Autor: Marco Huber

Potenziale von Reinforcement Learning für die Produktion

Potenziale von Reinforcement Learning für die Produktion

Marco Huber, Tobias Nagel, Raphael Lamprecht, Florian Eiling
Reinforcement Learning (RL) konnte bereits publikumswirksam in Video- und Strategiespielen beeindruckende Erfolge erzielen [1]. Diese Grundlagenforschung schafft die Grundlagen, dass RL für reale Entscheidungsprobleme in der Produktion nutzbar wird. Beispiele hierfür sind: Wie erhält ein Roboter mehr Intelligenz, um Aufgaben selbstständiger und ohne aufwendige Programmierung durchzuführen? In welcher Reihenfolge müssen Aufträge in einer Produktion abgearbeitet werden, um eine optimale Termintreue zu erhalten? Der Beitrag gibt eine Einführung in die Arbeitsweise des RL, sowie dessen bevorzugte Einsatzgebiete und beschreibt Anwendungsbeispiele aus dem produzierenden Alltag. Das präsentierte Überblickswissen über die aktuelle Forschung soll diesen Teilbereich der Künstlichen Intelligenz einem breiteren Interessentenkreis zugänglich machen. Übergeordnetes Ziel der beschriebenen Methoden ist, die Wertschöpfung am Wirtschaftsstandort Deutschland kontinuierlich zu steigern.
Industrie 4.0 Management | 37. Jahrgang | 2021 | Ausgabe 2 | Seite 25-29 | DOI 10.30844/I40M_21-2_S25-29
Autonome Produktionen und Roboter

Autonome Produktionen und Roboter

Möglichkeiten und Forschungsfelder maschineller Lernverfahren für das Produktionsumfeld
Marco Huber
Künstliche Intelligenz und ihr Teilgebiet Maschinelles Lernen sind in aller Munde. Genaueres Wissen darüber, was die Begriffe eigentlich meinen, ist jedoch oft noch nicht umfassend vorhanden. Deshalb stellt der Beitrag zunächst einiges Grundwissen zum Thema vor und zeigt dann auf, welche Einsatzmöglichkeiten und Mehrwerte insbesondere maschinelle Lernverfahren für die Produktion bieten können. Die Robotik, beispielsweise ein autonomer Griff-in-die-Kiste, ist ein Teilgebiet im Produktionsumfeld, das von den beschriebenen Technologien insbesondere profitiert. Abschließend geht der Beitrag auf das Thema Erklärbarkeit von maschinellen Lernverfahren ein. Das Entschlüsseln der „Black Box“ ist aus technischen, rechtlichen und gesellschaftlichen Gründen eine essenzielle Aufgabe für KI-Experten.
Industrie 4.0 Management | 36. Jahrgang | 2020 | Ausgabe 2 | Seite 15-18