Reinforcement Learning in der Simulation als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im Zeitalter von wandlungsfähigen Produktionssystemen

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.

Download
Es wurde kein Volltext hochgeladen. Nur Publikationsnachweis!
Konferenzband - Beitrag | Veröffentlicht | Deutsch
Autor*in
; ;
Abstract
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.
Erscheinungsjahr
Titel Konferenzband
AUTOMATION 2023 – 24. Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik
Band
Nr. 2419
Seite
S. 655 – 667
Konferenz
AUTOMATION 2023 – 24. Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik
Konferenzort
Baden-Baden
Konferenzdatum
2023-06-27 – 2023-06-28
ELSA-ID

Zitieren

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. Vol Nr. 2419. 1st ed. VDI Verlag GmbH; 2023:S. 655-667. doi:10.51202/9783181024195-655
Stuke, T., Bartsch, T., & Rauschenbach, T. (2023). Reinforcement Learning in der Simulation als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im Zeitalter von wandlungsfähigen Produktionssystemen. In AUTOMATION 2023 – 24. Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik: Vol. Nr. 2419 (1st ed., p. S. 655-667). VDI Verlag GmbH. https://doi.org/10.51202/9783181024195-655
Stuke T, Bartsch T and Rauschenbach T (2023) Reinforcement Learning in der Simulation als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im Zeitalter von wandlungsfähigen Produktionssystemen, 1st ed. Düsseldorf: VDI Verlag GmbH.
Stuke, Tobias, Thomas Bartsch, and Thomas Rauschenbach. Reinforcement Learning in der Simulation als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im Zeitalter von wandlungsfähigen Produktionssystemen. AUTOMATION 2023 – 24. Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik. 1st ed. Vol. Nr. 2419. VDI-Berichte . Düsseldorf: VDI Verlag GmbH, 2023. https://doi.org/10.51202/9783181024195-655 .
Stuke, Tobias, Thomas Bartsch und Thomas Rauschenbach. 2023. Reinforcement Learning in der Simulation als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im Zeitalter von wandlungsfähigen Produktionssystemen. AUTOMATION 2023 – 24. Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik. 1. Aufl. Bd. Nr. 2419. VDI-Berichte . Düsseldorf: VDI Verlag GmbH. doi:10.51202/9783181024195-655 , .
Stuke, Tobias ; Bartsch, Thomas ; Rauschenbach, Thomas: Reinforcement Learning in der Simulation als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im Zeitalter von wandlungsfähigen Produktionssystemen, VDI-Berichte . Bd. Nr. 2419. 1. Aufl. Düsseldorf : VDI Verlag GmbH, 2023
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.
T. Stuke, T. Bartsch, and T. Rauschenbach, Reinforcement Learning in der Simulation als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im Zeitalter von wandlungsfähigen Produktionssystemen, 1st ed., vol. Nr. 2419. Düsseldorf: VDI Verlag GmbH, 2023, p. S. 655-667. doi: 10.51202/9783181024195-655 .
Stuke, Tobias, et al. “Reinforcement Learning in der Simulation als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im Zeitalter von wandlungsfähigen Produktionssystemen.” AUTOMATION 2023 – 24. Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik, 1st ed., vol. Nr. 2419, VDI Verlag GmbH, 2023, p. S. 655-667, https://doi.org/10.51202/9783181024195-655 .
Stuke, Tobias/Bartsch, Thomas/Rauschenbach, Thomas: Reinforcement Learning in der Simulation als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im Zeitalter von wandlungsfähigen Produktionssystemen, Bd. Nr. 2419, Düsseldorf 12023 (VDI-Berichte ).
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).

Export

Markierte Publikationen

Open Data ELSA

Suchen in

Google Scholar
ISBN Suche