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Los sistemas de fabricación inteligentes son un nuevo paradigma en la Industria 4.0 impulsado por la emergente tecnología de información y comunicación y la inteligencia artificial que convergen en gemelos digitales, capaces de percibir, reconocer y manejar los cambios en la demanda y la producción. Las herramientas de máquina reconfigurables (RMTs) pueden promover la flexibilidad de los sistemas de fabricación inteligentes. El problema fundamental radica en reconfigurar dinámicamente los RMTs en los sistemas de fabricación inteligentes de manera eficiente y precisa, considerando simultáneamente la flexibilidad de las precedencias de producción y las secuencias de operación. Por lo tanto, en este artículo, se propone un método de planificación de reconfiguración basado en aprendizaje profundo por refuerzo para sistemas de fabricación inteligentes impulsados por gemelos digitales con RMT para buscar políticas de reconfiguración óptimas en línea. Los procesos de reconfiguración de los sistemas de fabricación inteligentes se modelan considerando el costo de reconfiguración, el costo de movimiento y el costo de procesamiento. Se adopta una red Q profunda para explorar el espacio de estados y el espacio de acciones para encontrar el esquema de reconfiguración óptimo con el mayor rendimiento. Se presenta un estudio de caso industrial para demostrar la eficacia y eficiencia del método propuesto, donde se discuten los procesos de reconfiguración de un sistema de fabricación inteligente compuesto por cinco RMTs para producir cuatro piezas.
Huang et al. (Tue,) estudiaron esta cuestión.