Wie kann Künstliche Intelligenz die Produktion in der Industrie verbessern? Im Projekt „KI-Steuerung“, das Ende 2024 abgeschlossen wurde, haben wir untersucht, wie Reinforcement Learning (RL) zur automatisierten Bahnplanung von Robotern beitragen kann. Ergebnis ist der sogenannte RL-Enabler – ein standardisiertes Vorgehensmodell für die Einführung von Reinforcement Learning in der industriellen Praxis.
Reinforcement Learning bei KI-Steuerung: Potenziale für Robotik und Ablaufplanung in der Industrie
Reinforcement Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings, das besonders in der Industrie viel Potenzial bietet. Traditionell müssen Ingenieure in der Produktionsplanung jede Randbedingung, wie begrenzte Bewegungsräume, Sicherheitszonen oder spezifische Maschinenparameter, individuell berücksichtigen. Diese manuelle Vorgehensweise ist nicht nur zeitaufwendig, sondern führt oft zu Einzellösungen, die nur schwer auf andere Szenarien übertragbar sind. Ein Beispiel ist die Bahnplanung von Robotern. Diesem Anwendungsfall widmet sich das Projekt KI-Steuerung zur Anwendung von RL.
Was ist
Reinforcement Learning?
Reinforcement Learning ist ein Verfahren des maschinellen Lernens, bei dem ein sogenannter Agent durch Belohnung und Bestrafung lernt, optimale Entscheidungen zu treffen. Diese Methode eignet sich besonders für Szenarien mit dynamischen Bedingungen, wie z. B. in der Ablaufplanung von Robotern oder bei der Optimierung von Prozessen in der Industrie.
Reinforcement Learning (RL) ist ein spezialisiertes Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem ein sogenannter Lernagent (das „RL-System“) in einer digitalen Simulation eigenständig Entscheidungen trifft, bewertet und daraus lernt. Dies ist eine besonders vielversprechende Methode für komplexe Abläufe in der industriellen Robotik und Fertigungsautomatisierung. Im Projekt „KI-Steuerung“ bestand die Aufgabe des Agenten darin, eine Abfolge von Programmteilen zur Steuerung eines Roboters zu generieren. Diese wurden auf einem digitalen Zwilling getestet. Jede Aktion, z. B. das Ansteuern einer Achse, Festlegen der Bewegungsrichtung und -länge, wurde direkt im simulierten Umfeld ausgeführt und bewertet.
War das Ziel des Agenten, einen bestimmten Punkt anzufahren, erhielt er für das Erreichen des Ziels eine stark positive Bewertung. Auch eine Annäherung an das Ziel wurde leicht positiv gewertet. Eine Kollision mit einem Hindernis hingegen führte zu einer stark negativen Bewertung. Dadurch lernte der Agent, dass ein direkter, aber riskanter Weg schlechter bewertet wurde als ein Umweg, der eine Kollision verhinderte.
Die finale Ausgabe des RL-Systems bestand aus der Verkettung der ausgewählten und parametrierten Programmteile, die im Training zu der am besten bewerteten Lösung geführt hatten. Damit lag ein fertiges Programm für diesen Ablauf – die Bahn des Roboters – vor, das in dieser Form auch vom realen Roboter ausgeführt werden könnte.
Welche Problemstellungen
eignen sich
für den Einsatz von
Reinforcement Learning?
Reinforcement Learning eignet sich besonders für Problemstellungen, bei denen eine digitale Simulation des Systems verfügbar ist. In dieser Simulation können Aktionen definiert werden, die den Zustand des Systems verändern – beispielsweise die Bewegung von Maschinen oder Robotern. Wenn durch eine geeignete Abfolge dieser Aktionen das Problem – etwa die Ablaufplanung – gelöst werden kann, ist Reinforcement Learning eine passende Methode. Wichtig ist, dass nach jeder Aktion überprüft wird, wie gut die simulierte Lösung die angestrebten Kriterien (z. B. Taktzeit, Ressourcennutzung) erfüllt, sodass der Lernagent schrittweise in Richtung einer möglichst gut bewerteten Lösung tendiert.
Effizienz durch digitale Simulation: Wiederverwendbare Lernumgebungen mit Reinforcement Learning
Anstatt fest vorgegebenen Abläufen zu folgen, lernt der RL-Algorithmus in einer simulierten Umgebung.
Das ermöglicht es, den digitalen Zwilling für verschiedene Aufgabenstellungen zu verwenden. Mithilfe von Reinforcement Learning kann so automatisch eine neue Abfolge von Arbeitsschritten generiert werden.
Während des Lernprozesses testet das System unzählige Kombinationen – und nähert sich so einer optimalen Lösung an.
Um veränderte räumliche Bedingungen im Produktionsumfeld nachzustellen, konnten Hindernisse in der Simulationsumgebung beliebig bewegt werden.
Während klassische Ablaufplanung hier ein neues manuelles Programm erfordert, konnte das RL-System dieselbe Struktur verwenden und sich automatisiert anpassen.
Methodik und Learnings für KI-Projekte in der industriellen Produktion
Die Ergebnisse und Erkenntnisse aus “KI-Steuerung” lieferten nicht nur Ansätze im Rahmen des konkret durchdachten Anwendungsfalls, sondern liefern darüber hinaus wertvolle Learnings für zukünftige Projekte:
RL braucht fachliche Flexibilität:
Reinforcement Learning funktioniert nicht nach Plan, viele Ansätze entpuppen sich erst im Versuch als untauglich. Erfolgreiche Projekte erfordern die Bereitschaft, Bewertungsfunktionen anzupassen, Lernstrategien zu überdenken und neue Wege zu gehen.Interdisziplinäre Expertise ist entscheidend:
Nur das Zusammenspiel von Machine-Learning-Know-how, Softwareentwicklung und Domänenwissen führt zu tragfähigen Lösungen. Insbesondere die Erfahrung aus der Maschinenprogrammierung ist essenziell, um geeignete Aktionen und Bewertungskriterien zu definieren.Reinforcement Learning ist vielseitig einsetzbar:
Schon in der frühen Phase zeigte sich: Ob Taktzeit, Energieeffizienz oder Verschleißminimierung – RL lässt sich auf unterschiedlichste Zielgrößen anpassen, solange diese im digitalen Zwilling abbildbar sind.Agilität schafft Steuerbarkeit und reduziert Risiken:
Statt starrem Vorgehen braucht es iterative Entwicklung mit regelmäßigen Anpassungen. So entstehen transparente Prozesse, Erkenntnisse fließen direkt in die nächsten Schritte ein und Risiken lassen sich frühzeitig erkennen und adressieren.
Die gewonnenen Erkenntnisse zeigen, dass der Einsatz von Reinforcement Learning Herausforderungen mit sich bringt, die im Kontrast zu planorientierten Herangehensweisen stehen, bei der eine Lösung im Voraus erdacht, geplant und anschließend umgesetzt wird. Sie zeigen aber auch, dass RL einen Mehrwert bieten kann, der diese Herausforderungen rechtfertigt. Darum haben wir ein Vorgehensmodell entwickelt, das die Herausforderungen beim Einsatz von Reinforcement Learning handhabbar macht und es so ermöglicht, die Vorteile von Reinforcement Learning auch in der Praxis nutzbar zu machen.
Unser Standard für industrielle KI-Projekte: Der RL-Enabler
Ein zentrales Ergebnis des Forschungsprojekts war die Entwicklung des RL-Enablers. Dieses standardisierte Vorgehensmodell unterstützt dabei, RL-Potenziale gezielt zu identifizieren und schrittweise umzusetzen. In zwei Phasen leitet es durch die Evaluierung der Problemstellung zur Anwendbarkeit von RL als Werkzeug zur Lösungsfindung und die Umsetzung eines ersten Prototyps für die technische Machbarkeit.
Die Vorteile des RL-Enablers:
Strukturierte Evaluierung: Unternehmen erhalten ein klares Verständnis dafür, ob und wie sich RL für ihre spezifische Herausforderung eignet.
Effizienter Prozess: Ein standardisiertes Modell ermöglicht einen schnellen Start unter Berücksichtigung individueller Fragestellungen.
Kalkulierbare Kosten: Jede Phase des RL-Enablers liefert einen definierten Mehrwert zu transparenten Kosten
Risikominimierung: Durch ein mehrstufiges Vorgehen werden Unsicherheiten frühzeitig erkannt und adressiert.
Reinforcement Learning hat das Potenzial, Prozesse in der Industrie zu verbessern und durch Optimierung konkreten Nutzen zu schaffen. Mit dem RL-Enabler wurde eine Vorgehensweise definiert, die Unternehmen dabei unterstützt, diese Technologie gezielt auf Fragestellungen anzuwenden und Lösungen zu evaluieren.
Ihr nächster Schritt:
Gemeinsam in die Zukunft starten
Sie möchten Reinforcement Learning in der industriellen Praxis anwenden – sei es für Ablaufplanung, Robotik, Produktionsoptimierung oder digitale Zwillinge?
Wir begleiten Sie mit technischem und methodischem Wissen – vom Konzept bis zum Prototyp.
Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches Erstgespräch.
Wolfram Schäfer
Geschäftsführer iT Engineering Software Innovations
