A Framework for Selecting the Optimal NLP Solution for Classification Tasks in Industry 4.0 Based on Data and Business Constraints

Mathieu Bourdin, Anas Neumann, Thomas Paviot, Robert Pellerin, Samir Lamouri

Article de revue (2025)

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Département:
Département de mathématiques et de génie industriel
Unité de recherche:
CIRRELT - Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d'entreprise, la logistique et le transport
Adresse URL de PolyPublie:
https://publications.polymtl.ca/70480/
Nom de la conférence:
11th IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management and Control (MIM 2025)
Lieu de la conférence:
Trondheim, Norway
Date(s) de la conférence:
2025-06-30 - 2025-07-03
Titre de la revue :
IFAC-PapersOnLine ( vol. 59 , no 10 )
Maison d'édition:
Elsevier
DOI:
10.1016/j.ifacol.2025.09.311
URL officielle:
https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2025.09.311
OAI:
oai:publications.polymtl.ca:70480
ORCID
Date du dépôt:
10 déc. 2025 09:31
Dernière modification:
14 oct. 2026 14:31
Citer en APA 7:
Bourdin, M., Neumann, A., Paviot, T., Pellerin, R., & Lamouri, S. (2025). A Framework for Selecting the Optimal NLP Solution for Classification Tasks in Industry 4.0 Based on Data and Business Constraints. IFAC-PapersOnLine, 59(10), 1850-1855. Présentée à 11th IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management and Control (MIM 2025), Trondheim, Norway. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2025.09.311

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