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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.
Im Rahmen der Masterarbeit wurden Beschichtungsversuche zur Erzeugung von superharten Kohlenstoffschichten, unter Variation einflussnehmender Prozessparameter durchgeführt, um den Einfluss dieser auf das Beschichtungsergebnis zu evaluieren. Die Experimente wurden mit einem Eximerlaser der Firma Coherent durchgeführt. Es wurden Kohlenstoffschichten erzeugt und anschließend mit verschiedenen Analysemethoden charakterisiert, um Erkenntnisse hin-sichtlich der Schichtzusammensetzung zu gewinnen. Im Vordergrund standen hierbei die Schichthärte, sowie die Ergebnisse aus den resultierenden Ramanspektren der Schichten, um Zusammenhänge zwischen den variierten Prozessparametern und resultierenden Schichtcharakteristika aufzuzeigen.