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Originaltitel:
Lernendes und erklärbares System zur Entscheidungsunterstützung in der Produktionssteuerung
Übersetzter Titel:
Learning and explainable system for decision support in production control
Autor:
Theumer, Philipp Sebastian
Jahr:
2025
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Institution:
Lehrstuhl für Nachhaltige Produktionssysteme (Prof. Reuter)
Betreuer:
Reinhart, Gunther (Prof. Dr.)
Gutachter:
Reinhart, Gunther (Prof. Dr.); Caccamo, Marco (Prof. Dr.)
Sprache:
de
Fachgebiet:
FER Fertigungstechnik; WIR Wirtschaftswissenschaften
TU-Systematik:
FER 060; WIR 776
Kurzfassung:
Die vorliegende Arbeit beschreibt ein System zur Unterstützung von Mitarbeitenden in Entscheidungssituationen in der Produktionssteuerung. Dafür wurde ein Agentensystem basierend auf benutzerrollenindividuellen Handlungsspielräumen entwickelt. Mit Hilfe einer durch Deep Reinforcement Learning erlernten Steuerungsstrategie generiert das Agentensystem Handlungsempfehlungen. Zur Steigerung des Vertrauens von Mitarbeitenden in diese systemischen Entscheidungen erfolgte eine Integration von Ansätzen...     »
Übersetzte Kurzfassung:
This work describes a system designed to support employees in decision-making situations within production control. For this purpose, a multi-agent system was developed based on user-role-specific scopes of action. By using a control strategy learned through deep reinforcement learning, the system generates recommendations for action. To increase employees’ trust in these systemic decisions, approaches from the field of explainable artificial intelligence were integrated into the system.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1742903
Eingereicht am:
27.05.2024
Mündliche Prüfung:
30.01.2025
Dateigröße:
2532675 bytes
Seiten:
215
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20250130-1742903-0-4
Letzte Änderung:
27.02.2025
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