Virtuelle Inbetriebnahme als Trainingsumgebung für Reinforcement Learning Ein Beitrag in Richtung selbstlernender Produktionssteuerungen
Aus der Reihe
Beiträge zum Stuttgarter Maschinenbau
-
- Deutsch ausgewählt
Fr. 101.00
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
15.04.2025
Abbildungen
zahlreiche Abbildungen und Tabellen
Herausgeber
Oliver Riedel + weitereVerlag
Fraunhofer VerlagSeitenzahl
210
Maße (L/B)
21/14.8 cm
Gewicht
314 g
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
ISBN
978-3-8396-2090-8
Der digitale Wandel und steigender Wettbewerbsdruck verlangen von Produktionsunternehmen mehr Flexibilität und Effizienz als je zuvor. Insbesondere kleine und mittlere Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre Produktionsprozesse zu automatisieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben – eine Aufgabe, die bisher aufgrund des hohen Entwicklungsaufwands häufig nur bei grossen Stückzahlen rentabel war.
Diese Arbeit zeigt, wie simulationsgestützte Testumgebungen und Reinforcement Learning zusammengeführt werden können, um die Steuerungsentwicklung zu automatisieren und zu optimieren. Durch die Transformation bestehender Simulationsmodelle in Trainingsumgebungen wird nicht nur der Produktionsstart beschleunigt, sondern auch der gesamte Entwicklungsprozess effizienter gestaltet.
Im Fokus stehen drei zentrale Herausforderungen: die Umgestaltung der Test- zur Trainingsumgebung, die Integration lernfähiger Agenten in industrielle Steuerungen und die Ableitung sinnvoller Belohnungsfunktionen für Produktionsaufgaben. Mit Lösungsansätzen, praxisnahen Use Cases und innovativen Ansätzen ebnet diese Arbeit den Weg für eine neue Generation smarter Produktionssysteme.
Diese Arbeit zeigt, wie simulationsgestützte Testumgebungen und Reinforcement Learning zusammengeführt werden können, um die Steuerungsentwicklung zu automatisieren und zu optimieren. Durch die Transformation bestehender Simulationsmodelle in Trainingsumgebungen wird nicht nur der Produktionsstart beschleunigt, sondern auch der gesamte Entwicklungsprozess effizienter gestaltet.
Im Fokus stehen drei zentrale Herausforderungen: die Umgestaltung der Test- zur Trainingsumgebung, die Integration lernfähiger Agenten in industrielle Steuerungen und die Ableitung sinnvoller Belohnungsfunktionen für Produktionsaufgaben. Mit Lösungsansätzen, praxisnahen Use Cases und innovativen Ansätzen ebnet diese Arbeit den Weg für eine neue Generation smarter Produktionssysteme.
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