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人工智慧與精益製造(精)

  • 作者：(美)邁克爾·喬治//丹尼爾·布萊克維爾//小邁克爾·喬治//迪內什·拉詹|責編:夏貴根//蘇雪瑩|譯者:孫卓雅//孫建輝
  • 出版社：中國人民大學
  • ISBN：9787300283104
  • 出版日期：2020/11/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：268
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是全球知名的精益製造專家力作。書中將人工智慧技術、精益製造思想和六西格瑪管理方法緊密結合在一起，用豐富的案例介紹了企業如何運用人工智慧和精益六西格瑪來實現生產成本的降低、生產周期的縮短、生產質量的提升、生產安全的保障等。
    本書介紹了數據挖掘、深度學習、神經網路等人工智慧技術，並用案例說明如何運用數據來挖掘盈利機會、如何利用人工智慧進一步改善生產流程、如何運用人工智慧進行產品開發和項目管理等。書中對人工智慧的闡述清晰明了，有助於企業獲得競爭優勢和生產效率優勢。
作者介紹
(美)邁克爾·喬治//丹尼爾·布萊克維爾//小邁克爾·喬治//迪內什·拉詹|責編:夏貴根//蘇雪瑩|譯者:孫卓雅//孫建輝
目錄
引言  大腦對神經網路和深度學習的啟發
第1章  人工智慧數據挖掘實現了EBITDA的轉變
  改進指標和財務業績
  管理團隊
  人工智慧數據挖掘
  現金流改善
  勞動效率
  報廢成本
  全面生產維護
  減少設置時間
  員工士氣
  稅息折舊及攤銷前利潤
  在製品庫存周轉
  小結
第2章  只有人工智慧才能消除的浪費
  豐田的周期縮短和庫存減少
  廢料對批量大小的影響
  機器停機時間對批量大小的影響
  廢料和機器停機所帶來的綜合影響
  工廠的生產周期
  豐田快速設置單元中的生產
  豐田的四步快速設置法
  豐田的終極目標：隨機序列零件高效生產
  為什麼製造單元在豐田很成功？
  為什麼單個外部客戶的製造單元不成功？
  對於首席數據挖掘官的迫切需求
  維護減少浪費這一原則
  神經網路越強大，浪費成本越低
  通用設置減少
  發現潛藏的浪費並消除
  小結
第3章  21世紀的生產力挑戰
  互聯網商務：通貨緊縮的來源？
  第一次製造業革命
  第二次製造業革命
  第三次製造業革命
  第四次製造業革命
  克服學習人工智慧的障礙
  不實施人工智慧的危險
第4章  為什麼現在需要第四次製造業革命
  當前為什麼要使用人工智慧
第5章  人工智慧數據挖掘、產品流程和周期時間
  用數據挖掘盈利機會
  作業車間流程問題
  小結
第6章  第四次製造業革命概述
  分而治之
  將精益六西格瑪拉式系統改造為人工智慧拉式系統
  神經網路的分支界定法訓練
  神經網路和深度學習

  人工智慧工廠布局
  小結
第7章  深度學習和神經網路介紹
  示例1
  示例2
  深度學習的總結和展望
第8章  深度學習在製造中的具體應用
  作業車間調度
  測試和質量控制
  確定新產品的作業/工具訂單
  應用深度學習的注意事項
第9章  人工智慧拉式系統開發
  拉式系統
  在製品控制拉式系統
  作業車間的活力
  補貨拉式系統
  小結
第10章  進行人工智慧準備情況評估
  需要評估的績效因素
  篩選優先行動
  「航空航天」公司的評估和行動
  形成有效的部署
第11章  流程工業中的人工智慧精益六西格瑪
  半導體製造業
  半導體簡史
第12章  人工智慧通過預測性維護防止機器停機
  測量振動
第13章  項目管理和產品開發中的人工智慧
  每周工作40小時的災難性影響
  用於項目管理的神經網路
  需要管理層參與
  數據挖掘過去的項目
  神經網路的輸入
  小結
註釋

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