[{"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. 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VDI Verlag GmbH. <a href=\"https://doi.org/10.51202/9783181024195-655 \">https://doi.org/10.51202/9783181024195-655 </a>"},"publisher":"VDI Verlag GmbH","edition":"1","series_title":"VDI-Berichte ","publication_identifier":{"isbn":["978-3-18-092419-9 "],"eisbn":["978-3-18-102419-5"]},"publication_status":"published","department":[{"_id":"DEP7011"}],"title":"Reinforcement Learning in der Simulation als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im Zeitalter von wandlungsfähigen Produktionssystemen","doi":"10.51202/9783181024195-655 ","publication":"AUTOMATION 2023 – 24. Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik","conference":{"location":"Baden-Baden","start_date":"2023-06-27","end_date":"2023-06-28","name":"AUTOMATION 2023 – 24. 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(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>","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.). 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Dieser Umstand wird durch eine Steigerung des Automatisierungsgrades angegangen. Die Steigerung wird durch die Integration einer Umfeldsensorik und die Erstellung eines Algorithmus re-alisiert. Dieser erkennt die Halbzeuge im Arbeitsraum, um diese anschließend in ein CAD-Modell zu transformieren.","lang":"eng"}],"editor":[{"first_name":"Christian","last_name":"Härle","full_name":"Härle, Christian"},{"first_name":"Jens","last_name":"Jäkel","full_name":"Jäkel, Jens"},{"full_name":"Sand, Guido","last_name":"Sand","first_name":"Guido"}],"_id":"7728","page":"85 – 95","type":"conference_editor_article","keyword":["Automatisierung","Bildverarbeitung","Industrie 4.0","Merkmalsfilter","Wasserstrahlschneiden"],"doi":"https://doi.org/10.33968/2022.08","publication_status":"published","publication_identifier":{"eisbn":["978-3-910103-00-9 "]},"department":[{"_id":"DEP7015"}],"title":"Bildfilter als Analysewerkzeug im Technologiesektor von Industrie 4.0","conference":{"name":"18. 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Leipzig: Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur. doi:<a href=\"https://doi.org/10.33968/2022.08\">https://doi.org/10.33968/2022.08</a>, .","ufg":"<b>Albers, Franziska u. a.</b>: Bildfilter als Analysewerkzeug im Technologiesektor von Industrie 4.0, hg. von Härle, Christian u. a., Leipzig <sup>1</sup>2022.","havard":"F. Albers, T. Bartsch, D. Kowalke, S. Sade, Bildfilter als Analysewerkzeug im Technologiesektor von Industrie 4.0, 1st ed., Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur, Leipzig, 2022.","apa":"Albers, F., Bartsch, T., Kowalke, D., &#38; Sade, S. (2022). Bildfilter als Analysewerkzeug im Technologiesektor von Industrie 4.0. In C. Härle, J. Jäkel, G. Sand, &#38; Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig (Eds.), <i>In: Tagungsband AALE 2022: Wissenstransfer im Spannungsfeld von Autonomisierung und Fachkräftemangel. 18. Fachkonferenz</i> (1st ed., pp. 85–95). Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur. <a href=\"https://doi.org/10.33968/2022.08\">https://doi.org/10.33968/2022.08</a>","din1505-2-1":"<span style=\"font-variant:small-caps;\">Albers, Franziska</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Bartsch, Thomas</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Kowalke, Dennis</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Sade, Sercan</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Härle, C.</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Jäkel, J.</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Sand, G.</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig</span> (Hrsg.): <i>Bildfilter als Analysewerkzeug im Technologiesektor von Industrie 4.0</i>. 1. Aufl. Leipzig : Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur, 2022","short":"F. Albers, T. Bartsch, D. Kowalke, S. 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Hierfür werden die Anforderungen, die ein Griff-in-die-Kiste-System zu erfüllen hat, dargelegt. Die Kriterien resultieren aus einer Expertenbefragung des produktionstechnischen Umfelds der Weidmüller Gruppe. Neben den Anforderungen werden die Gewichtungen zur Bildung einer Rangfolge ermittelt. Die erarbeiteten Anforderungen dienen anschließend zur Bewertung der regelbasierten und lernenden Verfahren. Die Analyse mündet in einer methodischen Lücke zwischen beiden Paradigmen und stellt die Ausgangsbasis für die weitere Arbeit zur Entwicklung des industriellen Griff-in-die-Kiste dar. Abschließend werden erste Arbeitsergebnisse zur Objekterkennung von Reihenklemmen veröffentlicht. In einer Untersuchung werden die Zuverlässigkeit, die Robustheit sowie die Einrichtdauer einer Objekterkennung mithilfe von Deep Learning ermittelt. 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