Der Leitfaden „Selbstlernende Produktionsprozesse – Einführungsstrategie für Reinforcement Learning in der industriellen Praxis“ des VDMA-Forum Industrie 4.0 unterstützt seine Leser im Themenbereich Machine Learning, speziell im industriellen Reinforcement Learning.
Inhaltsverzeichnis
1. Selbstlernende Produktionsprozesse für komplexe Applikationen
2. Einführung von Machine Learning
Darin wird Schritt für Schritt dargestellt, wie eine Einführung im eigenen Unternehmen ablaufen kann. Denn Reinforcement Learning ist ein interessantes Machine-Learning-Verfahren, das auf dem Prinzip der Belohnung basiert und Lernen durch Ausprobieren bedeutet. Es ist besonders vielversprechend für die Steuerung von industriellen Prozessen, und eignet sich insbesondere dafür, intelligente Steuerungsstrategien im Industrie-4.0-Kontext zu erlernen.
Selbstlernende Produktionsprozesse für komplexe Applikationen
Mithilfe von Reinforcement Learning können Steuerungsstrategien sowohl für sehr komplexe Prozesse als auch für komplexe Umweltbedingungen von Maschinen gelernt werden, ohne diese explizit modellieren zu müssen. Ein weiterer Vorteil von Reinforcement Learning ist die Möglichkeit eine Steuerungsstrategie in Echtzeit zu ermitteln, während dies mithilfe einer Simulation zu rechenintensiv wäre.
„In unserem Anwendungsbeispiel bei AZO konnte gezeigt werden, dass Machine-Learning-Verfahren das Potenzial haben, komplexe Prozesse effizienter zu steuern“, sagt Dieter Herzig, CDO der AZO GmbH + Co. KG und Obmann im projektbegleitenden VDMA-Arbeitskreis.
Einführung von Machine Learning
Entwickelt wurde der Leitfaden durch das VDMA-Forum Industrie 4.0 in Zusammenarbeit mit dem Institut für Unternehmenskybernetik e. V. (IfU) aus Aachen sowie einem projektbegleitenden VDMA-Industriearbeitskreis.
Ziel ist es, mit dem Leitfaden Schritt für Schritt die Einführung von Machine Learning in der Breite anzugehen und damit den VDMA-Mitgliedern eine praxisnahe Anleitung an die Hand zu geben. Es wird ein Werkzeug zur Entwicklung einer eigenen Einführungsstrategie zur Verfügung gestellt sowie Grundlagen und Begrifflichkeiten erläutert. Vorgegebene Leitfragen und Werkzeugkästen helfen dabei. ik
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