Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
20
Poziom I
Status:
Autorzy: Piotrowska Katarzyna, Pizoń Jakub, Waszkowski Robert
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Strony: 313 - 325
Web of Science® Times Cited: 0
Bazy: Web of Science
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: TAK
Nazwa konferencji: International Scientific-Technical Conference MANUFACTURING V
Skrócona nazwa konferencji: MANUFACTURING 2026
URL serii konferencji: LINK
Termin konferencji: 19 maja 2026 do 21 maja 2026
Miasto konferencji: Poznań
Państwo konferencji: POLSKA
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: angielski
The paper explores how digital transformation reshapes quality management systems (QMS) in manufacturing, highlighting the role of Industry 4.0 technologies in advancing modern practices of operational excellence. It contains the contribution of tools such as the Internet of Things (IoT), artificial intelligence (AI), machine learning (ML), big data analytics, and integrated ERP/MES platforms to the ongoing shift in quality management. The discussion also includes organizational determinants of effective digital adoption, particularly employee capabilities, institutional readiness, and collaboration across departments. Drawing on contemporary research and practical examples, the paper demonstrates that well-executed digital transformation enhances alignment with ISO 9001:2015, increases process reliability, minimizes deviations, and strengthens continuous improvement efforts. Nevertheless, companies must address obstacles including system-integration difficulties, cybersecurity concerns, investment demands, and workforce skill gaps. The analysis emphasizes that achieving the full potential of Quality 4.0 requires a deliberate, staged implementation strategy that connects technological change with organizational growth. Key recommendations include developing digital skills, establishing robust data-management practices, employing predictive-analytics tools, and building cooperative relationships with technology partners to create intelligent, adaptable, and sustainable quality-management environments.