Data-Driven Innovation in Supply Chains and Manufacturing | From Predictive Analytics to Natural Language Processing
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Ltd, 2026
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- Neu

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Data-Driven Innovation in Supply Chains and Manufacturing | From Predictive Analytics to Natural Language Processing | Nipun Joshi (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2026 | Taylor & Francis Ltd | EAN 9781041209225 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
Bestandsnummer des Verkäufers 136048862
- Titel
- Data-Driven Innovation in Supply Chains and Manufacturing | From Predictive Analytics to Natural Language Processing
- Autor
- Nipun Joshi (u. a.)
- Verlag
- Taylor & Francis Ltd
- Erscheinungsjahr
- 2026
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1041209223
- ISBN-13
- 9781041209225
- Artikelgewicht
- 692 Gramm
- Abmessungen
- 253 x 178 x 22 mm
- Verkäuferkataloge
- Bücher
This book explores how modern technologies—especially data analytics, machine learning (ML), and the Internet of Things (IoT)—are transforming supply chain and manufacturing operations. Bridging academic research and industrial practice, the book presents data as a strategic asset driving agility, efficiency, and resilience.
Structured around four themes, it covers:
-- Foundational analytics and optimization
-- Predictive and prescriptive analytics for proactive decision-making
-- Real-time IoT data for workflow monitoring and control
-- Digital Twins and Natural Language Processing (NLP) for modeling and interaction
Chapters include mathematical modeling, case studies, and implementation frameworks, with coverage spanning stochastic forecasting, reinforcement learning, anomaly detection, and semantic parsing of logistics documentation.
Key benefits include its emphasis on integrated intelligence—blending ML, IoT, and simulation for real-time, predictive insights. It also highlights scalability across industries, with tools adaptable to sectors like automotive, healthcare, and aerospace. Each chapter concludes with open problems and future directions, offering a roadmap for innovation in intelligent operations.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Sahil Tripathi is a PhD researcher at Jamia Hamdard, deeply committed to leveraging cutting-edge technologies to address real-world challenges. His research focuses on Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), and Natural Language Processing (NLP), with a particular interest in aligning AI systems with human values to enhance their explainability, robustness, and social impact. Sahil’s work reflects a thoughtful blend of practical ML applications and ethical inquiry, aiming to advance responsible AI deployment in high-impact domains. Known for his problem-solving mindset and creative approach, he consistently seeks innovative solutions to complex challenges, especially in AI and optimization. He holds a Bachelor’s degree in Computer Applications (BCA) and a Master’s degree in Computer Applications (MCA) from Jamia Hamdard,
Parth Saxena is a globally recognized leader in software engineering and artificial intelligence, whose career reflects a deep commitment to innovation, impact, and cross-disciplinary excellence. Currently serving as Vice President and Lead Software Engineer at JPMorgan Chase, he leads strategic technology initiatives for the firm’s investment banking platforms, driving modernization through scalable cloud architectures and advanced user interface frameworks. His leadership is shaping the future of high-value, data-intensive financial systems.
With a strong foundation from the University of Houston–Clear Lake, where he earned a Master’s degree in Computer Science, Saxena has built a versatile career spanning finance, healthcare, and AI ethics. His research and professional focus converge on developing real-world solutions that enhance robustness and accountability in intelligent systems. He is actively championing the adoption of AI initiatives in financial technology, integrating machine learning to solve challenges such as data imbalance in credit card fraud detection, work he has presented at prestigious IEEE conferences.
A Senior Member of IEEE and Global Fellow of AI2030, Saxena collaborates with researchers worldwide to promote responsible and impactful applications of AI. His interdisciplinary engagements include analyzing correlations in clinical trial data for psychiatric medications and leading sentiment analysis studies on digital consumer behavior. These efforts reflect his broader mission: to leverage technology in the service of both industry transformation and societal benefit.
Shiva Kumar Bhuram is a seasoned leader in Enterprise Integration Systems, known for his strategic expertise in Cloud Architecture, Digital Transformation, and global SAP implementations. His career began in scientific research at the Research & Training Unit for Navigational Electronics (NERTU) in Hyderabad, where he co-authored technical papers on GPS and ionospheric modeling—establishing a strong foundation in applied innovation.
Transitioning into information technology, Bhuram initially taught ABAP programming before advancing into industry roles that shaped large-scale, cross-functional solutions. At IBM, he led mission-critical projects across finance, supply chain, and CRM systems, earning accolades such as IBM’s Manager’s Choice Award and Top Contributor Award for his outstanding impact.
Since 2015, he has served as SAP Technical and Integration Lead at Dorman Products, where he architects enterprise-wide systems that connect SAP platforms with Microsoft Azure, MuleSoft, and advanced cloud-based logistics technologies. His work consistently drives process optimization, business transformation, and operational excellence.
Srinivas R. Gottimukkala is a transformational finance and IT leader with over 25 years of experience driving innovation and growth across industries. With academic credentials in commerce, law, and project management, he currently leads business process digitization and financial transformation initiatives at Deere & Company, delivering enterprise-wide impact.
Srinivas specializes in SAP Finance solutions, business analysis, and large-scale digital implementations, with a proven record of advancing supply chain operations and financial systems globally. His ability to collaborate across cross-functional teams and design scalable, data-driven solutions has consistently delivered measurable business value.
A passionate advocate of emerging technologies, Srinivas integrates SAP, AI, and machine learning to build agile, future-ready ecosystems. His deep expertise positions him as a catalyst for organizational success in today’s rapidly evolving digital landscape.
Nipun Joshi is a distinguished product and technology executive with a deep expertise in building scalable software systems for digital commerce. His work has transformed high-volume travel e-commerce platforms, modernizing web and mobile experiences, streamlining flight booking operations, and integrating AI-driven personalization and conversational interfaces.
Earlier in his career, Joshi engineered safety, learning, and incident management systems adopted by multiple Fortune 500 companies to support workforce training and regulatory compliance under OSHA and MSHA standards. His contributions helped organizations operationalize risk reduction in complex industrial environments.
Currently focused on AI-enabled product innovation, Joshi combines platform strategy, cross-functional leadership, and system architecture to deliver adaptive, user-centric ecosystems. He holds a Master’s degree in Computer Science from the University of New Mexico and an MBA from Cornell University, with a career that bridges both research and real-world implementation. His perspective as a practitioner continues to shape how explainable AI and responsive design redefine the future of digital products.
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- zur Lieferung von Waren, wenn diese nach der Lieferung aufgrund ihrer Beschaffenheit untrennbar mit anderen Gütern vermischt wurden;
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