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Databased prediction and planning of order-specific transition times
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In
53rd CIRP Conference on Manufacturing Systems 2020 : 53rd CIRP Conference on Manufacturing Systems / Edited by Robert X. Gao, Kornel Ehmann
In
Procedia CIRP 93, Seiten/Artikel-Nr.:885-890
2020
Online
DOI: 10.1016/j.procir.2020.04.026
DOI: 10.18154/RWTH-2021-06585
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/822183/files/822183.pdf
Einrichtungen
Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
KI (frei) ; Künstliche Intelligenz (frei) ; Logistik (frei) ; Machine learning (frei) ; artificial intelligence (frei) ; control (frei) ; data mining (frei) ; production planning (frei) ; transition times (frei)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 670
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article/Contribution to a conference proceedings
Format
online
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85092431253
Interne Identnummern
RWTH-2021-06585
Datensatz-ID: 822183
Beteiligte Länder
Germany
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Journal Article/Contribution to a conference proceedings/Contribution to a book
Databased prediction and planning of order-specific transition times
53. CIRP Conference on Manufacturing Systems, CIRP CMS 2020, onlineonline, 1 Jul 2020 - 3 Jul 2020
Procedia CIRP 93, 885-890 (2020) special issue: "53rd CIRP Conference on Manufacturing Systems 2020 : 53rd CIRP Conference on Manufacturing Systems / Edited by Robert X. Gao, Kornel Ehmann" (9781713818809)
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