{"author":[{"full_name":"Stuke, Tobias","id":"79141","first_name":"Tobias","last_name":"Stuke"},{"last_name":"Bartsch","first_name":"Thomas","id":"43513","full_name":"Bartsch, Thomas"},{"full_name":"Rauschenbach, Thomas","last_name":"Rauschenbach","first_name":"Thomas"}],"department":[{"_id":"DEP7011"}],"publisher":"VDI Verlag GmbH","page":"S. 655 – 667","doi":"10.51202/9783181024195-655 ","user_id":"83781","volume":"Nr. 2419","series_title":"VDI-Berichte ","abstract":[{"lang":"ger","text":"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."}],"publication_identifier":{"eisbn":["978-3-18-102419-5"],"isbn":["978-3-18-092419-9 "]},"publication":"AUTOMATION 2023 – 24. Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik","status":"public","place":"Düsseldorf","citation":{"din1505-2-1":"<span style=\"font-variant:small-caps;\">Stuke, Tobias</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Bartsch, Thomas</span> ; <span style=\"font-variant:small-caps;\">Rauschenbach, Thomas</span>: <i>Reinforcement Learning in der Simulation als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im Zeitalter von wandlungsfähigen Produktionssystemen</i>, <i>VDI-Berichte </i>. Bd. Nr. 2419. 1. Aufl. Düsseldorf : VDI Verlag GmbH, 2023","ama":"Stuke T, Bartsch T, Rauschenbach T. <i>Reinforcement Learning in der Simulation als Lösungsansatz für den industriellen Griff-in-die-Kiste im Zeitalter von wandlungsfähigen Produktionssystemen</i>. Vol Nr. 2419. 1st ed. VDI Verlag GmbH; 2023:S. 655-667. doi:<a href=\"https://doi.org/10.51202/9783181024195-655 \">10.51202/9783181024195-655 </a>","van":"Stuke T, Bartsch T, Rauschenbach T. 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