Deep Learning zur Unterstützung der Arbeitsplanung

Abstract Bei der Ermittlung von Vorgangsfolgen innerhalb der Arbeitsplanung wird auf Erfahrungswissen von Fachkräften und weitere Hilfsmittel wie Unterlagen, Richtlinien und Arbeitspläne ähnlicher Produkte zurückgegriffen. Demzufolge enthalten erstellte Arbeitspläne implizites Wissen, dessen Extraktion und Nutzung das Potenzial zur Beschleunigung der Vorgangsfolgeermittlung bietet. Für derartige Aufgaben können künstliche neuronale Netze des Deep Learning eingesetzt werden, die durch Training das implizite Wissen erfassen und über Vorhersagen nutzbar machen. Daher wird in diesem Beitrag ein Konzept für die Ermittlung von Vorgangsfolgen durch künstliche neuronale Netze vorgestellt.