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Titel:

Disruption Evaluation in End-to-End Semiconductor Supply Chains via Interpretable Machine Learning

Dokumenttyp:
Konferenzbeitrag
Autor(en):
Jaenichen, F.-M.; Liepold, C. J.; Ismail, A.; Schiffer, M.; Ehm, H.
Nicht-TUM Koautoren:
ja
Kooperation:
national
Intellectual Contribution:
Contribution to Practice
Kongress- / Buchtitel:
10th IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management and Control MIM 2022
Kongress / Zusatzinformationen:
Nantes, France
Jahr:
2022
Monat:
Jun
Volltext / DOI:
doi:doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.09.479
Key publication:
Nein
Peer reviewed:
Ja
International:
Ja
commissioned:
not commissioned
Interdisziplinarität:
Ja
Leitbild:
;
Technology:
Ja
Ethics und Sustainability:
Nein
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