---
_id: '11332'
abstract:
- lang: ger
  text: Die chaotische Bevorratung von Einzelteilen stellt eine besondere Herausforderung
    für die automatisierte Herstellung  elektrotechnischer Komponenten dar. Insbesondere
    das Segment der kleinen bis mittleren Produktionsvolumen ist heute noch von manueller
    Arbeit geprägt. Vor diesem Hintergrund zeigt dieser Beitrag einen Lösungsansatz
    für den robotischen „Griff-in-die-Kiste“ am Beispiel der Reihenklemmenfertigung
    bei Weidmüller auf. Zuerst erfolgt die Analyse des aktuellen Technikstandes resultierend
    in der methodischen Lücke. Anschließend wird das Bestärkungslernen als Lösungsansatz
    identifiziert und die Simulationssoftware „Isaac Sim“ als Trainingsumgebung ausgewählt,
    in der das Robotersystem modelliert wird. Ziel dieser Arbeit ist es, ein universelles
    und robustes Verhalten des Robotersystems durch die zielgerichtete Variation der
    Trainingszustände zu generieren. Zusätzlich findet die Integration von Kontextwissen
    statt, um die Trainingsdauer des neuronalen Netzes zu minimieren.
author:
- first_name: Tobias
  full_name: Stuke, Tobias
  id: '79141'
  last_name: Stuke
- first_name: Thomas
  full_name: Bartsch, Thomas
  id: '43513'
  last_name: Bartsch
- first_name: Thomas
  full_name: Rauschenbach, Thomas
  last_name: Rauschenbach
citation:
  ama: Stuke T, Bartsch T, Rauschenbach T. <i>Reinforcement Learning in der Simulation
    als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im Zeitalter von wandlungsfähigen
    Produktionssystemen</i>. Vol Nr. 2419. 1st ed. VDI Verlag GmbH; 2023:S. 655-667.
    doi:<a href="https://doi.org/10.51202/9783181024195-655 ">10.51202/9783181024195-655
    </a>
  apa: 'Stuke, T., Bartsch, T., &#38; Rauschenbach, T. (2023). Reinforcement Learning
    in der Simulation als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im
    Zeitalter von wandlungsfähigen Produktionssystemen. In <i>AUTOMATION 2023 – 24.
    Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik: Vol. Nr. 2419</i> (1st ed.,
    p. S. 655-667). VDI Verlag GmbH. <a href="https://doi.org/10.51202/9783181024195-655
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  bjps: '<b>Stuke T, Bartsch T and Rauschenbach T</b> (2023) <i>Reinforcement Learning
    in der Simulation als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im
    Zeitalter von wandlungsfähigen Produktionssystemen</i>, 1st ed. Düsseldorf: VDI
    Verlag GmbH.'
  chicago: 'Stuke, Tobias, Thomas Bartsch, and Thomas Rauschenbach. <i>Reinforcement
    Learning in der Simulation als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste
    im Zeitalter von wandlungsfähigen Produktionssystemen</i>. <i>AUTOMATION 2023
    – 24. Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik</i>. 1st ed. Vol. Nr.
    2419. VDI-Berichte . Düsseldorf: VDI Verlag GmbH, 2023. <a href="https://doi.org/10.51202/9783181024195-655
    ">https://doi.org/10.51202/9783181024195-655 </a>.'
  chicago-de: 'Stuke, Tobias, Thomas Bartsch und Thomas Rauschenbach. 2023. <i>Reinforcement
    Learning in der Simulation als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste
    im Zeitalter von wandlungsfähigen Produktionssystemen</i>. <i>AUTOMATION 2023
    – 24. Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik</i>. 1. Aufl. Bd. Nr.
    2419. VDI-Berichte . Düsseldorf: VDI Verlag GmbH. doi:<a href="https://doi.org/10.51202/9783181024195-655
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  din1505-2-1: '<span style="font-variant:small-caps;">Stuke, Tobias</span> ; <span
    style="font-variant:small-caps;">Bartsch, Thomas</span> ; <span style="font-variant:small-caps;">Rauschenbach,
    Thomas</span>: <i>Reinforcement Learning in der Simulation als Lösungsansatz für
    den industriellen Griff-in-die-Kiste im Zeitalter von wandlungsfähigen Produktionssystemen</i>,
    <i>VDI-Berichte </i>. Bd. Nr. 2419. 1. Aufl. Düsseldorf : VDI Verlag GmbH, 2023'
  havard: T. Stuke, T. Bartsch, T. Rauschenbach, Reinforcement Learning in der Simulation
    als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im Zeitalter von wandlungsfähigen
    Produktionssystemen, 1st ed., VDI Verlag GmbH, Düsseldorf, 2023.
  ieee: 'T. Stuke, T. Bartsch, and T. Rauschenbach, <i>Reinforcement Learning in der
    Simulation als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im Zeitalter
    von wandlungsfähigen Produktionssystemen</i>, 1st ed., vol. Nr. 2419. Düsseldorf:
    VDI Verlag GmbH, 2023, p. S. 655-667. doi: <a href="https://doi.org/10.51202/9783181024195-655
    ">10.51202/9783181024195-655 </a>.'
  mla: Stuke, Tobias, et al. “Reinforcement Learning in der Simulation als Lösungsansatz
    für den industriellen Griff-in-die-Kiste im Zeitalter von wandlungsfähigen Produktionssystemen.”
    <i>AUTOMATION 2023 – 24. Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik</i>,
    1st ed., vol. Nr. 2419, VDI Verlag GmbH, 2023, p. S. 655-667, <a href="https://doi.org/10.51202/9783181024195-655
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  short: T. Stuke, T. Bartsch, T. Rauschenbach, Reinforcement Learning in der Simulation
    als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im Zeitalter von wandlungsfähigen
    Produktionssystemen, 1st ed., VDI Verlag GmbH, Düsseldorf, 2023.
  ufg: '<b>Stuke, Tobias/Bartsch, Thomas/Rauschenbach, Thomas</b>: Reinforcement Learning
    in der Simulation als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im
    Zeitalter von wandlungsfähigen Produktionssystemen, Bd. Nr. 2419, Düsseldorf <sup>1</sup>2023
    (VDI-Berichte ).'
  van: 'Stuke T, Bartsch T, Rauschenbach T. Reinforcement Learning in der Simulation
    als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im Zeitalter von wandlungsfähigen
    Produktionssystemen. 1st ed. AUTOMATION 2023 – 24. Leitkongress der Mess- und
    Automatisierungstechnik. Düsseldorf: VDI Verlag GmbH; 2023. (VDI-Berichte ; vol.
    Nr. 2419).'
conference:
  end_date: 2023-06-28
  location: Baden-Baden
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  start_date: 2023-06-27
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citation:
  ama: Stuke T, Rauschenbach T, Bartsch T. <i>Development of a Reinforcement Learning
    Approach for Industrial Bin Picking</i>. Vol 18. 1st ed. (Niggemann O, Beyerer   Jürgen
    , Krantz  Maria, Kühnert C, eds.). Springer Verlag; 2023:8. doi:<a href="https://doi.org/10.1007/978-3-031-47062-2_5">10.1007/978-3-031-47062-2_5</a>
  apa: 'Stuke, T., Rauschenbach, T., &#38; Bartsch, T. (2023). Development of a Reinforcement
    Learning Approach for Industrial Bin Picking. In O. Niggemann,  Jürgen  Beyerer
    ,  Maria Krantz, &#38; C. Kühnert (Eds.), <i>Machine Learning for Cyber-Physical
    Systems: Selected papers from the International Conference ML4CPS 2023 </i> (1st
    ed., Vol. 18, p. 8). Springer Verlag. <a href="https://doi.org/10.1007/978-3-031-47062-2_5">https://doi.org/10.1007/978-3-031-47062-2_5</a>'
  bjps: '<b>Stuke T, Rauschenbach T and Bartsch T</b> (2023) <i>Development of a Reinforcement
    Learning Approach for Industrial Bin Picking</i>, 1st ed., Niggemann O et al.
    (eds). Heidelberg: Springer Verlag.'
  chicago: 'Stuke, Tobias, Thomas Rauschenbach, and Thomas Bartsch. <i>Development
    of a Reinforcement Learning Approach for Industrial Bin Picking</i>. Edited by
    Oliver Niggemann,  Jürgen  Beyerer ,  Maria Krantz, and Christian  Kühnert. <i>Machine
    Learning for Cyber-Physical Systems: Selected Papers from the International Conference
    ML4CPS 2023 </i>. 1st ed. Vol. 18. Technologien Für Die Intelligente Automation.
    Heidelberg: Springer Verlag, 2023. <a href="https://doi.org/10.1007/978-3-031-47062-2_5">https://doi.org/10.1007/978-3-031-47062-2_5</a>.'
  chicago-de: 'Stuke, Tobias, Thomas Rauschenbach und Thomas Bartsch. 2023. <i>Development
    of a Reinforcement Learning Approach for Industrial Bin Picking</i>. Hg. von Oliver
    Niggemann,  Jürgen  Beyerer ,  Maria Krantz, und Christian  Kühnert. <i>Machine
    Learning for Cyber-Physical Systems: Selected papers from the International Conference
    ML4CPS 2023 </i>. 1. Aufl. Bd. 18. Technologien für die intelligente Automation.
    Heidelberg: Springer Verlag. doi:<a href="https://doi.org/10.1007/978-3-031-47062-2_5">10.1007/978-3-031-47062-2_5</a>,
    .'
  din1505-2-1: '<span style="font-variant:small-caps;">Stuke, Tobias</span> ; <span
    style="font-variant:small-caps;">Rauschenbach, Thomas</span> ; <span style="font-variant:small-caps;">Bartsch,
    Thomas</span> ; <span style="font-variant:small-caps;">Niggemann, O.</span> ;
    <span style="font-variant:small-caps;">Beyerer ,  Jürgen </span> ; <span style="font-variant:small-caps;">Krantz,  Maria</span>
    ; <span style="font-variant:small-caps;">Kühnert, C.</span> (Hrsg.): <i>Development
    of a Reinforcement Learning Approach for Industrial Bin Picking</i>, <i>Technologien
    für die intelligente Automation</i>. Bd. 18. 1. Aufl. Heidelberg : Springer Verlag,
    2023'
  havard: T. Stuke, T. Rauschenbach, T. Bartsch, Development of a Reinforcement Learning
    Approach for Industrial Bin Picking, 1st ed., Springer Verlag, Heidelberg, 2023.
  ieee: 'T. Stuke, T. Rauschenbach, and T. Bartsch, <i>Development of a Reinforcement
    Learning Approach for Industrial Bin Picking</i>, 1st ed., vol. 18. Heidelberg:
    Springer Verlag, 2023, p. 8. doi: <a href="https://doi.org/10.1007/978-3-031-47062-2_5">10.1007/978-3-031-47062-2_5</a>.'
  mla: 'Stuke, Tobias, et al. “Development of a Reinforcement Learning Approach for
    Industrial Bin Picking.” <i>Machine Learning for Cyber-Physical Systems: Selected
    Papers from the International Conference ML4CPS 2023 </i>, edited by Oliver Niggemann
    et al., 1st ed., vol. 18, Springer Verlag, 2023, p. 8, <a href="https://doi.org/10.1007/978-3-031-47062-2_5">https://doi.org/10.1007/978-3-031-47062-2_5</a>.'
  short: T. Stuke, T. Rauschenbach, T. Bartsch, Development of a Reinforcement Learning
    Approach for Industrial Bin Picking, 1st ed., Springer Verlag, Heidelberg, 2023.
  ufg: '<b>Stuke, Tobias/Rauschenbach, Thomas/Bartsch, Thomas</b>: Development of
    a Reinforcement Learning Approach for Industrial Bin Picking, Bd. 18, hg. von
    Niggemann, Oliver u. a., Heidelberg <sup>1</sup>2023 (Technologien für die intelligente
    Automation).'
  van: 'Stuke T, Rauschenbach T, Bartsch T. Development of a Reinforcement Learning
    Approach for Industrial Bin Picking. 1st ed. Niggemann O, Beyerer   Jürgen , Krantz  Maria,
    Kühnert C, editors. Machine Learning for Cyber-Physical Systems: Selected papers
    from the International Conference ML4CPS 2023 . Heidelberg: Springer Verlag; 2023.
    (Technologien für die intelligente Automation; vol. 18).'
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  name: ML4CPS - Machine Learning for Cyber Physical Systems
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  International Conference ML4CPS 2023 '
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