The intersection of process fault diagnosis with data science and machine learning is dramatically transforming manufacturing throughout the entire processing industries. Advances in computer technology and software programming capabilities, especially the rapid advances currently occurring in the field of Artificial Intelligence, have made many more applications of fault diagnosis now possible throughout those industries. This book provides a comprehensive resource for professionals implementing automated process fault diagnosis in their plants. It facilitates readers in choosing and implementing the best diagnostic methodology for their particular processing application. This helps ensure that the most effective fault diagnostic methods for a given specific processing plant application are utilized.  The book directly consolidates theory and practice of the various diverse methodologies in this field into a single comprehensive treatment. Readers of the book should thus be able to directly create intelligent computer programs capable of improving process safety and productivity, increasing process efficiency via reduced operating costs, and creating better overall process optimization.

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