Reinforcement Learning: Optimieren Sie Ihre Prozesse

Maßgeschneiderte Entscheidungsfindung

Gesteigerte Effizienz mit RL-Lösungen

Angesichts komplexer Entscheidungen innerhalb eines dynamischen Umfelds, kann es leicht passieren, dass Entscheidungsträger kritische Faktoren übersehen. Die Komplexität behindert ganzheitliche Entscheidungsfindung und Optimierung der Lösungen, was zu Ineffizienz und Herausforderungen bei der Ressourcenverteilung führt.

Mit RL werden all diese Probleme in Angriff genommen. Erhöhen Sie jetzt Ihre operative Effizienz und meistern Sie Herausforderungen bei der Ressourcenverteilung.

RL-Lösungen für effiziente Abläufe

Unsere RL-Lösungen optimieren die Entscheidungsfindung in dynamischen Branchen. Dazu analysieren sie riesige Datenmengen und vereinfachen die Ressourcenzuteilung. Außerdem lassen sie sich an verschiedenste operative Modi anpassen und erzielen bei anspruchsvollen Aufgaben wie der Verarbeitung komplexer Bild- oder Sensordaten hervorragende Ergebnisse. Unsere RL-Lösungen bieten folgende Vorteile:

höhere operative Effizienz, Verbesserungen des Energieverbrauchs sowie in der Logistik und Fertigung
Kostensenkung dank optimierter Entscheidungsfindung und effizienter Ressourcenallokation
maßgeschneiderte Lösungen durch Personalisierung und Steigerung der Gesamteffizienz
Wahrnehmung der Umweltverantwortung durch optimierten Energieverbrauch zwecks Einhaltung von CSR-Zielen
Schließen der SimToReal-Lücke beim Robotereinsatz durch effektives Training von Agents in Realwelt-Szenarien

Ich möchte mehr über die Vorteile von RL erfahren

Vorteile der Zusammenarbeit mit uns

Bei uns arbeiten Experten unterschiedlicher Fachrichtungen wie Informatik, Maschinenbau, Physik und Mathematik an der Lösung Ihrer drängenden Probleme. Unsere Kunden schätzen unsere praktische Erfahrung aus realen Projekten und die interdisziplinäre Perspektive, die unserem innovativen Ansatz zugrunde liegt. Hinzu kommt unsere Partnerschaft mit dem appliedAI Institute, dank derer wir über aktuelle KI-Fortschritte auf dem Laufenden bleiben.

Unsere KI-Lösungen unterstützen durch Training intelligenter Algorithmen Unternehmen bei der Bewältigung anspruchsvoller Aufgaben in einem dynamischen Umfeld. Unsere Lösungen sind skalierbar – ganz gleich, ob Sie Probleme im kleinen Maßstab lösen oder großtechnische industrielle Herausforderungen bewältigen müssen.

Was ist Reinforcement Learning?

RL ist ein Zweig des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent durch Interaktion mit der Umwelt lernt, Entscheidungen zu treffen. Der Agent nutzt Feedback in Form von Belohnungen und Bestrafungen („penalties“).

Dadurch passt er sein Verhalten im Laufe der Zeit so an, dass er möglichst viele kumulative Belohnungen erhält. Dieser Ablauf folgt dem Muster von Versuch und Irrtum. Ziel ist es, informierte Entscheidungen in einem komplexen und dynamischen Umfeld zu treffen.

Effiziente automatisierte Steuerung durch Reinforcement Learning Control

Bei appliedAI bieten wir neben dem klassischen Reinforcement Learning (RL) auch Reinforcement Learning Control (RLC) an. Letzteres dient der Optimierung von Steuerungsprozessen und ermöglicht eine autonome und effiziente Steuerung komplexer Systeme. Hierdurch sinken die Kosten und es erhöht sich die Skalierbarkeit. Damit richtet sich dieser Ansatz auf die Herausforderungen suboptimaler Leistung in herkömmlichen Steuerungssystemen.

Mithilfe von RLC können Unternehmen eine kontinuierliche, autonome und optimale Steuerung mit KI realisieren. Somit sind auch keine ständige Neukalibrierung oder eingehende Domain-Kenntnisse mehr erforderlich. Unsere RLC-Lösungen erlernen mit hoher Treffsicherheit ein auf die Umwelt abgestimmtes Verhalten. Darüber hinaus umfassen sie weitere Komponenten für verbesserte Nutzerfreundlichkeit und Überwachung.

Ich möchte mehr über Reinforcement Learning Control erfahren

Bei der Umsetzung unserer RLC-Lösungen können Sie folgende Vorteile erwarten:

verringerte Fehlerrate und erhöhte Effizienz von Steuerungsprozessen
geringere Kosten und höhere Qualität
einfache Überwachung von Daten und der Modellqualität
verringerter Wartungsaufwand

Reinforcement Learning Control kompakt

Beispielhafte Anwendungsfälle für RL und RLC

Automatisierte Roboter

Mithilfe von RL machen Roboter bei der automatisierten Ausführung von Aufgaben weniger Fehler und arbeiten schneller

Bildverarbeitung

Beispielsweise Verkehrsauswertung und Verarbeitung von Straßendaten durch Videosegmentierung oder Textverstehen und -interpretation durch Scanner

Produktions- und Chemieanlagen

Optimale Steuerung von Produktionsanlagen für höhere Produktreinheit, gesteigerte Effizienz und weniger Neukalibrierungen

Optimale Gebäudesteuerung

Steuerung von Gebäuden und Versorgungsinfrastruktur (Beleuchtung, Heizung usw.) zwecks Kostenminimierung

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Kundenanwendungsfall

KI-basierte Anlagensteuerung bei Linde

Lesen Sie unsere Fallstudie zur Nutzung von Reinforcement Learning Control bei Linde zur Steigerung der Effizienz und Senkung der Kosten im Unternehmen.

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