Entwicklung einer auf maschinellem Lernen basierenden Steuerung für eine Oberflächenbeschichtungsanlage : Deep Reinforcement Learning
- Zur automatisierten Planung und Steuerung einer Anlage wird eine über viele Jahre entwickelte und stetig fortschreitende Software der Firma UTIKAL Automation GmbH & Co eingesetzt. Diese basiert auf „klassischen“ Regeln bzw. Heuristiken zur Steuerung und Kontrolle der Abläufe, z.B. Überprüfung Maschinenbelegung, Verhinderung Kollision zwischen Transportwagen, Abstimmung von Fahrten mehrerer Transportwagen etc. Erzielt werden gute bis sehr gute Produktivität und Durchsätze in einer Anlage, jedoch ist das Ziel dieser Arbeit mittels Einsatz von maschinellem Lernen (Deep Reinforcement Learning) dies noch zu steigern und den Grad an Automatisierung zu erhöhen. Dies betrifft sowohl Produktivität und Durchsatz als auch ein hoffentlich intelligentes Eingreifen in unerwünschten oder unerwarteten Situationen ausgelöst z.B. durch Störungen.
Author: | Ahmed Bouzidi |
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Advisor: | Alexander Lampe, Richard Utikal |
Document Type: | Master's Thesis |
Language: | German |
Year of Completion: | 2020 |
Granting Institution: | Hochschule Mittweida |
Release Date: | 2021/10/26 |
GND Keyword: | Fertigungsanlage; Oberflächenbehandlung; Beschichtung; Maschinelles Lernen |
Note: | Printexemplar Präsenzbestand |
Institutes: | Ingenieurwissenschaften |
DDC classes: | 006.31 Maschinelles Lernen |
Open Access: | Innerhalb der Hochschule |
Licence (German): | Urheberrechtlich geschützt |