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Autoren:
Mayer, Sebastian 
Dokumenttyp:
Dissertation / Thesis 
Titel:
Algorithmengesteuerte Modulare Produktion: zentrales, dezentrales und lernendes Scheduling 
Betreuer:
Endisch, Christian, Prof. Dr.-Ing. 
Gutachter:
Endisch, Christian, Prof. Dr.-Ing.; Rose, Oliver, Prof. Dr. rer. nat. 
Tag der mündlichen Prüfung:
19.12.2022 
Publikationsdatum:
16.01.2023 
Jahr:
2022 
Seiten (Monografie):
ix, 264 
Sprache:
Deutsch 
Schlagwörter:
Industrie 4.0 ; Kraftfahrzeugindustrie ; Modulare Produktion ; Material ; Transport ; Autonomes Fahrzeug ; Steuerungssystem ; Lernendes System ; Operations Management ; Genetischer Algorithmus 
Stichwörter:
Modulare Produktion; Ressourcenallokation; Maschinenbelegungsplanung; Scheduling; Produktionssteuerung; Multiagentensystem; Reinforcement Learning; Genetische Algorithmen 
Abstract:
In the context of the fourth industrial revolution, the trend towards individualization, and the legally driven development of new drive concepts, the production paradigm of Modular Production with decoupled stations and flexible material transport by an automated guided vehicle system has emerged in the automotive industry. To utilize the efficiency advantages of Modular Production there is a need for action in the development of effective control systems. This work addresses this need by devel...    »
 
DDC-Notation:
629.272 
Fakultät:
Fakultät für Informatik 
Institut:
INF 3 - Institut für Technische Informatik 
Professur:
Rose, Oliver 
Open Access ja oder nein?:
Ja / Yes