Advancing intelligent toolpath generation: A systematic review of CAD–CAM integration in Industry 4.0 and 5.0

Simonič, Marko (avtor), Palčič, Iztok (avtor), Klančnik, Simon (avtor)

This systematic literature review investigates advancements in intelligent computer-aided design and computer-aided manufacturing (CAD–CAM) integration and toolpath generation, analyzing their evolution across Industry 4.0 and emerging Industry 5.0 (I5.0) paradigms. Using the theory–contextcharacteristics–methodology framework, the study synthesizes 51 peer-reviewed studies (from 2000 to 2025) to map theoretical foundations, industrial applications, technical innovations, and methodological trends. Findings reveal that artificial intelligence (AI) and machine learning dominate research, driving breakthroughs in feature recognition, adaptive toolpath optimization, and predictive maintenance. However, human-centric frameworks central to I5.0, such as socio-technical collaboration, remain underexplored. High-precision sectors (aerospace, biomedical) lead adoption, while small and medium enterprises (SMEs) lag due to resource constraints. Technologically, AI-driven automation and STEP-NC standards show promise, yet interoperability gaps persist due to fragmented data models and legacy systems. Methodologically, AI-based modeling prevails (49 % of studies), but experimental validation and socio-technical frameworks are sparse. Key gaps include limited real-time adaptability, insufficient AI training datasets, and slow adoption of sustainable practices. The review highlights the urgent need for standardized data exchange protocols, scalable solutions for SMEs, and human-AI collaboration models to align CAD–CAM integration with I5.0’s

• Jezik: Angleški jezik
• Ključne besede: CAD–CAM integration, Industry 4.0, Industry 5.0, toolpath optimization, AI, theory–context–characteristics–methodology (TCCM)
• Vrsta gradiva: Članek v reviji
• Tipologija: 1.01 - Izvirni znanstveni članek
• Organizacija: FS - Fakulteta za strojništvo
• Status publikacije: Objavljeno
• Različica publikacije: Objavljena publikacija
• Leto izida: 2025
• Št. strani: 9 str.
• Številčenje: Vol. 71, no. 9/10
• PID: 20.500.12556/RUL-177381
• UDK: 658.5:004.8
• ISSN pri članku: 2536-3948
• DOI: 10.5545/sv-jme.2025.1370
• COBISS.SI-ID: 260345347
• Datum objave v RUL: 22.12.2025

Gradivo je del revije

• Naslov: Strojniški vestnik
• Skrajšan naslov: Stroj. vestn.
• Založnik: Fakulteta za strojništvo
• ISSN: 2536-3948
• COBISS.SI-ID: 294943232

Licence

• Licenca: CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
• Povezava: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
• Opis: To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.

Sekundarni jezik

• Jezik: Slovenski jezik

Izvleček

Pregled literature raziskuje napredek na področju integracije računalniško podprtega konstruiranja in računalniško podprte proizvodnje (CAD–CAM) ter generiranja poti orodja, pri čemer analizira razvoj v okviru Industrije 4.0 in Industrije 5.0 (I5.0). S pomočjo pristopa po teoriji–kontekstuznačilnostih–metodologiji (TCCM) študija sintetizira 51 recenziranih raziskav (v obdobju 2000–2025) ter analizira teoretične osnove, industrijske aplikacije, tehnične inovacije in metodološke trende. Ugotovitve razkrivajo, da raziskave močno zaznamujejo umetna inteligenca (UI) in strojno učenje, ki poganjata preboje na področju prepoznavanja značilnosti, adaptivne optimizacije poti orodja in napovednega vzdrževanja. Vendar pa človeškousmerjene rešitve, ki so osrednjega pomena za I5.0, kot je sociotehnično sodelovanje, ostajajo premalo raziskana. Panoge z visoko natančnostjo (letalska in vesoljska, biomedicinska) vodijo pri uvajanju, medtem ko mala in srednja podjetja (MSP) zaostajajo zaradi omejenih virov. S tehnološkega vidika obetajo avtomatizacija, ki temelji na UI in standardi STEP-NC, a vrzeli v interoperabilnosti ostajajo zaradi razdrobljenih podatkovnih modelov in zastarelih sistemov. Metodološko prevladuje modeliranje na osnovi UI (49 % raziskav), eksperimentalna validacija in sociotehnična ogrodja pa ostajata redka. Ključne vrzeli, ki so bile zaznane v študiji, vključujejo omejeno sprotno prilagodljivost, pomanjkanje zadostnih učnih podatkovnih zbirk za učenje modelov UI, ter počasno uvajanje trajnostnih praks. Pregled poudarja nujnost standardiziranih protokolov za izmenjavo podatkov, razširljivih rešitev za malo serijsko proizvodnjo ter razvoj modelov sodelovanja med človekom in UI, ki bi CAD–CAM integracijo uskladili s trajnostnimi in odpornimi cilji I5.0. Z odpravljanjem teh vrzeli prispeva pregled k oblikovanju na

• Ključne besede: CAD–CAM integracija, Industrija 4.0, Industrija 5.0, optimizacija poti orodja, umetna inteligenca (UI), teorija–kontekstznačilnosti–metodologija (TCCM)

Projekti

• Financer: ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
• Številka projekta: P2-0157
• Naslov: Tehnološki sistemi za pametno proizvodnjo