Buch, Deutsch, Band 108, 258 Seiten, Format (B × H): 148 mm x 210 mm
Buch, Deutsch, Band 108, 258 Seiten, Format (B × H): 148 mm x 210 mm
Reihe: Stuttgarter Beiträge zur Produktionsforschung
ISBN: 978-3-8396-1623-9
Verlag: Fraunhofer Verlag
In der vorliegenden Arbeit wird eine Methodik für eine dezentrale, selbstorganisierte und autonome Produktionssteuerung für eine Werkstattfertigung entwickelt, die dazu beiträgt, mit der zunehmenden Komplexität und dem gesteigerten Produktionsvolumen umzugehen. Dabei wird die Produktion als Reinforcement-Learning-Modell formalisiert, in dem mehrere kooperative Deep-Q-Network-Agenten lernen, die Abarbeitungsreihenfolge zu optimieren.
Die Erprobung der Methodik in zwei praxisnahen Fallbeispielen aus der Halbleiterindustrie zeigt ihre Leistungsfähigkeit. In beiden Fallbeispielen konnten Strategien zur Optimierung der Abarbeitungsreihenfolge auf oder über Expertenniveau autonom erlernt werden.