Optimierung in verteilten Produktionssystemen

Maschinelles Lernen mittels Spieltheorie auf der SPS

Themen: KI | Digital Twin

Publikationsform: Fachartikel
Artikelnummer: 03654_2020_11-12_03
Zeitschrift: Optimierung in verteilten Produktionssystemen
Erscheinungsdatum: 11.11.2020
Autor: Dorothea Schwung, Vatsal Patel, Andreas Schwung, FH Südwestfalen, Steven X. Ding, Universität Duisburg-Essen
Verlag: Vulkan-Verlag GmbH
Seiten: 9
Publikationsformat: PDF
Sprache: Deutsch
Themenbereich: Automatisierungstechnik

Details

Der vorliegende Beitrag beschäftigt sich mit der Entwicklung von selbstlernenden Algorithmen für verteilte Produktionssysteme und deren feldnaher Umsetzung auf der SPS. Ausgehend von einer vollständig dezentralen Systemarchitektur in Form eines Multi-Agenten Systems (MAS) werden mithilfe von spieltheoretischen Verfahren Lernalgorithmen definiert, die ein Selbstlernen der Steuerungsfunktionen sowie die Koordination der Module untereinander gewährleisten. Der Fokus des Beitrags liegt auf der Umsetzung der Verfahren auf der SPS und dem Nachweis der Leistungsfähigkeit nicht nur in der Simulation, sondern auch auf der realen Anlage. Hierzu wird ein Framework präsentiert, das ein effizientes Training und einen ressourcenschonenden Transfer von Simulation zu realer Anwendung erlaubt. Die Ergebnisse zeigen die Umsetzbarkeit und Leistungsfähigkeit des Ansatzes für die Implementierung in realen Anlagen.

Preis: 4,90 €Zum Shop