This paper is about the intelligent edge-based reinforcement learning control framework technology for manufacturing field solution and features large-scale learning, scalable edge distribution technology that can be applied to various task. In this paper, two items are proposed as features. The first proposes the General Reinforcement Learning Framework(GRLF) in manufacturing, and the second proposes the edge solution technology based on the GRLF in manufacturing. We apply the industrial solution such as grid sorter system for example. As a result of the industrial GRLF based grid sorter system, it was confirmed that when a total of 100 deliveries are randomly received into the grid sorter system by any emitter, all shipments are 100% accurate. It also classifies approximately 0.5 deliveries per step. This shows the efficiency of classifying around 30 deliveries per minute, assuming a step is performed per second.
KSP 제안 키워드
Edge distribution, Edge-based, Field solution, Large-scale learning, Learning control, Learning framework, Reinforcement Learning(RL), control framework
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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