- Titel
- A Simulation Framework to Study Partial Observability in Production Planning and Control with Reinforcement Learning
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-996755
- Übersetzter Titel (DE)
- Ein Simulationsframework zur Untersuchung von partieller Beobachtbarkeit in Produktionsplanung und -steuerung mit Reinforcement Learning
- Konferenz
- 21. ASIM-Fachtagung Simulation in Produktion und Logistik. Dresden, Germany, 24. bis 26. September 2025
- Quellenangabe
- Simulation in Produktion und Logistik 2025
Herausgeber: Sebastian Rank
Herausgeber: Mathias Kühn
Herausgeber: Thorsten Schmidt
Erscheinungsort: Dresden
Verlag: Technische Universität Dresden, Professur für Technische Logistik
Erscheinungsjahr: 2025
ISBN: 978-3-86780-806-4 - Erstveröffentlichung
- 2025
- DOI
- https://doi.org/10.25368/2025.243
- Abstract (EN)
- Simulation-assisted production planning and control is an efficient method of production system optimisation. When researchers and practitioners want to test various algorithms for production plan generation, they require a simulation framework that allows intuitive configuration of key optimisation parameters such as input data, degrees of freedom in planning and performance metrics. We present a software prototype that aims at providing an open-source Python-based simulation backbone to test different system and algorithm configurations in production planning and control. The prototype is built on a comprehensive framework that realistically models production systems. It is controller-agnostic but closely follows the reinforcement learning paradigm of environment specification discerning between observation space, action space and reward functions. Our tool enables a high degree of configurability in each of these elements and paves the way for further research and application.
- Freie Schlagwörter (DE)
- Simulation, Künstliche Intelligenz, Modellierung, Optimierung, Simulation-gestützte Produktionsoptimierung, Produktionsplanung, Open-Source-Simulationsplattform
- Freie Schlagwörter (EN)
- Simulation, Artificial Intelligence, Modelling, Optimisation, Production planning, open-source simulation platform
- Klassifikation (DDC)
- 620
- Klassifikation (RVK)
- ZM 9500
- Publizierende Institution
- Technische Universität Dresden, Dresden
- Förder- / Projektangaben
- Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK)
PrOPPlan
ID: 01|F23010N - Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-996755
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 18.10.2025
- Dokumenttyp
- Konferenzbeitrag
- Sprache des Dokumentes
- Englisch
- Lizenz / Rechtehinweis
CC BY 4.0