Applying machine learning for the anticipation of complex nesting solutions in hierarchical production planning

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Metadaten
Author:Christian GahmGND, Aykut UzunogluGND, Stefan WahlGND, Chantal GanschinietzORCiDGND, Axel TumaGND
URN:urn:nbn:de:bvb:384-opus4-862090
Frontdoor URLhttps://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/86209
ISSN:0377-2217OPAC
Parent Title (English):European Journal of Operational Research
Publisher:Elsevier BV
Type:Article
Language:English
Year of first Publication:2022
Embargo Date:2023/04/16
Publishing Institution:Universität Augsburg
Release Date:2021/04/29
Tag:Management Science and Operations Research; Modelling and Simulation; Information Systems and Management
Volume:296
Issue:3
First Page:819
Last Page:836
DOI:https://doi.org/10.1016/j.ejor.2021.04.006
Institutes:Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät / Institut für Betriebswirtschaftslehre
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät / Institut für Betriebswirtschaftslehre / Lehrstuhl für Production & Supply Chain Management
Dewey Decimal Classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Licence (German):CC-BY-NC-ND 4.0: Creative Commons: Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitung (mit Print on Demand)