Un asignador por aprendizaje por refuerzo mejoró los retrasos hasta un 4% y el rendimiento de producción hasta un 1% con datos reales de una fábrica de Infineon, mucho menos que en modelos de referencia abiertos

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Un estudio de asignación de trabajo por aprendizaje por refuerzo en fábricas de semiconductores de primera etapa, probado en modelos de fábrica de código abierto y en un conjunto de datos industrial real. El artículo informa de mejoras de hasta un 4% en los retrasos y de hasta un 1% en el rendimiento de producción con los datos reales, frente a mejoras porcentuales de dos cifras en los retrasos con los modelos de código abierto, menos complejos, y dice que los datos reales no están disponibles por razones comerciales. Entre los coautores figura una empresa de software de simulación.

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Un estudio de investigación con datos industriales no públicos; no es un despliegue.

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