnelerin İnterneti (IIoT), dijital ikiz, makine öğrenmesi ve kalan faydalı ömür (RUL) tahmini gibi dijital teknolojiler bu bakım türlerini nasıl dönüştürmektedir? Çalışma, 1995–2026 yılları arasında yayımlanmış 71 hakemli dergi makalesinin yanı sıra güvenilirlik merkezli bakım (RCM) literatürünün temel kaynaklarını kapsayan anlatı türünde (sistematik olmayan) bir derleme olarak tasarlanmıştır. Bakım stratejileri; reaktif–proaktif ekseninde düzeltici bakım, planlı/periyodik bakım, koşula dayalı bakım, kestirimci bakım, güvenilirlik merkezli bakım (RCM), risk temelli bakım (RBM) ve fırsatçı bakım olmak üzere sınıflandırılmış ve karşılaştırılmıştır. Bulgular, dijitalleşmenin bu bakım türlerini sürekli durum izleme–teşhis–öngörü–karar verme döngüsü içerisinde yeniden konumlandırdığını göstermektedir. Ayrıca çalışmada; büyük dil modelleri ve üretken yapay zekâ, federatif ve uçta öğrenme, açıklanabilir yapay zekâ, dijital ikizler arası birlikte çalışabilirlik standartları ve Endüstri 4.0'ın insan merkezli bakım yaklaşımı gibi güncel gelişmeler incelenmiş ve bunların bakım yönetimine etkileri tartışılmıştır. Çalışmanın özgün katkısı olarak; dijital ikiz, RUL tabanlı bakım aralığı hesaplaması ve beklenen kâr-kayıp göstergesini (ePLI) bir hatırlatma/alarm karar katmanıyla birleştiren kavramsal bir dijital bakım çerçevesi önerilmiştir. ePLI; beklenen kayıp ifadesi, eşik tabanlı hatırlatma/alarm kuralı ve örnek bir uygulama senaryosu aracılığıyla formüle edilmiştir. Bulgular, dijitalleşmenin bakım türlerini birbirinden bağımsız seçenekler olmaktan çıkararak entegre bir varlık yönetimi sürekliliğinin unsurları hâline getirdiğini ve Endüstri 4.0 ile güvenilir yapay zekâ araştırmalarının bu sürekliliğe insan merkezli yeni bir boyut kazandırdığını göstermektedir. Uygulayıcılar açısından çalışma, düzeltici ve zamana dayalı bakım uygulamalarından kestirimci ve ekonomik açıdan gerekçelendirilmiş bakım yaklaşımına geçiş için aşamalı bir yol haritası sunmaktadır.