Artificial Intelligence-Driven Decision Support Framework for Improving Energy Efficiency in Industry and Transportation
Langue : anglais
Edité par Springer, Berlin, Springer Vieweg Dez 2026, 2026
- Livre broché
- Neuf
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Energy-intensive sectors such as industry and transportation are vital to economic development, yet remain major contributors to global energy consumption and greenhouse gas emissions. Enhancing their energy efficiency is essential to achieving climate resilience and meeting decarbonization goals. Despite abundant operational and sensor data, decision-making in these sectors often relies on heuristics and lacks systematic, transparent, and explainable analyticalsupport. Existing Artificial Intelligence (AI)-based decision support methods frequently fall short in integrating robust data preprocessing, causal interpretation, and actionable recommendation generation, limiting their practical impact.This book develops and validates an AI-driven decision support framework to improve energy efficiency in energy-intensive industrial and transportation systems. Guided by a three-cycle Design Science Research (DSR) methodology, the framework integrates complementary AI techniques into a modular, end-to-end architecture that transforms heterogeneous raw data into interpretable, actionable recommendations. It includes systematic data quality assessment and preprocessing pipelines, time-series segmentation, clustering key performance indicators for pattern recognition, causal inference methods to identify drivers of inefficiency, and a multimodal large language model (LLM)-based decision support module that translates analytical outcomes into domain-relevant strategies. 366 pp. Englisch. …
N° de réf. du vendeur 9783658519643
- Titre
- Artificial Intelligence-Driven Decision Support Framework for Improving Energy Efficiency in Industry and Transportation
- Auteur
- Zhipeng Ma
- Éditeur
- Springer, Berlin, Springer Vieweg Dez 2026
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3658519649
- ISBN à 13 chiffres
- 9783658519643
- Poids de l'article
- 526 grammes
- Dimensions
- 210x148x21 mm
Energy-intensive sectors such as industry and transportation are vital to economic development, yet remain major contributors to global energy consumption and greenhouse gas emissions. Enhancing their energy efficiency is essential to achieving climate resilience and meeting decarbonization goals. Despite abundant operational and sensor data, decision-making in these sectors often relies on heuristics and lacks systematic, transparent, and explainable analytical support. Existing Artificial Intelligence (AI)-based decision support methods frequently fall short in integrating robust data preprocessing, causal interpretation, and actionable recommendation generation, limiting their practical impact.
This book develops and validates an AI-driven decision support framework to improve energy efficiency in energy-intensive industrial and transportation systems. Guided by a three-cycle Design Science Research (DSR) methodology, the framework integrates complementary AI techniques into a modular, end-to-end architecture that transforms heterogeneous raw data into interpretable, actionable recommendations. It includes systematic data quality assessment and preprocessing pipelines, time-series segmentation, clustering key performance indicators for pattern recognition, causal inference methods to identify drivers of inefficiency, and a multimodal large language model (LLM)-based decision support module that translates analytical outcomes into domain-relevant strategies.
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À propos de l’auteur
Zhipeng Ma is a postdoctoral researcher from SDU Center for Energy Informatics at the University of Southern Denmark. His research focuses on data science and industrial digitalization, with particular emphasis on developing and applying digitalization methods, including machine learning, artificial intelligence, and advanced data processing techniques, to analyze energy efficiency and design data-driven decision support systems.
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Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
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Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
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