A Deep-Reinforcement-Learning-Based Digital Twin for Manufacturing Process Optimization
Notice bibliographique
Résumé
In the context of Industry 4.0 and smart manufacturing, production factories are increasingly focusing on process optimization, high product customization, quality improvement, cost reduction, and energy saving by implementing a new type of digital solutions that are mainly driven by Internet of Things (IoT), artificial intelligence, big data, and cloud computing. By the adoption of the cyber–physical systems (CPSs) concept, today’s factories are gaining in synergy between the physical and the cyber worlds. As a fast-spreading concept, a digital twin is considered today as a robust solution for decision-making support and optimization. Alongside these benefits, sectors are still working to adopt this technology because of the complexity of modeling manufacturing operations as digital twins. In addition, attempting to use a digital twin for fully automatic decision-making adds yet another layer of complexity. This paper presents our framework for the implementation of a full-duplex (data and decisions) specific-purpose digital twin system for autonomous process control, with plastic injection molding as a practical use-case. Our approach is based on a combination of supervised learning and deep reinforcement learning models that allows for an automated updating of the virtual representation of the system, in addition to an intelligent decision-making process for operational metrics optimization. The suggested method allows for improvements in the product quality while lowering costs. The outcomes demonstrate how the suggested structure can produce high-quality output with the least amount of human involvement. This study shows how the digital twin technology can improve the productivity and effectiveness of production processes and advances the use of the technology in the industrial sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».