Reinforcement Learning-Based Planning of Factory Layouts
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Berlin, Springer Vieweg Dez 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Facility layout planning is a core discipline in production management, directly shaping operational efficiency, material flow, and cost structures. Despite its criticality, facility layout planning presents a complex combinatorial problem, often approached through heuristics or metaheuristics that lack scalability and adaptability. This book investigates the use of (Deep) Reinforcement Learning (DRL) to automate and enhance layout planning by conceptualising facility layout planning as a Markov Decision Process (MDP). The author found that DRL agents trained solely through interaction feedback without domain-specific input can autonomously generate layout configurations that significantly reduce material handling costs and generalise across varying problem instances, thus demonstrating DRL's viability as a scalable and adaptive resolution technique for facility layout planning. Building on the conceptual parallel between human iterative layout adjustment and Reinforcement Learning processes, this research follows a Design Science Research paradigm of experimental artefact design. It unfolds over four peer-reviewed publications. Beyond the experimental contributions, this work opens a path toward AI-driven factory planning tools that can potentially reduce planning effort, improve layout quality, and ultimately enable more responsive and data-driven production system design in dynamic industrial environments. 180 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783658515539
- Título
- Reinforcement Learning-Based Planning of Factory Layouts
- Autor
- Benjamin Heinbach
- Editorial
- Springer, Berlin, Springer Vieweg Dez 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3658515538
- ISBN 13
- 9783658515539
- Peso del artículo
- 271 gramos
- Dimensiones
- 210x148x11 mm
Facility layout planning is a core discipline in production management, directly shaping operational efficiency, material flow, and cost structures. Despite its criticality, facility layout planning presents a complex combinatorial problem, often approached through heuristics or metaheuristics that lack scalability and adaptability. This book investigates the use of (Deep) Reinforcement Learning (DRL) to automate and enhance layout planning by conceptualising facility layout planning as a Markov Decision Process (MDP). The author found that DRL agents – trained solely through interaction feedback without domain-specific input – can autonomously generate layout configurations that significantly reduce material handling costs and generalise across varying problem instances, thus demonstrating DRL's viability as a scalable and adaptive resolution technique for facility layout planning. Building on the conceptual parallel between human iterative layout adjustment and Reinforcement Learning processes, this research follows a Design Science Research paradigm of experimental artefact design. It unfolds over four peer-reviewed publications. Beyond the experimental contributions, this work opens a path toward AI-driven factory planning tools that can potentially reduce planning effort, improve layout quality, and ultimately enable more responsive and data-driven production system design in dynamic industrial environments.
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Acerca del autor
Benjamin Heinbach studied International Project Management at the Chalmers University of Technology in Gothenburg, Sweden. During his doctoral research at the Chair of International Production Engineering and Management at the University of Siegen, he focused on the application of reinforcement learning techniques in production management.
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Derecho al desistimiento
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
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