Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам биратнское научное издание Applied Stochastic Models in Business and Industry. Журнал имеет третий квартиль, издается в John Wiley and Sons Ltd., его SJR за 2020 г. равен 0,413, импакт-фактор - 1,338, печатный ISSN - 1524-1904, электронный - 1526-4025, предметные области - Теория управления и исследования операций, Моделирование и имитация, Бизнес, менеджмент и бухгалтерский учет. Вот так выглядит обложка:
Редактором является Фабрицио Руджерри, контактные данные - fabrizio@mi.imati.cnr.it, ASMBProofs@wiley.com.
Журнал ASMBI - Прикладные стохастические модели в бизнесе и промышленности (ранее называвшиеся «Прикладные стохастические модели и анализ данных») был впервые опубликован в 1985 году, в нем были опубликованы статьи о взаимодействии между стохастическим моделированием, анализом данных и их приложениями в бизнесе, финансах, страховании, управлении и производстве. В 2007 году ASMBI стал официальным журналом Международного общества статистики бизнеса и промышленности (www.isbis.org). Основная цель - публиковать статьи, как технические, так и практические, с изложением новых результатов, которые решают реальные проблемы или имеют большой потенциал для этого. Математическая строгость, инновационное стохастическое моделирование и надежные приложения - ключевые составляющие статей, которые будут опубликованы после избирательного процесса рецензирования. Журнал открыт для новых идей, например, наука о данных и большие данные, возникающие в результате проблем в бизнесе и промышленности или количественная оценка неопределенности в инженерии, а также более традиционные, такие, как надежность, контроль качества, разработка экспериментов, управленческие процессы, цепочки поставок и запасы, страхование, эконометрика, финансовое моделирование (при условии, что материалы относятся к реальным проблемам). Журнал интересуют статьи, посвященные влиянию деловых и промышленных решений на окружающую среду, здравоохранение и социальную жизнь. Приветствуются и современные вычислительные методы в сочетании со звуковыми приложениями и инновационными моделями, цепочки поставок и запасы, страхование, эконометрика, финансовое моделирование. Также принимаются статьи, посвященные влиянию деловых и промышленных решений на окружающую среду, здравоохранение и социальную жизнь.
Адрес издания - https://onlinelibrary.wiley.com/journal/15264025
Пример статьи, название - Functional clustering methods for resistance spot welding process data in the automotive industry. Заголовок (Abstract) - In the automotive industry, quality assessment of resistance spot welding (RSW) joints of metal sheets is typically based on costly and lengthy offline tests, which are unfeasible in the full-scale production on a large scale. However, the massive industrial digitalization triggered by the Industry 4.0 framework makes online measurements of RSW process parameters available for every joint produced. Among these, the so-called dynamic resistance curve (DRC) is recognized as the full technological signature of the spot welds. Motivated by this context, this article intends to show the potentiality and practical applicability of clustering methods to data represented by curves, and, in general, to functional data. In this way, the task of separating DRCs into homogeneous groups pertaining to spot welds with common mechanical and metallurgical properties can be performed without the need for arbitrary and problem-specific feature extraction. We provide a hands-on overview of the most promising functional clustering methods, and apply them to DRCs collected during RSW lab tests at Centro Ricerche Fiat. The identified groups of DRCs emerge to be strictly linked with the wear status of the electrodes, which, in turn, is conjectured to impact the RSW joint final quality. The analysis code, developed in the software environment 𝖱, accompanied by an essential tutorial and the ICOSAF project data set containing DRC measurements, are openly available online at https://github.com/unina-sfere/funclustRSW/.