这本书聚焦于在可持续制造领域中利用机器学习进行误差减少、资源优化和收入增长方面的最新发展。它展示了智能技术(如机器学习)在工业4.0领域的整合,以实现更高质量的产品和高效的制造方法。 专注于工业4.0生态系统中机器学习应用,如资源优化、数据分析和预测。强调在制造过程中可解释机器学习模型的重要性。从工业4.0的角度介绍了机器学习和大数据分析的整合。讨论可持续制造的先进计算技术。从工业4.0的视角研究运营和供应链的环境影响。本书通过涵盖广泛的机器学习应用,如故障检测、网络攻击预测和库存管理,为可持续制造提供了科学和技术洞察。此外,它进一步讨论了在工业4.0中使用机器学习进行资源优化以及可解释机器学习模型的应用。本书将成为高年级本科生、研究生和机械工程、制造工程、生产工程、航空航天工程和计算机工程等领域的学术研究人员的理想参考资料。

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