Scope for Machine Learning in Digital Manufacturing
Auteurs : Martin Baumers, Ender Ozcan
Résumé : This provocation paper provides an overview of the underlying optimisation problem in the emerging field of Digital Manufacturing. Initially, this paper discusses how the notion of Digital Manufacturing is transforming from a term describing a suite of software tools for the integration of production and design functions towards a more general concept incorporating computerised manufacturing and supply chain processes, as well as information collection and utilisation across the product life cycle. On this basis, we use the example of one such manufacturing process, Additive Manufacturing, to identify an integrated multi-objective optimisation problem underlying Digital Manufacturing. Forming an opportunity for a concurrent application of data science and optimisation, a set of challenges arising from this problem is outlined.
Outils pour cet article
Posez des questions sur cet article à notre assistant IA
Vous pouvez aussi discutez avec plusieurs papiers à la fois ici.
Le résumé précédent a été créé il y a plus d'un an et peut être réexécuté (si nécessaire) en cliquant sur le bouton Exécuter ci-dessous.
Articles similaires résumés avec nos outils d'IA
Naviguez à travers encore plus d'articles similaires en utilisant une
représentation arborescenteRecherchez des articles similaires (en version bêta)
Nous comparons le titre et le résumé avec les articles indexés dans notre base. Pour les articles arXiv, la recherche porte sur la même catégorie ; pour les DOI et les autres sources, elle couvre toutes les sources et disciplines. Vous pouvez la relancer à mesure que notre base s’enrichit.
Avertissement : Notre outil de synthèse basé sur l'IA et l'assistant virtuel fournis sur ce site Web peuvent ne pas toujours fournir des résumés complets ou des réponses exactes. Nous vous encourageons à examiner attentivement et à évaluer le contenu généré pour vous assurer de sa qualité et de sa pertinence par rapport à vos besoins.