Entwicklung einer Methode zum Einsatz von Reinforcement Learning für die dynamische Fertigungsdurchlaufsteuerung

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Im Fokus steht die Entwicklung einer innovativen Methode zur Umplanung der Matrixproduktion bei Störungen. Hierbei werden verschiedene Ansätze der künstlichen Intelligenz neu kombiniert, um eine effektive Lösung zu bieten. Die Validierung der Methode erfolgt sowohl anhand eines theoretischen als auch eines realen Terminierungsfalls, wodurch ihre Anwendbarkeit und Effizienz in der Praxis demonstriert wird.