Optimierung des Lackierungsprozesses in der Automobilproduktion durch eine neuartige Reinforcement-Learning-Methode mit heuristischer Aktion-Maskierung und Ensemble-Inferenz

Eine neuartige Reinforcement-Learning-Methode (HAAM-RL) mit heuristischer Aktion-Maskierung und Ensemble-Inferenz wird präsentiert, um den Lackierungsprozess in der Automobilproduktion zu optimieren. Die Methode zeigt eine Leistungssteigerung von 16,25% gegenüber herkömmlichen heuristischen Algorithmen.