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Bauteile ressourceneffizient reinigen mithilfe von KI

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JOT Journal für Oberflächentechnik Aims and scope

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Literaturhinweise

  1. Rochowicz, M.: Reinheit von Medizinprodukten im Herstellungsprozess. In: JOT Journal für Oberflächentechnik 59 (2019) S2, S. 10-13.

  2. Schulz, D.: Von höherer Reinigungsleistung bis Industrie 4.0. In: JOT Journal für Oberflächentechnik 58 (2018) S1, S. 5.

  3. Jeschke, S.: Leitfaden Selbstlernende Produktionsprozesse 2019.

  4. Mnih, V.; Kavukcuoglu, K.; Silver, D.; Graves, A.; Antonoglou, I.; Wierstra, D.; Riedmiller, M.: Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 2013.

  5. Panzer, M.; Bender, B.: Deep reinforcement learning in production systems: a systematic literature review. In: International Journal of Production Research (2021), S. 1-26.

  6. Rochowicz, M.: Acht Thesen zur Zukunft der Teilereinigung. In: JOT Journal für Oberflächentechnik 60 (2020) 7-8, S. 20-25.

  7. Partikelmesstechnik in der Produktionslinie. In: JOT Journal für Oberflächentechnik 61 (2021) 9, S. 14-15.

  8. Sutton, R. S.; Barto, A.: Reinforcement learning, second edition. An introduction, 2nd ed. Cambridge 2018.

  9. Hussein, A.; Gaber, M. M.; Elyan, E.; Jayne, C.: Imitation Learning. In: ACM Computing Surveys 50 (2018) 2, S. 1-35.

  10. Eickelmann, M.; Wiegand, M.; Deuse, J.; Bernerstätter, R.: Bewertungsmodell zur Analyse der Datenreife. In: Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 114 (2019) 1-2, S. 29-33.

  11. Hein, D.; Udluft, S.; Tokic, M.; Hentschel, A.; Runkler, T. A.; Sterzing, V.: Batch reinforcement learning on the industrial benchmark: First experiences: 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 2017.

  12. Rögner, F.-H.; Vohrer, U.: Die Erweiterung des Sinner'schen Kreises. In: JOT Journal für Oberflächentechnik 61 (2021) S1, S. 8-10.

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Büscher, J., Paranjape, A., Möhle, R. et al. Bauteile ressourceneffizient reinigen mithilfe von KI. J Oberfl Techn 63, 40–43 (2023). https://doi.org/10.1007/s35144-022-2338-z

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