@article{2025:uhlmann:reinforcem,
title = {Reinforcement Learning in der Produktionssteuerung/Reinforcement Learning for production control},
year = {2025},
note = {Die Steuerung von Produktionsprozessen stellt aufgrund der hohen
Prozesskomplexität eine zentrale Herausforderung für produzierende
Unternehmen dar. Vor diesem Hintergrund gewinnt die Automatisierung
von Planungs- und Steuerungsaufgaben durch Algorithmen zunehmend an
Bedeutung. Methoden des Reinforcement Learning bieten
vielversprechendes Potenzial, um diese Herausforderung zu adressieren.
Dieser Beitrag vergleicht Methoden des Reinforcement Learning mit
exakten und metaheuristischen Algorithmen, um die Einsatzgrenzen und
die Konkurrenzfähigkeit lernbasierter Verfahren im aktuellen
Entwicklungsstand zu bewerten.},
journal = {wt Werkstattstechnik online},
pages = {944--949},
author = {Uhlmann, Eckart and Polte, Julian and Mühlich, Christopher},
volume = {115},
number = {11-12}
}