Intelligence Optimization for Green Scheduling in Manufacturing Systems: Engineering Applications of Computational Methods, cartea 18
Autor Chao Lu, Liang Gao, Xinyu Li, Lvjiang Yinen Limba Engleză Hardback – 18 noi 2023
Observăm în lucrarea Intelligence Optimization for Green Scheduling in Manufacturing Systems o abordare tehnică riguroasă a sustenabilității în mediul industrial, axată pe optimizarea fluxurilor de lucru prin algoritmi avansați. Publicat sub egida Springer, volumul de față, ediția 2023, investighează cum tehnologia programării producției poate reduce amprenta ecologică în diverse configurații de atelier. Notăm cu interes faptul că autorii nu se limitează la teorie, ci propun un cadru fundamental pentru implementarea optimizării inteligente, esențială în contextul actual al manufacturii verzi.
Structura cărții este una modulară și progresivă, facilitând înțelegerea treptată a complexității sistemelor. Începând cu o privire de ansamblu asupra sistemelor, cuprinsul ghidează cititorul prin scenarii specifice: de la programarea verde în medii cu o singură mașină, la structuri de tip „permutation flow shop”, „hybrid flow shop” și, în final, „job shop”. Această ierarhizare permite inginerilor și cercetătorilor să aplice soluțiile de optimizare în funcție de arhitectura specifică a unității de producție pe care o gestionează.
Cititorul care a aplicat deja conceptele din AI in Manufacturing and Green Technology de Sambit Kumar Mishra va găsi aici o specializare profundă pe zona de „scheduling”, completând viziunea generală despre resurse regenerabile cu algoritmi matematici de precizie pentru eficientizarea timpului și a consumului energetic. Față de lucrările anterioare ale autorilor, precum cele dedicate identificării oscilațiilor în sistemele de putere sau algoritmilor Fourier, acest volum marchează o evoluție clară către integrarea inteligenței artificiale în managementul sustenabil al producției. Suntem de părere că rigoarea matematică moștenită din lucrările lor precedente conferă acestui titlu o bază solidă pentru implementări industriale reale.
Din seria Engineering Applications of Computational Methods
- 20%
Preț: 953.60 lei - 24%
Preț: 981.82 lei -
Preț: 307.89 lei - 24%
Preț: 750.28 lei - 18%
Preț: 865.40 lei - 18%
Preț: 866.32 lei - 15%
Preț: 616.99 lei - 18%
Preț: 707.09 lei - 24%
Preț: 904.72 lei - 24%
Preț: 1016.49 lei - 18%
Preț: 1079.36 lei - 18%
Preț: 926.24 lei - 18%
Preț: 1069.11 lei - 18%
Preț: 906.58 lei - 18%
Preț: 1065.57 lei - 18%
Preț: 764.39 lei - 18%
Preț: 908.93 lei - 15%
Preț: 612.60 lei - 15%
Preț: 616.61 lei
Preț: 958.49 lei
Preț vechi: 1198.10 lei
-20%
Carte disponibilă
Livrare economică 06-20 mai
Specificații
ISBN-10: 9819969867
Pagini: 264
Ilustrații: XI, 250 p. 80 illus., 70 illus. in color.
Dimensiuni: 160 x 241 x 19 mm
Greutate: 0.61 kg
Ediția:1st ed. 2023
Editura: Springer
Colecția Engineering Applications of Computational Methods
Seria Engineering Applications of Computational Methods
Locul publicării:Singapore, Singapore
De ce să citești această carte
Pentru inginerii industriali și studenții de la facultățile de automatică sau calculatoare, această carte oferă instrumentele matematice necesare pentru a transforma o linie de producție clasică într-una sustenabilă. Câștigați acces la modele de optimizare testate pentru diverse medii de lucru, reușind astfel să echilibrați eficiența economică cu obiectivele de protecție a mediului prin tehnologii de tip „green scheduling”.
Despre autor
Echipa de autori, condusă de Chao Lu și Liang Gao, reunește experți în inginerie industrială și computațională. Chao Lu are o experiență vastă în controlul sistemelor de putere și algoritmi de procesare a semnalelor, publicând anterior lucrări fundamentale despre transformatele Fourier și controlul rețelelor electrice inteligente. Colaborarea lor în cadrul Engineering Applications of Computational Methods reflectă o preocupare constantă pentru aplicarea algoritmilor discreți și a optimizării inteligente în rezolvarea problemelor complexe de inginerie modernă.
Descriere scurtă
Cuprins
Notă biografică
Liang Gao received the B.Sc. degree in mechatronic engineering from Xidian University, Xi’an, China, in 1996, and the Ph.D. degree in mechatronic engineering from the Huazhong University of Science and Technology (HUST), Wuhan, China, in 2002. He is a professor of the Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering and the deputy director of State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology. He was supported by the National Science Fund for Distinguished Young Scholars of China in 2018. His research interests include operations research and optimization, big data and machine learning, etc. He has published over 500 papers indexed by SCIE and authored 15 monographs.
Xinyu Li received his Ph.D. degree in industrial engineering from Huazhong University of Science and Technology (HUST), China, 2009. He is a professor of the Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering, State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology, and School of Mechanical Science and Engineering, HUST. He had published more than 100 refereed papers. His research interests include intelligent algorithm, scheduling and machinelearning, etc.
Lvjiang Yin is a professor, Master’s degree supervisor, and dean of the School of Economics and Management at Hubei University of Automotive Technology. His research interests include green scheduling and intelligent logistics system. He is the first outstanding young social science talent in Hubei Province, the leading talent of science and technology innovation and entrepreneurship in Shiyan City. He has published more than 30 papers, including 11 SCI and SSCI papers and 6 EI indexed papers. He has hosted 1 National Social Science Foundation project, 5 provincial research projects such as the Ministry of Education Fund Project and Hubei Provincial Foundation Project, and has won more than ten provincial and ministerial-level scientific and technological awards and two teaching achievement awards.
Caracteristici
Descriere
This book investigates in detail production scheduling technology in different kinds of shop environment to achieve sustainability manufacturing.