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Recent Developments in Queueing Theory for Smart Manufacturing: Models, Algorithms, and Industrial Applications

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  • This book synthesizes recent advances in queueing theory tailored for smart manufacturing environments, highlighting the evolution from classical models to sophisticated structural causal queueing frameworks. It systematically surveys theoretical foundations such as equilibrium analysis and game-theoretic approaches, alongside advanced analytical models incorporating Markov decision processes and reinforcement learning techniques. Computational and simulation studies are examined, emphasizing machine learning applications for queue prediction and stability control. The integration of queueing in cyber-physical manufacturing systems with AI-based optimization and blockchain for reliable management is explored, complemented by resource allocation strategies and real-world industrial case studies across automotive, semiconductor, and additive manufacturing sectors. Additionally, emerging trends including sustainable manufacturing, IoT-driven frameworks, cloud computing, and quantum queueing are discussed. The book concludes with managerial guidelines applicable to Industry 4.0 contexts and outlines a roadmap for future research addressing interdisciplinary challenges and opportunities.
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