Artificial intelligence in industry 4.0 and 5G technology (2022)

Public ISBD Titre : Artificial intelligence in industry 4.0 and 5G technology Type de document : texte imprimé Auteurs : Pandian Vasant, Éditeur scientifique ; Elias Munapo, Éditeur scientifique ; J. Joshua Thomas (1973-....), Éditeur scientifique ; Gerhard-Wilhelm Weber, Éditeur scientifique Editeur : Hoboken, NJ : John Wiley et Sons, Inc. Année de publication : 2022 Importance : XXX, 321 p. Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-119-79876-7 Note générale : Ref. Bibliogr. en fin de chapitres. - Index Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Artificial intelligence -- Industrial applications Industry 4.0 5G mobile communication systems Intelligence artificielle -- Applications industrielles Industrie Communications mobiles 5G Index. décimale : 004.896 Intelligence artificielle dans les systèmes industriels Résumé : Artificial Intelligence in Industry 4.0 and 5G Technology Explores innovative and value-added solutions for application problems in the commercial, business, and industry sectors As the pace of Artificial Intelligence (AI) technology innovation continues to accelerate, identifying the appropriate AI capabilities to embed in key decision processes has never been more critical to establishing competitive advantage. New and emerging analytics tools and technologies can be configured to optimize business value, change how an organization gains insights, and significantly improve the decision-making process across the enterprise. Artificial Intelligence in Industry 4.0 and 5G Technology helps readers solve real-world technological engineering optimization problems using evolutionary and swarm intelligence, mathematical programming, multi-objective optimization, and other cutting-edge intelligent optimization methods. Contributions from leading experts in the field present original research on both the theoretical and practical aspects of implementing new AI techniques in a variety of sectors, including Big Data analytics, smart manufacturing, renewable energy, smart cities, robotics, and the Internet of Things (IoT). Presents detailed information on meta-heuristic applications with a focus on technology and engineering sectors such as smart manufacturing, smart production, innovative cities, and 5G networks. Offers insights into the use of metaheuristic strategies to solve optimization problems in business, economics, finance, and industry where uncertainty is a factor. Provides guidance on implementing metaheuristics in different applications and hybrid technological systems. Describes various AI approaches utilizing hybrid meta-heuristics optimization algorithms, including meta-search engines for innovative research and hyper-heuristics algorithms for performance measurement. Artificial Intelligence in Industry 4.0 and 5G Technology is a valuable resource for IT specialists, industry professionals, managers and executives, researchers, scientists, engineers, and advanced students an up-to-date reference to innovative computing, uncertainty management, and optimization approaches. Note de contenu : Summary : 1. Dynamic Key-based Biometric End-User Authentication Proposal for IoT in Industry 2. Decision Support Methodology for Scheduling Orders in Additive Manufacturing 3. Significance of Consuming 5G-Built Artificial Intelligence in Smart Cities 4. Neural Network Approach to Segmentation of Economic Infrastructure Objects on High-Resolution Satellite Images 5. The Impact of Data Security on the Internet of Things 6. Sustainable Renewable Energy and Waste Management on Weathering Corporate Pollution 7. Adam Adaptive Optimization Method for Neural Network Models Regression in Image Recognition Tasks 8. Application of Integer Programming in Allocating Energy Resources in Rural Africa 9. Feasibility of Drones as the Next Step in Innovative Solution for Emerging Society 10. Designing a Distribution Network for a Soda Company: Formulation and Efficient Solution Procedure 11. Machine Learning and MCDM Approach to Characterize Student Attrition in Higher Education 12. A Concise Review on Recent Optimization and Deep Learning Applications in Blockchain Technology 13. Inventory Routing Problem with Fuzzy Demand and Deliveries with Priority 14. Comparison of Defuzzification Methods for Project Selection 15. Re-Identification-Based Models for Multiple Object Tracking Artificial intelligence in industry 4.0 and 5G technology [texte imprimé] / Pandian Vasant, Éditeur scientifique ; Elias Munapo, Éditeur scientifique ; J. Joshua Thomas (1973-....), Éditeur scientifique ; Gerhard-Wilhelm Weber, Éditeur scientifique . - Hoboken, NJ : John Wiley et Sons, Inc., 2022 . - XXX, 321 p. : ill. ; 24 cm. ISBN : 978-1-119-79876-7 Ref. Bibliogr. en fin de chapitres. - Index Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Artificial intelligence -- Industrial applications Industry 4.0 5G mobile communication systems Intelligence artificielle -- Applications industrielles Industrie Communications mobiles 5G Index. décimale : 004.896 Intelligence artificielle dans les systèmes industriels Résumé : Artificial Intelligence in Industry 4.0 and 5G Technology Explores innovative and value-added solutions for application problems in the commercial, business, and industry sectors As the pace of Artificial Intelligence (AI) technology innovation continues to accelerate, identifying the appropriate AI capabilities to embed in key decision processes has never been more critical to establishing competitive advantage. New and emerging analytics tools and technologies can be configured to optimize business value, change how an organization gains insights, and significantly improve the decision-making process across the enterprise. Artificial Intelligence in Industry 4.0 and 5G Technology helps readers solve real-world technological engineering optimization problems using evolutionary and swarm intelligence, mathematical programming, multi-objective optimization, and other cutting-edge intelligent optimization methods. Contributions from leading experts in the field present original research on both the theoretical and practical aspects of implementing new AI techniques in a variety of sectors, including Big Data analytics, smart manufacturing, renewable energy, smart cities, robotics, and the Internet of Things (IoT). Presents detailed information on meta-heuristic applications with a focus on technology and engineering sectors such as smart manufacturing, smart production, innovative cities, and 5G networks. Offers insights into the use of metaheuristic strategies to solve optimization problems in business, economics, finance, and industry where uncertainty is a factor. Provides guidance on implementing metaheuristics in different applications and hybrid technological systems. Describes various AI approaches utilizing hybrid meta-heuristics optimization algorithms, including meta-search engines for innovative research and hyper-heuristics algorithms for performance measurement. Artificial Intelligence in Industry 4.0 and 5G Technology is a valuable resource for IT specialists, industry professionals, managers and executives, researchers, scientists, engineers, and advanced students an up-to-date reference to innovative computing, uncertainty management, and optimization approaches. Note de contenu : Summary : 1. Dynamic Key-based Biometric End-User Authentication Proposal for IoT in Industry 2. Decision Support Methodology for Scheduling Orders in Additive Manufacturing 3. Significance of Consuming 5G-Built Artificial Intelligence in Smart Cities 4. Neural Network Approach to Segmentation of Economic Infrastructure Objects on High-Resolution Satellite Images 5. The Impact of Data Security on the Internet of Things 6. Sustainable Renewable Energy and Waste Management on Weathering Corporate Pollution 7. Adam Adaptive Optimization Method for Neural Network Models Regression in Image Recognition Tasks 8. Application of Integer Programming in Allocating Energy Resources in Rural Africa 9. Feasibility of Drones as the Next Step in Innovative Solution for Emerging Society 10. Designing a Distribution Network for a Soda Company: Formulation and Efficient Solution Procedure 11. Machine Learning and MCDM Approach to Characterize Student Attrition in Higher Education 12. A Concise Review on Recent Optimization and Deep Learning Applications in Blockchain Technology 13. Inventory Routing Problem with Fuzzy Demand and Deliveries with Priority 14. Comparison of Defuzzification Methods for Project Selection 15. Re-Identification-Based Models for Multiple Object Tracking

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Fourmis artificielles, 1. Des bases de l'optimisation aux applications industrielles / Nicolas (1972-....) Monmarché ; Frédéric (1966-.... ; enseignant-chercheur en informatique) Guinand ; Patrick Siarry (2009)

Public ISBD Titre de série : Fourmis artificielles, 1 Titre : Des bases de l'optimisation aux applications industrielles Type de document : texte imprimé Auteurs : Nicolas (1972-....) Monmarché, Directeur de publication ; Frédéric (1966-.... ; enseignant-chercheur en informatique) Guinand, Directeur de publication ; Patrick Siarry, Directeur de publication Editeur : Paris : Hermes Science Publications Année de publication : 2009 Autre Editeur : Paris : Hermes Science Publications Collection : Traité IC2 Sous-collection : Série Informatique et systèmes d'information Importance : 317 p. Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-2119-2 Note générale : Références bibliogr. - Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Optimisation par colonies de fourmis -- Applications industrielles Intelligence artificielle Index. décimale : 004.896 Intelligence artificielle dans les systèmes industriels Résumé : Les fourmis artificielles sont issues de l'observation de la nature : les sociétés animales, telles que les colonies de fourmis, ont développé des comportements collectifs d'une efficacité et d'une robustesse fascinantes. La motivation d'imiter la nature a été forte et, durant la dernière décennie, les fourmis artificielles ont connu un développement rapide dans la communauté des chercheurs, principalement confrontés à des problèmes d'optimisation. Puis, les algorithmes ayant fait leurs preuves, ils sont entrés dans leur phase de diffusion dans le monde industriel. L'objectif de ces deux volumes est de donner un panorama de la situation à laquelle les algorithmes de fourmis artificielles sont parvenus. Le volume 1 permet de comprendre les bases des algorithmes de fourmis artificielles, et de découvrir un panorama d'applications dans le domaine de l'optimisation, en particulier dans le cadre industriel. Le volume 2 traite de problématiques plus larges, c'est-à-dire non limitées à l'optimisation, et donne un aperçu des recherches actuelles dans le domaine des fourmis artificielles. Note de contenu : Au sommaire : 1. Des fourmis réelles aux fourmis artificielles 2. Principes généraux de résolution de problèmes combinatoires par colonie de fourmis 3. Tour d'horizon des problèmes combinatoires traités par les fourmis artificielles 4. Les fourmis artificielles pour l'optimisation en variables continues 5. Optimisation par colonie de fourmis pour la configuration en programmation par contraintes 6. Colonies de fourmis pour le problème d'affectation d'unités : de l'optimisation à la commande prédictive 7. Optimisation par colonie de fourmis pour la fabrication de barres d'aluminium 8. Optimisation par colonie de fourmis pour l'ordonnancement d'une chaîne d'assemblage automobile 9. Algorithme de fourmis pour mesurer et optimiser la capacité d'un réseau ferroviaire 10. Les fourmis pour la segmentation d'images médicales par résonance magnétique 11. La coloration des sommets d'un graphe par colonies de fourmis 12. Apprentissage des modèles de Markov cachés par l'algorithme API Fourmis artificielles, 1. Des bases de l'optimisation aux applications industrielles [texte imprimé] / Nicolas (1972-....) Monmarché, Directeur de publication ; Frédéric (1966-.... ; enseignant-chercheur en informatique) Guinand, Directeur de publication ; Patrick Siarry, Directeur de publication . - Paris : Hermes Science Publications : Paris : Hermes Science Publications, 2009 . - 317 p. : ill. ; 24 cm. - (Traité IC2. Série Informatique et systèmes d'information) . ISBN : 978-2-7462-2119-2 Références bibliogr. - Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Optimisation par colonies de fourmis -- Applications industrielles Intelligence artificielle Index. décimale : 004.896 Intelligence artificielle dans les systèmes industriels Résumé : Les fourmis artificielles sont issues de l'observation de la nature : les sociétés animales, telles que les colonies de fourmis, ont développé des comportements collectifs d'une efficacité et d'une robustesse fascinantes. La motivation d'imiter la nature a été forte et, durant la dernière décennie, les fourmis artificielles ont connu un développement rapide dans la communauté des chercheurs, principalement confrontés à des problèmes d'optimisation. Puis, les algorithmes ayant fait leurs preuves, ils sont entrés dans leur phase de diffusion dans le monde industriel. L'objectif de ces deux volumes est de donner un panorama de la situation à laquelle les algorithmes de fourmis artificielles sont parvenus. Le volume 1 permet de comprendre les bases des algorithmes de fourmis artificielles, et de découvrir un panorama d'applications dans le domaine de l'optimisation, en particulier dans le cadre industriel. Le volume 2 traite de problématiques plus larges, c'est-à-dire non limitées à l'optimisation, et donne un aperçu des recherches actuelles dans le domaine des fourmis artificielles. Note de contenu : Au sommaire : 1. Des fourmis réelles aux fourmis artificielles 2. Principes généraux de résolution de problèmes combinatoires par colonie de fourmis 3. Tour d'horizon des problèmes combinatoires traités par les fourmis artificielles 4. Les fourmis artificielles pour l'optimisation en variables continues 5. Optimisation par colonie de fourmis pour la configuration en programmation par contraintes 6. Colonies de fourmis pour le problème d'affectation d'unités : de l'optimisation à la commande prédictive 7. Optimisation par colonie de fourmis pour la fabrication de barres d'aluminium 8. Optimisation par colonie de fourmis pour l'ordonnancement d'une chaîne d'assemblage automobile 9. Algorithme de fourmis pour mesurer et optimiser la capacité d'un réseau ferroviaire 10. Les fourmis pour la segmentation d'images médicales par résonance magnétique 11. La coloration des sommets d'un graphe par colonies de fourmis 12. Apprentissage des modèles de Markov cachés par l'algorithme API

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Industrial quantum computing (2025)  

Public ISBD Titre : Industrial quantum computing : algorithms, blockchains, industry 4.0 Type de document : document électronique Auteurs : Umesh Kumar Lilhore, Éditeur scientifique ; Surjeet Dalal, Éditeur scientifique ; Vishal Dutt, Éditeur scientifique ; Magdalena Radulescu, Éditeur scientifique Editeur : Berlin : De Gruyter Année de publication : 2025 Importance : 1 fichier PDF (13.6 Mo) ISBN/ISSN/EAN : 978-3-11-135484-2 Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par : - authentification après inscription à la plateforme EBSCOhost ou - adresse IP de l'École. Index Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Manufacturing processes -- Data processing Industry 4.0 Quantum computing -- Industrial applications Index. décimale : 004.896 Intelligence artificielle dans les systèmes industriels Résumé : Industrial quantum computing'(IQC) covers the applications of quantum computing innovations in general industry and industry 4.0. This book presents the application of quantum computations to the financial sector, medical services, the logistics industry, and the manufacturing industry. Note de contenu : Summary : 1. Quantum computing in society: impacts and implications 2. Quantum computing with machine learning: opportunities and challenges 3. Quantum machine learning algorithms: a comprehensive review 4. Highlighting major issues with quantum computing in healthcare 5. Privacy and security for 6G's IoT-connected future in the age of quantum computing 6. Can quantum computers revolutionize health systems? 7. Industrial automation and quantum computing 8. Applications of quantum computing in financial planning and financial control 9. Quantum computing in machine learning: an overview 10. The impact of AI and automation on income inequality in BRICS countries and the role of structural factors and women's empowerment 11. Quantum computing and machine learning: a symbiotic relationship 12. Quantum-secured healthcare data and cybersecurity innovations in the era of Industry 5.0 13. Introduction to quantum computing and its revolution in industry and society 14. Advancing healthcare through the opportunities and challenges of quantum computing 15. Quantum computing in drug and chemical En ligne : https://research.ebsco.com/linkprocessor/plink?id=255a8868-b48e-3d61-8e97-da88e0 [...] Industrial quantum computing : algorithms, blockchains, industry 4.0 [document électronique] / Umesh Kumar Lilhore, Éditeur scientifique ; Surjeet Dalal, Éditeur scientifique ; Vishal Dutt, Éditeur scientifique ; Magdalena Radulescu, Éditeur scientifique . - Berlin : De Gruyter, 2025 . - 1 fichier PDF (13.6 Mo). ISBN : 978-3-11-135484-2 Mode d'accès : accès au texte intégral par : - authentification après inscription à la plateforme EBSCOhost ou - adresse IP de l'École. Index Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Manufacturing processes -- Data processing Industry 4.0 Quantum computing -- Industrial applications Index. décimale : 004.896 Intelligence artificielle dans les systèmes industriels Résumé : Industrial quantum computing'(IQC) covers the applications of quantum computing innovations in general industry and industry 4.0. This book presents the application of quantum computations to the financial sector, medical services, the logistics industry, and the manufacturing industry. Note de contenu : Summary : 1. Quantum computing in society: impacts and implications 2. Quantum computing with machine learning: opportunities and challenges 3. Quantum machine learning algorithms: a comprehensive review 4. Highlighting major issues with quantum computing in healthcare 5. Privacy and security for 6G's IoT-connected future in the age of quantum computing 6. Can quantum computers revolutionize health systems? 7. Industrial automation and quantum computing 8. Applications of quantum computing in financial planning and financial control 9. Quantum computing in machine learning: an overview 10. The impact of AI and automation on income inequality in BRICS countries and the role of structural factors and women's empowerment 11. Quantum computing and machine learning: a symbiotic relationship 12. Quantum-secured healthcare data and cybersecurity innovations in the era of Industry 5.0 13. Introduction to quantum computing and its revolution in industry and society 14. Advancing healthcare through the opportunities and challenges of quantum computing 15. Quantum computing in drug and chemical En ligne : https://research.ebsco.com/linkprocessor/plink?id=255a8868-b48e-3d61-8e97-da88e0 [...]

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E00483	004.896 IND	Ressources électroniques	Bibliothèque Centrale	Data sciences_Intelligence artificielle	Disponible	Téléchargeable

Intelligent and sustainable engineering systems for industry 4.0 and beyond (2025)  

Public ISBD Titre : Intelligent and sustainable engineering systems for industry 4.0 and beyond Type de document : document électronique Auteurs : Tulsi Pawan Fowdur, Éditeur scientifique ; Dragorad A. Milovanovic, Éditeur scientifique ; Zoran S. Bojkovic, Éditeur scientifique Editeur : London ; New York ; Boca Raton : CRC Press Année de publication : 2025 Importance : 1 fichier PDF ISBN/ISSN/EAN : 978-1-04-030218-7 Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par : - authentification après inscription à la plateforme EBSCOhost ou - adresse IP de l'École. Index Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Industry 4.0 Sustainable engineering Artificial intelligence -- Industry 4.0 Index. décimale : 004.896 Intelligence artificielle dans les systèmes industriels Résumé : The Fourth Industrial Revolution, Industry 4.0, aims to significantly improve the flexibility, versatility, usability and efficiency of future smart factories. However, the concept of Industry 4.0 is not only limited to the factory but also encompasses the entire life cycle of the product, that is, from production and suppliers, to end users. Industry 4.0 delivers seamless vertical and horizontal integration down the entire value chain and across all layers of the automation pyramid.Industry 4.0 has its roots in a project for the high?tech strategy of the German Government back in 2011, which led to the progression of cyber-physical systems into cyber-physical production systems (CPPS). CPPS can make intelligent decisions through real?time communication and cooperation between manufacturing entities. Smart Factory, which is based on CPPS and artificial intelligence (AI), is one of the key associated initiatives of Industry 4.0. This enables flexible production of high?quality personalized products with mass efficiency. Another important aspect of Industry 4.0 is sustainable engineering systems that can help make its processes align with the United Nations Sustainable Development Goals (UN SDGs). Sustainable and intelligent engineering systems such as 5G, Industrial IoT, robotics and automation, renewable energy, logistics and even intelligent waste management can be the main enablers of Industry 4.0.This is a multidisciplinary book and is meant for anyone with a basic engineering background interested in acquiring a solid foundation in the fundamental concepts and state?of?the?art research trends in Industry 4.0. It explores the application of AI and machine learning as well as sustainable engineering systems, which can be the main drivers for Industry 4.0 and beyond and have a significant impact on the UN SDGs. Note de contenu : Summary : 1. Industry 4.0, artificial intelligence and the un sdgs 2. 5g/6g-based sustainable systems for industry 4.0 3. Industrial internet of things for industry 4.0 4. Robotics and automation in industry 4.0: emerging trends and research directions 5. A paradigm shift towards sustainable production with additive manufacturing in the industry 4.0 era 6. Predictive maintenance for industry 4.0 7. Enabling technologies with industry 4.0 for renewable energy in africa 8. Solid waste management and industry 4.0: case study in mauritius 9. Logistic management and industry 4.0: within the construction industry 10. Drone technology in industry 4.0: challenges and obstacles in urban environments 11. Smart digitalization technologies for future resilient and sustainable energy systems 12. Blockchain technology integration in industry 4.0: challenges and potential solutions 13. Exploring 5g/6g energy-efficiency in mobile communications for sustainable future 14. Ai-powered agile project management in sustainable development of industry 4.0 15. Industry 4.0 intelligence on the edge En ligne : https://research.ebsco.com/linkprocessor/plink?id=ebb10246-67ce-36bf-bb28-278e01 [...] Intelligent and sustainable engineering systems for industry 4.0 and beyond [document électronique] / Tulsi Pawan Fowdur, Éditeur scientifique ; Dragorad A. Milovanovic, Éditeur scientifique ; Zoran S. Bojkovic, Éditeur scientifique . - London ; New York ; Boca Raton : CRC Press, 2025 . - 1 fichier PDF. ISBN : 978-1-04-030218-7 Mode d'accès : accès au texte intégral par : - authentification après inscription à la plateforme EBSCOhost ou - adresse IP de l'École. Index Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Industry 4.0 Sustainable engineering Artificial intelligence -- Industry 4.0 Index. décimale : 004.896 Intelligence artificielle dans les systèmes industriels Résumé : The Fourth Industrial Revolution, Industry 4.0, aims to significantly improve the flexibility, versatility, usability and efficiency of future smart factories. However, the concept of Industry 4.0 is not only limited to the factory but also encompasses the entire life cycle of the product, that is, from production and suppliers, to end users. Industry 4.0 delivers seamless vertical and horizontal integration down the entire value chain and across all layers of the automation pyramid.Industry 4.0 has its roots in a project for the high?tech strategy of the German Government back in 2011, which led to the progression of cyber-physical systems into cyber-physical production systems (CPPS). CPPS can make intelligent decisions through real?time communication and cooperation between manufacturing entities. Smart Factory, which is based on CPPS and artificial intelligence (AI), is one of the key associated initiatives of Industry 4.0. This enables flexible production of high?quality personalized products with mass efficiency. Another important aspect of Industry 4.0 is sustainable engineering systems that can help make its processes align with the United Nations Sustainable Development Goals (UN SDGs). Sustainable and intelligent engineering systems such as 5G, Industrial IoT, robotics and automation, renewable energy, logistics and even intelligent waste management can be the main enablers of Industry 4.0.This is a multidisciplinary book and is meant for anyone with a basic engineering background interested in acquiring a solid foundation in the fundamental concepts and state?of?the?art research trends in Industry 4.0. It explores the application of AI and machine learning as well as sustainable engineering systems, which can be the main drivers for Industry 4.0 and beyond and have a significant impact on the UN SDGs. Note de contenu : Summary : 1. Industry 4.0, artificial intelligence and the un sdgs 2. 5g/6g-based sustainable systems for industry 4.0 3. Industrial internet of things for industry 4.0 4. Robotics and automation in industry 4.0: emerging trends and research directions 5. A paradigm shift towards sustainable production with additive manufacturing in the industry 4.0 era 6. Predictive maintenance for industry 4.0 7. Enabling technologies with industry 4.0 for renewable energy in africa 8. Solid waste management and industry 4.0: case study in mauritius 9. Logistic management and industry 4.0: within the construction industry 10. Drone technology in industry 4.0: challenges and obstacles in urban environments 11. Smart digitalization technologies for future resilient and sustainable energy systems 12. Blockchain technology integration in industry 4.0: challenges and potential solutions 13. Exploring 5g/6g energy-efficiency in mobile communications for sustainable future 14. Ai-powered agile project management in sustainable development of industry 4.0 15. Industry 4.0 intelligence on the edge En ligne : https://research.ebsco.com/linkprocessor/plink?id=ebb10246-67ce-36bf-bb28-278e01 [...]

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E00478	004.896 INT	Ressources électroniques	Bibliothèque Centrale	Data sciences_Intelligence artificielle	Disponible	Téléchargeable

Le jumeau numérique / Nathalie Julien (2020)

Public ISBD Titre : Le jumeau numérique : de l'intelligence artificielle à l'industrie agile Type de document : texte imprimé Auteurs : Nathalie Julien, Auteur ; Éric Martin, Auteur Editeur : Paris ; Malakoff : Dunod Année de publication : 2020 Importance : VIII, 232 p. Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-080028-5 Note générale : Bibliogr. p. 227-229. Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Industrie -- Innovations technologiques Compétitivité (économie politique) -- Effets des innovations technologiques Simulation par ordinateur Industrie 4.0 Computer simulation Index. décimale : 004.896 Intelligence artificielle dans les systèmes industriels Résumé : Concept récent dans un monde industriel en quête de compétitivité, d'efficience et de valeur ajoutée, le jumeau numérique est l'un des piliers de l'industrie 4.0. Cet ouvrage dresse un panorama complet de ses spécificités et de ses usages. Il commence par rappeler le contexte de son émergence et son articulation avec les autres innovations de l'industrie 4.0 : Big Data, cybersécurité, intelligence artificielle, Internet des objets... Il présente ensuite ses atouts et les avantages que peuvent en tirer les entreprises : optimiser les performances des lignes de production et de leur maintenance prédictive, réduire les coûts et le temps de développement des produits, ou encore anticiper les étapes de leur cycle de vie. Enfin, il détaille une véritable méthodologie de mise en ceuvre, du recueil des données à leur exploitation sous la forme de modèles performants. De nombreux exemples et témoignages d'industriels dans tous les domaines (bâtiment, chimie, énergie, logistique...) viennent illustrer et conclure cet ouvrage riche d'enseignements. Note de contenu : Au sommaire : Partie 1. Un élément clé de la transition numérique. 1. L'industrie du futur. 2. Les différentes formes du jumeau numérique. 3. Le numérique dans l'industrie. Partie 2. Enjeux et moyens. 4. L'impact pour l'entreprise 5. Une large gamme d'applications 6. Concevoir son jumeau numérique Partie 3. Mise en œuvre. 7. De la donnée aux modèles. 8. Des modèles aux usages. Le jumeau numérique : de l'intelligence artificielle à l'industrie agile [texte imprimé] / Nathalie Julien, Auteur ; Éric Martin, Auteur . - Paris ; Malakoff : Dunod, 2020 . - VIII, 232 p. : ill. ; 24 cm. ISBN : 978-2-10-080028-5 Bibliogr. p. 227-229. Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Industrie -- Innovations technologiques Compétitivité (économie politique) -- Effets des innovations technologiques Simulation par ordinateur Industrie 4.0 Computer simulation Index. décimale : 004.896 Intelligence artificielle dans les systèmes industriels Résumé : Concept récent dans un monde industriel en quête de compétitivité, d'efficience et de valeur ajoutée, le jumeau numérique est l'un des piliers de l'industrie 4.0. Cet ouvrage dresse un panorama complet de ses spécificités et de ses usages. Il commence par rappeler le contexte de son émergence et son articulation avec les autres innovations de l'industrie 4.0 : Big Data, cybersécurité, intelligence artificielle, Internet des objets... Il présente ensuite ses atouts et les avantages que peuvent en tirer les entreprises : optimiser les performances des lignes de production et de leur maintenance prédictive, réduire les coûts et le temps de développement des produits, ou encore anticiper les étapes de leur cycle de vie. Enfin, il détaille une véritable méthodologie de mise en ceuvre, du recueil des données à leur exploitation sous la forme de modèles performants. De nombreux exemples et témoignages d'industriels dans tous les domaines (bâtiment, chimie, énergie, logistique...) viennent illustrer et conclure cet ouvrage riche d'enseignements. Note de contenu : Au sommaire : Partie 1. Un élément clé de la transition numérique. 1. L'industrie du futur. 2. Les différentes formes du jumeau numérique. 3. Le numérique dans l'industrie. Partie 2. Enjeux et moyens. 4. L'impact pour l'entreprise 5. Une large gamme d'applications 6. Concevoir son jumeau numérique Partie 3. Mise en œuvre. 7. De la donnée aux modèles. 8. Des modèles aux usages.

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