生產計畫與管理 (2版)

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生產計畫與管理 系列名：生產計劃與管制 ISBN13：9789576098901 出版社：華泰 作者：林則孟 裝訂／頁數：平裝／560頁 規格：26cm*19cm (高/寬) 版次：2 出版日：2012/09/07 中國圖書分類：生產管理 內容簡介 　　本書是作者歷經多年教學與研究經驗，並參考國內外相關文獻，花費近十年之慢工出細活所完成，特別適合作為大專或大學院校高年級的生產管理或生產計畫課程教科書。 　　二版重新調整章節架構與增修內容為十四章，以更符合實際教學與用書需求，其特色如下： 　　一、有別於一般作業管理的廣泛介紹，特別深入探討製造業有關生產計畫與管制(PPC)系統所涵蓋的各項子題理論及相關的管理課題。 　　二、以深入淺出方式介紹生產計畫之預測、存貨、產能等三大議題，以建立生產計畫之理論基礎。 　　三、詳細說明總體計畫(AP)、主生產排程(MPS)、物料需求計畫(MRP)、製造資源規劃(MRP II)等規劃模組間之串聯關係。 　　四、介紹限制驅導式排程(DBR)、豐田式生產系統(TPS)與精實(Lean)之基本觀念和應用。 　　五、每章中均附有詳細的計算範例及案例應用說明。 作者簡介 林則孟 　　現職：清華大學工業工程與工程管理學系 　　學歷：美國理海大學工業工程博士 　　學術經歷：清華大學工業工程與工程管理系主任 　　　　　　　中華大學管理學院院長 　　　　　　　清華大學科管院EMBA執行長 　　　　　　　教育部顧問室顧問 　　　　　　　清華大學計算機與通訊中心主任 　　　　　　　清華大學圖書館館長 　　　　　　　清華大學工業工程與工程管理系副教授 　　研究領域與專長：供應鏈管理、生產管理、企業電子化、製造系統模擬及其應用 目錄 第1章 生產系統與計畫管制 第2章 預測 第3章 存貨 第4章 產能 第5章 總體計畫 第6章 主生產排程 第7章 物料需求計畫 第8章 製造資源規劃 第9章 作業排程 第10章 限制理論 第11章 生產活動管制 第12章 豐田與精實生產系統 第13章 配銷需求計畫 第14章 先進規劃與排程系統

設計機器學習系統: 迭代開發生產環境就緒的ML程式 (1版)

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特色 「簡而言之，這是關於如何在公司構建、部署和擴展機器學習模型以獲得最大影響的最佳書籍。 」 —Josh Wills WeaveGrid軟體工程師和前任Slack資料工程總監 「在蓬勃發展但混亂的生態系統中，提供了ML從端到端的原則性視角，既是地圖又是指南針；大型科技公司內外的從業者必讀。」 —Jacopo Tagliabue Coveo人工智慧總監 機器學習系統既複雜又獨特，複雜之處在於系統組件繁多，並涉及許多不同的持份者。獨特之處在於系統依賴資料，且資料在不同使用案例中大有不同。在本書，您將學習一種整體方法來設計可靠、可擴展、可維護，並能適應不斷變化環境和業務需求的機器學習系統。 Claypot AI的聯合創始人、作者Chip Huyen考慮了每項設計決策—如何處理和創建訓練資料、使用哪些功能、重新訓練模型的頻率以及監控範圍，讓系統全面達標。本書提出的迭代框架結合實際案例研究，案例背後具大量參考文獻支持。 本書將幫助您應對以下場景： ‧規劃資料並選擇正確的指標來解決業務問題 ‧自動化流程以持續開發、評估、部署和更新模型 ‧開發監控系統，以快速檢測和解決模型在生產環境可能遇到的問題 ‧構建跨用例服務的ML平台 ‧開發負責任的機器學習系統 作者 Chip Huyen 是實時機器學習平台Claypot AI的聯合創辦人。她曾於NVIDIA，Netflix，及Snorkel AI工作，從中幫助了全球最大型的機構開發和部署ML系統。Chip以自己在斯坦福大學任教的課程「CS 329s：機器學習系統設計」作為本書藍本。 目錄 前言 第1章 機器學習系統概覽 第2章 機器學習系統設計簡介 第3章 資料工程基礎 第4章 訓練資料 第5章 特徵工程 第6章 模型開發和離線評估 第7章 模型部署和預測服務 第8章 資料分布轉移和監控 第9章 在生產中持續學習和測試 第10章 MLOps 的基礎設施和工具 第11章 涉及人類的機器學習 結語 索引