Machine Learning in der adaptiven Fertigungssteuerung
Genetischer Algorithmus zur Bewertung alternativer Arbeitspläne
- verfasst von
- Berend Denkena, Sören Wilmsmeier, Florian Winter
- Abstract
In work planning, static conditions are currently assumed and supposedly optimal production sequences are defined before start of production. Dynamic influences during production lead to unsystematic rescheduling and an inefficient planning result. Therefore, a machine learning approach for adaptive production control using genetic algorithms is presented.
- Organisationseinheit(en)
-
Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen
- Externe Organisation(en)
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Fauser AG
- Typ
- Artikel
- Journal
- Fabriksoftware
- Band
- 24
- Seiten
- 17-20
- Anzahl der Seiten
- 4
- ISSN
- 2569-7692
- Publikationsdatum
- 2019
- Publikationsstatus
- Veröffentlicht
- Peer-reviewed
- Ja
- ASJC Scopus Sachgebiete
- Technologie- und Innovationsmanagement, Software, Angewandte Informatik, Information systems, Informationssysteme und -management, Wirtschaftsingenieurwesen und Fertigungstechnik
- Ziele für nachhaltige Entwicklung
- SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
- Elektronische Version(en)
-
https://www.fabriksoftware.info/node/1048 (Zugang:
Offen)
https://factory-innovation.de/themen/technologien/artikel/machine-learning-in-der-adaptiven-fertigungssteuerung/ (Zugang: Offen)
