Karim Nadim, Ahmed Ragab et Mohamed-Salah Ouali
Article de revue (2022)
Un lien externe est disponible pour ce documentDépartement: | Département de mathématiques et de génie industriel |
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URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/50844/ |
Titre de la revue: | Journal of Intelligent Manufacturing (vol. 34, no 1) |
Maison d'édition: | Springer-Verlag |
DOI: | 10.1007/s10845-021-01903-y |
URL officielle: | https://doi.org/10.1007/s10845-021-01903-y |
Date du dépôt: | 18 avr. 2023 14:59 |
Dernière modification: | 25 sept. 2024 16:41 |
Citer en APA 7: | Nadim, K., Ragab, A., & Ouali, M.-S. (2022). Data-driven dynamic causality analysis of industrial systems using interpretable machine learning and process mining. Journal of Intelligent Manufacturing, 34(1), 57-83. https://doi.org/10.1007/s10845-021-01903-y |
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