The Digital Transformation of Product Formulation
Langue : anglais
Edité par CRC Press Aug 2024, 2024
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- Neuf
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -In competitive manufacturing industries, organizations embrace product development as a continuous investment strategy since both market share and profit margin stand to benefit. Formulating new or improved products has traditionally involved lengthy and expensive experimentation in laboratory or pilot plant settings. However, recent advancements in areas from data acquisition to analytics are synergizing to transform workflows and increase the pace of research and innovation. The Digital Transformation of Product Formulation offers practical guidance on how to implement data-driven, accelerated product development through concepts, challenges, and applications. In this book, you will read a variety of industrial, academic, and consulting perspectives on how to go about transforming your materials product design from a twentieth-century art to a twenty-first-century science.Presents a futuristic vision for digitally enabled product development, the role of data and predictive modeling, and how to avoid project pitfalls to maximize probability of successDiscusses data-driven materials design issues and solutions applicable to a variety of industries, including chemicals, polymers, pharmaceuticals, oil and gas, and food and beveragesAddresses common characteristics of experimental datasets, challenges in using this data for predictive modeling, and effective strategies for enhancing a dataset with advanced formulation information and ingredient characterizationCovers a wide variety of approaches to developing predictive models on formulation data, including multivariate analysis and machine learning methodsDiscusses formulation optimization and inverse design as natural extensions to predictive modeling for materials discovery and manufacturing design space definitionFeatures case studies and special topics, including AI-guided retrosynthesis, real-time statistical process monitoring, developing multivariate specifications regions for raw material quality properties, and enabling a digital-savvy and analytics-literate workforceThis book provides students and professionals from engineering and science disciplines with practical know-how in data-driven product development in the context of chemical products across the entire modeling lifecycle. 364 pp. Englisch.…
N° de réf. du vendeur 9781032474069
- Titre
- The Digital Transformation of Product Formulation
- Auteur
- Alix Schmidt
- Éditeur
- CRC Press Aug 2024
- Année de publication
- 2024
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1032474068
- ISBN à 13 chiffres
- 9781032474069
- Poids de l'article
- 710 grammes
- Dimensions
- 240x161x24 mm
In competitive manufacturing industries, organizations embrace product development as a continuous investment strategy since both market share and profit margin stand to benefit. Formulating new or improved products has traditionally involved lengthy and expensive experimentation in laboratory or pilot plant settings. However, recent advancements in areas from data acquisition to analytics are synergizing to transform workflows and increase the pace of research and innovation. The Digital Transformation of Product Formulation offers practical guidance on how to implement data-driven, accelerated product development through concepts, challenges, and applications. In this book, you will read a variety of industrial, academic, and consulting perspectives on how to go about transforming your materials product design from a twentieth-century art to a twenty-first-century science.
- Presents a futuristic vision for digitally enabled product development, the role of data and predictive modeling, and how to avoid project pitfalls to maximize probability of success
- Discusses data-driven materials design issues and solutions applicable to a variety of industries, including chemicals, polymers, pharmaceuticals, oil and gas, and food and beverages
- Addresses common characteristics of experimental datasets, challenges in using this data for predictive modeling, and effective strategies for enhancing a dataset with advanced formulation information and ingredient characterization
- Covers a wide variety of approaches to developing predictive models on formulation data, including multivariate analysis and machine learning methods
- Discusses formulation optimization and inverse design as natural extensions to predictive modeling for materials discovery and manufacturing design space definition
- Features case studies and special topics, including AI-guided retrosynthesis, real-time statistical process monitoring, developing multivariate specifications regions for raw material quality properties, and enabling a digital-savvy and analytics-literate workforce
This book provides students and professionals from engineering and science disciplines with practical know-how in data-driven product development in the context of chemical products across the entire modeling lifecycle.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Alix Schmidt is a senior data scientist in Dow’s Core R&D Information Research team in Midland, Michigan. Alix earned a BS in chemical engineering at the University of Illinois Urbana–Champaign in 2009 and then joined Dow Corning initially as a process research engineer. Since then, Alix has held a variety of roles at Dow Corning and Dow and completed an MS in data science at Northwestern University. Alix has experience with polymer process research, high-throughput research, machine learning for manufacturing troubleshooting, and data-driven product development. Her interest and experience in materials informatics allow her to lead technical data science strategy at Dow, and she has presented and chaired at the AIChE spring meeting on this topic.
Kristin Wallace earned a BS in chemical engineering (2006) and an MS in applied science (optimization focus) (2008) at McMaster University. She has worked on a variety of analytics projects since joining ProSensus Inc. in 2018 as a project engineer in Burlington, Ontario. Her particular interest in product formulation using projection to latent structures (PLS) has led her to be involved with related consulting projects, contributing to the development of FormuSense (commercial software), authoring blogs and magazine articles, as well as presenting and chairing at several AIChE spring meetings. Prior to working at ProSensus, she spent five years designing and troubleshooting non-ferrous electric arc furnaces.
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Droit de rétractation
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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.
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
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
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.
Nous pouvons suspendre le remboursement jusqu'à ce que nous ayons reçu les marchandises ou que vous ayez fourni la preuve que vous avez renvoyé les marchandises, en fonction de la première éventualité.
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