News  25.11.2019 - 14:30


VDMA und IfU stellen Leitfaden zu Machine Learning zusammen

Zum Thema „Machine Learning“ ist ein fundierter Leitfaden erschienen: In Zusammenarbeit mit dem Institut für Unternehmenskybernetik e. V. (IfU) aus Aachen und einem projektbegleitenden VDMA-Industriearbeitskreis hat das VDMA-Forum Industrie 4.0 das Werk "Selbstlernende Produktionsprozesse – Einführungsstrategie für Reinforcement Learning in der industriellen Praxis" entwickelt.

Zum Thema „Machine Learning“ ist ein fundierter Leitfaden erschienen: In Zusammenarbeit mit dem Institut für Unternehmenskybernetik e. V. (IfU) aus Aachen und einem projektbegleitenden VDMA-Industriearbeitskreis hat das VDMA-Forum Industrie 4.0 das Werk "Selbstlernende Produktionsprozesse – Einführungsstrategie für Reinforcement Learning in der industriellen Praxis" entwickelt.

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.

Für den VDMA ist Machine Learning eine wichtige Technologie zur Umsetzung von Industrie 4.0. Als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz bringe Machine Learning für den Maschinen- und Anlagenbau spannende und neue Ansätze in der Optimierung von Produkten und Prozessen.

Ein interessantes Machine Learning-Verfahren ist nach Ansicht der VDMA-Experten Reinforcement Learning, welches auf dem Prinzip der Belohnung basiert und Lernen durch Ausprobieren bedeutet. Es soll besonders vielversprechend für die Steuerung von industriellen Prozessen sein, und eigne sich insbesondere darin, intelligente Steuerungsstrategien im Industrie 4.0-Kontext zu erlernen.

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, sind sich die Experten beim VDMA sicher. Ein weiterer Vorteil von Reinforcement Learning liegt ihrer Ansicht nach in der Möglichkeit, eine Steuerungsstrategie in Echtzeit zu ermitteln, während dies mithilfe einer Simulation zu rechenintensiv wäre.

Der Leitfaden steht hier zum Download bereit: https://industrie40.vdma.org/viewer/-/v2article/render/40887755

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