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This work aims to develop a method that can reschedule the matrix production in the case of a disruption. For this purpose, different artificial intelligence methods are combined in a novel way. The developed method is validated on a theoretical and a real scheduling case.

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Γλώσσα:German
Έκδοση: KIT Scientific Publishing 2023
Διαθέσιμο Online:https://doi.org/10.5445/KSP/1000156002
id oapen-20.500.12657-62536
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spelling oapen-20.500.12657-625362024-03-28T08:18:25Z Entwicklung einer Methode zum Einsatz von Reinforcement Learning für die dynamische Fertigungsdurchlaufsteuerung Lohse, Oliver Produktionssteuerung; Reinforcement Learning; Künstliche Intelligenz; Terminierung; Production control; artificial intelligence; scheduling thema EDItEUR::T Technology, Engineering, Agriculture, Industrial processes::TG Mechanical engineering and materials This work aims to develop a method that can reschedule the matrix production in the case of a disruption. For this purpose, different artificial intelligence methods are combined in a novel way. The developed method is validated on a theoretical and a real scheduling case. 2023-04-24T11:23:57Z 2023-04-24T11:23:57Z 2023 book https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/62536 ger Reihe Informationsmanagement im Engineering Karlsruhe application/pdf Attribution-ShareAlike 4.0 International entwicklung-einer-methode-zum-einsatz-von-reinforcement-learning-fur-die-dynamische-fertigungsdurchlaufsteuerung.pdf https://doi.org/10.5445/KSP/1000156002 KIT Scientific Publishing 10.5445/KSP/1000156002 10.5445/KSP/1000156002 44e29711-8d53-496b-85cc-3d10c9469be9 25 208 open access
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