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Control Charts and Machine Learning for Anomaly Detection in Manufacturing

155,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

30.08.2021

Abbildungen

VI, 269 p. 67 illus., 38 illus. in color.

Herausgeber

Kim Phuc Tran

Verlag

Springer

Seitenzahl

269

Maße (L/B/H)

24,1/16/2,1 cm

Gewicht

582 g

Auflage

21001 Auflage 1st edition 2022

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-030-83818-8

Beschreibung

Portrait


Dr. Kim Phuc Tran is an Associate Professor of Artificial Intelligence and Data Science at the ENSAIT and the GEMTEX laboratory, University of Lille, France. His research focuses on anomaly detection and applications, decision support systems with artificial intelligence, federated learning, edge computing and applications. He has published more than 44 papers in international refereed journal papers, 5 book chapters, and 2 editorials as well as over 20 papers in conference proceedings.

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30.08.2021

Abbildungen

VI, 269 p. 67 illus., 38 illus. in color.

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Kim Phuc Tran

Verlag

Springer

Seitenzahl

269

Maße (L/B/H)

24,1/16/2,1 cm

Gewicht

582 g

Auflage

21001 Auflage 1st edition 2022

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-030-83818-8

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Anomaly Detection in Manufacturing.- EWMA Time-Between-Events-and-Amplitude Control Charts for Correlated Data.- An Adaptive Exponentially Weighted Moving Average Chart for the Ratio of Two Normal Variables.- On the Performance of CUSUM t Chart in the Presence of Measurement Errors.- The Effect of Autocorrelation on the Shewhart Control Chart for the Ratio of Two Normal Variables.- LSTM Autoencoder Control Chart for Multivariate Time Series Data.- Real-Time Production Monitoring Approach for Smart Manufacturing with Artificial Intelligence Techniques.- Anomaly Detection in Graph with Machine Learning.- Profile Control Charts Based on Support Vector Data Description.- An Anomaly Detection Approach Based on the Combination of LSTM Autoencoder and Isolation Forest for Multivariate Time Series Data.