9783030838218 - control charts and machine learning for anomaly detection in manufacturing (springer series in reliability engineering) (3 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2022
Serie: Buch 72 von 90 - Springer Series in Reliability Engineering
- Softcover
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 165,66
EUR 13,98 VersandVersand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
Zustand: New. In.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2022
Serie: Buch 72 von 90 - Springer Series in Reliability Engineering
- Softcover
Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 149,05
EUR 70,00 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 5 verfügbar
Taschenbuch. Zustand: Neu. Control Charts and Machine Learning for Anomaly Detection in Manufacturing | Kim Phuc Tran | Taschenbuch | Springer Series in Reliability Engineering | vi | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9783030838218 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, jue…rgen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2022
Serie: Buch 72 von 90 - Springer Series in Reliability Engineering
- Softcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 171,19
EUR 62,12 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 1 verfügbar
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces the latest research on advanced control charts and new machine learning approaches to detect abnormalities in the smart manufacturing process. By approaching anomaly detection using both statistics and machine learning, the book…promotes interdisciplinary cooperation between the research communities, to jointly develop new anomaly detection approaches that are more suitable for the 4.0 Industrial Revolution.The book provides ready-to-use algorithms and parameter sheets, enabling readers to design advanced control charts and machine learning-based approaches for anomaly detection in manufacturing. Case studies are introduced in each chapter to help practitioners easily apply these tools to real-world manufacturing processes.The book is of interest to researchers, industrial experts, and postgraduate students in the fields of industrial engineering, automation, statistical learning, and manufacturing industries.
