Оптимизация глобального планирования производства с использованием глубокого обучения с подкреплением

Индустрия 4.0 предполагает децентрализованные, самоорганизующиеся и самообучающиеся системы управления производством. Одновременно новые алгоритмы машинного обучения становятся все более мощными и решают задачи реального мира. Мы применяем алгоритм агента Deep Q-Network (DQN) компании Google DeepMind для обучения с подкреплением (RL) к задаче планирования производства, чтобы реализовать концепцию управления производством в рамках Индустрии 4.0. В среде обучения с подкреплением кооперативные агенты DQN, использующие глубокие нейронные сети, обучаются по заданным пользователем целевым функциям для оптимизации планирования. Мы проверяем нашу систему с помощью имитационной модели небольшого предприятия, представляющей абстрагированное производство полупроводников на переднем участке технологической линии.