Die Automatisierung war bislang für viele KMU aufgrund vielfältiger Bauteilvarianten und Handhabungsszenarien oft ein kaum erfüllbarer Wunsch. Maschinelle Lernverfahren, vor allem das Reinforcement Learning, setzen hier an. Wie der Einstieg gelingt, erklärt nun ein Leitfaden.
Beim Reinforcement Learning lernt das zu trainierende System selbstständig durch Belohnung und Bestrafung und kann so auch KMU beim Einstieg ins maschinelle Lernen unterstützen. Chatbots sind dabei nur ein mögliches Anwendungsbeispiel.
Obwohl die Vorteile einer weitreichenden Automatisierung auch den kleinen und mittleren Unternehmen klar sind, können viele der Unternehmen hiervon bislang nicht profitieren. Reinforcement Learning soll das ändern und bei der Automatisierung von Prozessen unterstützen, für die das bisher undenkbar war.
Ganz grundlegend handelt es sich beim Reinforcement Learning, das man auch bestärkendes Lernen bezeichnen kann, um eine der drei elementaren Lernmethoden des maschinellen Lernens. Hie runterscheidet man zwischen überwachtem, unüberwachtem und eben dem bestärkenden Lernen. Die Funktionsweise des Reinforcement Learnings, kurz RL, beruht auf einem Feedback-System, das vereinfacht ausgedrückt mit Belohnung oder Bestrafung arbeitet. Das Lernziel ist das Ausführen optimaler Aktionsfolgen. Dem System ist es dabei egal, ob der Unterricht in einer realen oder simulierten Umwelt erfolgt. Wichtig ist vor allem, dass es Aufgaben ausführt und lernt, welche Aktion zur maximalen Belohnung – und somit zur bestmöglichen Aufgabenerfüllung – führt.
Für produzierende Unternehmen will das Reinforecement Learning Prozesse in Umgebungen automatisierbar machen, die bislang zu unstrukturiert oder komplex für herkömmliche Automatisierungslösungen waren. So entfällt beispielsweise die ehemals vorgelagerte Überlegung, mit welcher Logik oder welchen konkreten Aktionsfolgen eine Maschine ihr Ziel erreicht. Stattdessen soll es ausreichen, lediglich das eigentliche Ziel zu setzen. Anschließend lernt das System selbstständig, in jeder Situation und unter unterschiedlichsten Umgebungsbedingungen die situativ beste Entscheidung zu treffen. Die Einsatzgebiete können dabei vom Kommissionieren unterschiedlichster Bauteile mittels Roboter, über optimierte Designs in der Produktentwicklung bis hin zu Chatbots im Kundenservice reichen.
Um gerade kleinen und mittleren Unternehmen Berührungsängste zu nehmen und den Einstieg zu erleichtern, bietet das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Augsburg einen Praxisleitfaden mit dem Titel "Reinforcement Learning – warten oder starten?" zum Download an. Das kostenlose Angebot erklärt nicht nur, wie RL funktioniert, sondern will auch zeigen, in welchen Bereichen sich im Unternehmen sinnvolle Anwendungsmöglichkeiten finden. Weiterhin beleuchtet er ein RL-Projekt Schritt für Schritt und liefert Antworten auf zentrale Fragestellungen.
Das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Augsburg unterstützt kleine und mittlere Unternehmen bei den Herausforderungen der Digitalisierung. Dazu bietet es kostenfreie Infoveranstaltungen, praxis-orientierte Schulungen sowie individuelle Potenzialanalysen und Projekte bei Unternehmen vor Ort. Außerdem finden Factory-Touren zu Unternehmen statt, die unterschiedliche Digitalisierungslösun-gen bereits erfolgreich anwenden. Das Mittelstand 4.0-Mobil tourt mit praxisnahen, interaktiven Ex-ponaten und anschaulichen Informationen durch ganz Bayern. Dank der Finanzierung durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) sind alle Angebote des Kompetenzzent-rums kostenfrei. Die sechs Schwerpunkte des Kompetenzzentrums sind Vernetzte Produktion, Künstliche Intelligenz, Intralogistik, Arbeit 4.0, Digitale Geschäftsmodelle und Finanzen 4.0. Unsere Anlaufstellen:
Augsburg: Fraunhofer-Institut für Gießerei-, Composite- und Verarbeitungstechnik IGCV
München: fortiss GmbH, Technische Universität München, Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau (VDMA Bayern)
Nürnberg: Fraunhofer-Arbeitsgruppe für Supply Chain Services SCS des Fraunhofer IIS
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