Artificial Intelligence-Driven Decision Support Framework for Improving Energy Efficiency in Industry and Transportation
Langue : anglais
Edité par Springer Dez 2026, 2026
- Livre broché
- Neuf
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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.Springer Vieweg in Springer Science + Business Media, Abraham-Lincoln-Straße 46, 65189 Wiesbaden 408 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 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
- 210x148x23 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.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Droit de rétractation
Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
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.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
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.
Effets de la rétractation
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Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
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