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Reinforcement Learning Roboter finden ihre optimale Bewegungsbahn von selbst

Von Judith Armbruster und Patrick Helbig 5 min Lesedauer

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iT Engineering Software Innovations GmbH

Viele Unternehmen beschäftigen sich heute mit Industrie 4.0, weil sie die Möglichkeiten der Digitalisierung erkannt haben. Jetzt kommt noch die KI hinzu, um bei kniffligen Aufgaben zu unterstützen.

Der Weg in die Industrie 4.0 ist bereits ein großes Stück gegangen. Smart Factory und Digitale Zwillinge finden in der Praxis bereits Anwendung. Jetzt forscht man, wie Roboter durch künstliche Intelligenz (KI) im Rahmen des Reinforcement Learnings sich selbst optimal programmieren.(Bild: Kuka)
Der Weg in die Industrie 4.0 ist bereits ein großes Stück gegangen. Smart Factory und Digitale Zwillinge finden in der Praxis bereits Anwendung. Jetzt forscht man, wie Roboter durch künstliche Intelligenz (KI) im Rahmen des Reinforcement Learnings sich selbst optimal programmieren.
(Bild: Kuka)

Die Optimierung von Prozessen ist nicht nur dazu da, gute Kennzahlen wie zum Beispiel den OEE-Wert (Overall Equipment Effectiveness) zu erreichen. Auch die Unterstützung des Personals ist ein wichtiger Aspekt. Vor allem bei aufwändigen oder fehleranfälligen Tätigkeiten kann durch die Unterstützung von digitalen Möglichkeiten ein Mehrwert geschaffen werden.

IT Engineering Software Innovations untersucht deshalb Anwendungsfälle von KI für die Roboterprogrammierung. Das Ganze geschieht im Rahmen des Forschungsprojektes „KI-Steuerung“. Gemeinsam mit den Projektpartnern ISG Industrielle Steuerungstechnik GmbH und dem Institut für Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrichtungen (ISW) der Universität Stuttgart wird dazu der Einsatz von Reinforcement Learning für die Generierung von Programmen zur Robotersteuerung erforscht.

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