Reinforcement Learning in der Produktion – vielfältige Potenziale besonders für KMU

Reinforcement Learning (RL, dt. bestärkendes Lernen) stellt neben überwachtem und unüberwachtem Lernen eine der drei grundsätzlichen Lernmethoden des maschinellen Lernens dar. Beim RL lernt das System durch Feedback in Form von Belohnung oder Bestrafung optimale Aktionsfolgen auszuführen. Das kann in einer realen oder simulierten Umwelt geschehen und zwar indem es darin Aufgaben ausführt und lernt, welche Aktion zur maximalen Belohnung (und damit zur bestmöglichen Aufgabenerfüllung) führt.

Für produzierende Unternehmen ergibt sich dadurch großes Potenzial: Jetzt lassen sich Prozesse in Umgebungen automatisieren, die bisher zu unstrukturiert oder komplex für herkömmliche Automatisierungslösungen waren. Beim Einsatz von Reinforcement Learning muss nicht mehr vorgedacht werden, mit welcher Logik oder welchen konkreten Aktionsfolgen eine Maschine ihr Ziel erreicht, sondern nur das Ziel selbst definiert werden. Das System lernt dann von selbst, in jeder Situation und unter unterschiedlichsten Umgebungsbedingungen, was die beste Entscheidung ist. Die Einsatzgebiete sind vielfältig: Vom Kommissionieren unterschiedlichster Bauteile mittels Roboter, über optimierte Designs in der Produktentwicklung bis hin zu Chatbots im Kundenservice.

Kostenfreier Leitfaden erklärt Basics und verrät, wann sich der Start lohnt

Im Praxisleitfaden des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Augsburg wird erklärt, wie Reinforcement Learning funktioniert und in welchen Bereichen sich im Unternehmen sinnvolle Anwendungsmöglichkeiten finden. Der anschließende Leitfaden geht ein RL-Projekt Schritt für Schritt durch und gibt hilfreiche Tipps an die Hand. Gibt es in Ihrem Unternehmen Bedarf? Welche Aufgaben kommen bei der Umsetzung auf Sie zu? Und welche Voraussetzungen müssen Sie für ein RL-Projekt erfüllen? Antworten darauf finden Sie hier kostenlos zum Download: https://kompetenzzentrum-augsburg-digital.de/leitfaden_reinforcement_learning  

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