Fraunhofer-Gesellschaft

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Potenziale von Reinforcement Learning für die Produktion

Potentials of Reinforcement Learning for Production
 
: Huber, Marco; Nagel, Tobias; Lamprecht, Raphael; Eiling, Florian

:

Industrie 4.0 Management 37 (2021), Nr.1, S.25-29
ISSN: 2364-9208
ISSN: 1434-1980
Deutsch
Zeitschriftenaufsatz
Fraunhofer IPA ()
Bestärkendes Lernen; Autonomie; Produktionssteuerung; Prozessautomatisierung; Robotik

Abstract
Reinforcement Learning (RL) konnte bereits publikumswirksam in Video- und Strategiespielen beeindruckende Erfolge erzielen. 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.

 

Reinforcement learning (RL) can be more and more used for real-world decision problems in production. The article gives an introduction into the functionalities of RL as well as its preferred areas of application. It further describes project examples from everyday production. The presented knowledge of current research is intended to make this sub-area of artificial intelligence accessible to a broader audience and to increase the added value in production.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-634508.html