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Explainable production planning under partial observability in high-precision manufacturing

  • Conceptually, high-precision manufacturing is a sequence of production and measurement steps, where both kinds of steps require to use non-deterministic models to represent production and measurement tolerances. This paper demonstrates how to effectively represent these manufacturing processes as Partially Observable Markov Decision Processes (POMDP) and derive an offline strategy with state-of-the-art Monte Carlo Tree Search (MCTS) approaches. In doing so, we face two challenges: a continuous observation space and explainability requirements from the side of the process engineers. As a result, we find that a tradeoff between the quantitative performance of the solution and its explainability is required. In a nutshell, the paper elucidates the entire process of explainable production planning: We design and validate a white-box simulation from expert knowledge, examine state-of-the-art POMDP solvers, and discuss our results from both the perspective of machine learning research and asConceptually, high-precision manufacturing is a sequence of production and measurement steps, where both kinds of steps require to use non-deterministic models to represent production and measurement tolerances. This paper demonstrates how to effectively represent these manufacturing processes as Partially Observable Markov Decision Processes (POMDP) and derive an offline strategy with state-of-the-art Monte Carlo Tree Search (MCTS) approaches. In doing so, we face two challenges: a continuous observation space and explainability requirements from the side of the process engineers. As a result, we find that a tradeoff between the quantitative performance of the solution and its explainability is required. In a nutshell, the paper elucidates the entire process of explainable production planning: We design and validate a white-box simulation from expert knowledge, examine state-of-the-art POMDP solvers, and discuss our results from both the perspective of machine learning research and as an illustration for high-precision manufacturing practitioners.zeige mehrzeige weniger

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Autor*innen:Dorina Weichert, Alexander Kister, Peter Volbach, Sebastian Houben, Marcus Trost, Stefan Wrobel
Dokumenttyp:Zeitschriftenartikel
Veröffentlichungsform:Verlagsliteratur
Sprache:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Journal of Manufacturing Systems
Jahr der Erstveröffentlichung:2023
Organisationseinheit der BAM:VP Vizepräsident
VP Vizepräsident / VP.1 eScience
Verlag:Elsevier Ltd.
Verlagsort:Southfield
Jahrgang/Band:70
Erste Seite:514
Letzte Seite:524
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Freie Schlagwörter:Explainability; Manufacturing; Monte Carlo tree search; Partially observable Markov decision process; Reinforcement Learning
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Material
Material / Materialdesign
DOI:10.1016/j.jmsy.2023.08.009
ISSN:0278-6125
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:04.12.2023
Referierte Publikation:Ja
Datum der Eintragung als referierte Publikation:04.12.2023
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