Artificial Intelligence-Enabled Digital Twin for Smart Manufacturing
Langue : anglais
Edité par Wiley-Scrivener, 2024
- Éd. originale
- Livre relié
- Neuf

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2024. 1st Edition. hardcover. . . . . .
N° de réf. du vendeur V9781394303571
- Titre
- Artificial Intelligence-Enabled Digital Twin for Smart Manufacturing
- Éditeur
- Wiley-Scrivener
- Année de publication
- 2024
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture rigide
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1394303572
- ISBN à 13 chiffres
- 9781394303571
- Édition
- Edition originale
The book explores the convergence of AI and Digital Twin technologies to empower Smart Manufacturing initiatives. Through a comprehensive examination of principles, methodologies, and practical applications, the book explains the transformative potential of AI-enabled Digital Twins across various facets of the manufacturing lifecycle. From design and prototyping to production and maintenance, AI-enabled Digital Twins offer multifaceted advantages that redefine traditional paradigms. By leveraging AI algorithms for data analysis, predictive modeling, and autonomous optimization, manufacturers can achieve unparalleled levels of efficiency, quality, and agility. The book demonstrates how the promise to enhance competitiveness, reduce operational costs, and facilitate innovation in the manufacturing industry is possible. By harnessing AI's capabilities in conjunction with digital twins, manufacturers can achieve a more agile and responsive production environment, ultimately driving the evolution of smart factories and Industry 4.0/5.0.
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À propos de l’auteur
Amit Kumar Tyagi, PhD, is an assistant professor at the National Institute of Fashion Technology, New Delhi, India. He obtained his doctorate in 2018. He has published more than 200 papers in refereed international journals, conferences, and books, many of which are with the Wiley-Scrivener imprint. He has filed more than 25 national and international patents in deep learning, the Internet of Things, cyber-physical systems, and computer vision. His current research focuses on next-generation machine-based communications, blockchain technology, smart and secure computing, and privacy.
Shrikant Tiwari, PhD, is an associate professor in the Department of Computer Science & Engineering, School of Computing Science and Engineering, Galgotias University, Greater Noida, Uttar Pradesh India. He obtained his doctorate in 2012. He has authored or co-authored more than 75 national and international journal publications, book chapters, and conference articles. He has five patents filed to his credit. His research interests include machine learning, deep learning, computer vision, medical image analysis, pattern recognition, and biometrics.
Senthil Kumar Arumugam, PhD, is an assistant professor in the Professional Studies Department, CHRIST (Deemed to be University), Bangalore Central Campus, Bengaluru, India. He obtained his doctorate in 2014. He has received 9 awards.
Avinash Kumar Sharma, PhD, is an associate professor in the Department of Computer Science and Engineering, Sharda School of Engineering and Technology, Sharda University, Greater Noida, India. He has published about 30 research articles in national/international conferences, journals, and book chapters, edited four books and has published four patents including one design patent.
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Conor Kenny
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