Durch Optimierung und maschinelles Lernen Prozesse automatisch optimieren
Durch Optimierung und maschinelles Lernen Prozesse automatisch optimieren
Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht es, dass Softwareprogramme Aufgaben autonom lösen. Besonders interessant für uns als Lösungsanbieter von B2B-Software für Industriekunden sind die Möglichkeiten des autonomen Lernens und der automatischen optimalen Lösungserstellung. So können Systeme mit Hilfe von neuronalen Netzen externe Daten richtig interpretieren, aus solchen Daten lernen und die dabei erzielten Lernergebnisse nutzen, um bestimmte Ziele und Aufgaben durch flexible Anpassung zu erreichen. Wir starten aktuell Projekte mit neuronalen Netzen, die die Tätigkeiten von Planern lernen, um die Planer zu unterstützen und die Planung zu automatisieren.
Optimierer (Solver) ermöglichen es, komplexe Problemstellungen automatisch teils optimal zu lösen. Diese existieren in großer Zahl bei der Planung von Produktions- und Logistikprozessen, z.B. bei der Feinplanung des Produktionsvollzugs, dem Erstellen von Personalplänen oder der Umlauf– sowie Zyklusplanung in der Logistik. Für die genannten Aufgabenstellungen haben wir fertige Lösungen in unserem Softwareangebot, die Ihre Planungsprozesse wesentlich erleichtern und deren Ergebnisse verbessern.
Optimierung und automatische Planerstellung
Optimierung und automatische Planerstellung
Die automatische Lösung komplexer Planungsprobleme mit zum Teil optimalen Ergebnissen ist ein aktuelles Thema in der Digitalisierung. Firmen profitieren zum einen durch bessere Planungsergebnisse zum anderen durch eingesparte Aufwände, die für andere Tätigkeiten eingesetzt werden können.
Die automatische Optimierung von Planungs- sowie Steuerungstätigkeiten soll in absehbarer Zeit möglichst qualitative Ergebnisse erzeugen. Während in der langfristigen Planung für komplexere Aufgaben mehr Zeit zur Berechnung zur Verfügung steht, sollen in der kurzfristigen Planung und Steuerung oft überschaubare Probleme innerhalb kürzerer Zeit gelöst werden.
Übliche Methoden für die automatische Optimierung sind mathematische LP-Solver, Metaheuristiken oder Metaheuristik Solver, die alle oft als Optimierer bezeichnet werden. Mathematische Optimierer finden für viele Problemstellungen optimale Lösungen, benötigen aber teils inakzeptabel lange Rechenzeiten. Metaheuristiken hingegen erzeugen akzeptable bis gute Lösungen in kurzer Zeit, die jedoch oft nicht für variierende Problemstellungen angepasst werden können. Metaheuristik Solver erzeugen schnell gute Lösungen und können komfortabel an sich ändernde Problemstellungen angepasst werden.
Wir haben für verschiedenste praktische Problemstellungen Optimierungslösungen entwickelt. Feinplanung des Produktionsvollzugs in der Produktion, Erstellen von Personalplänen oder die Umlauf– sowie Zyklusplanung in der Logistik sind hierfür Beispiele, ebenso das Planen von Transportprozessen in Flugzeugterminals und bei Gütertransporten.
Neuronale Netze
Ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN) ist ein Paradigma der Informationsverarbeitung, das von der Art und Weise inspiriert wird, in der biologische Nervensysteme, wie das Gehirn, Informationen verarbeiten. Das Schlüsselelement dieses Paradigmas ist die neuartige Struktur des Informationsverarbeitungssystems. Es besteht aus einer großen Anzahl von stark miteinander verbundenen Verarbeitungselementen (Neuronen), die im Einklang mit einander arbeiten, um spezifische Probleme zu lösen. ANNs lernen wie Menschen durch Beispiele. Ein ANN wird durch einen Lernprozess für eine bestimmte Anwendung konfiguriert, z. B. Mustererkennung oder Datenklassifizierung. Das Lernen in biologischen Systemen erfordert Anpassungen der synaptischen Verbindungen zwischen den Neuronen. Dies gilt auch für ANNs.
Neuronale Netzwerke können mit ihrer bemerkenswerten Fähigkeit, Bedeutungen aus komplizierten oder ungenauen Daten abzuleiten, dazu verwendet werden, Muster zu erkennen und zu extrahieren sowie Trends zu erkennen, die für andere Computertechniken oder Menschen zu komplex sind, um wahrgenommen zu werden. Ein ausgebildetes neuronales Netzwerk kann als „Experte“ in der Kategorie der Informationen betrachtet werden, die es zu analysieren hatte. Dieser Experte kann Prognosen für neue interessierende Situationen bereitstellen, auf deren Basis das ANN wie der Mensch Handlungen ableiten und ausführen kann.
Beispiele für Anwendungsfälle
Adaptives Lernen: Die Fähigkeit, Aufgaben zu lernen, die auf den Daten basieren, die für das Training oder als erste Erfahrungen angegeben wurden.
Selbstorganisation: Ein ANN kann seine eigene Organisation oder Darstellung der Informationen erstellen, die es während des Lernens erhält.
Echtzeitbetrieb: ANN-Berechnungen können parallel ausgeführt werden, und es werden spezielle Hardwaregeräte entwickelt und hergestellt, die diese Fähigkeit nutzen.