Künstliche Intelligenz optimiert die Produktionsplanung (SUPPORT)
Die Produktionsplanung und -steuerung (PPS) in Unternehmen beeinflusst sowohl die Wirtschaftlichkeit als auch die Materialströme, die Maschinenbelegungen sowie den konkreten Einsatz der Mitarbeiter:innen. Aktuelle Verfahren zur Planungsoptimierung stoßen bei der hohen Komplexität an ihre Grenzen und fokussieren sich zumeist nur auf die Steigerung der Produktivität eines Fertigungsprozesses.
Das Ziel des Projekts ‚Sustainable and Human-centered Production Planning and Control Based on Reinforcement Learning Techniques (SUPPORT)‘ ist es, die komplexe Produktionsplanung zu vereinfachen. Das soll durch Reinforcement Learning (bestärkendes Lernen) erreicht werden.
Wie funktioniert Reinforcement Learning?
Reinforcement Learning ist eine Form des maschinellen Lernens und damit der künstlichen Intelligenz (KI) zuzuordnen. Der Vorteil von Reinforcement Learning ist, dass es auch für sehr komplexe Probleme Lösungen finden kann. Dazu wird der KI nicht gezeigt, welche Aktion in welcher Situation die beste ist, sondern sie erhält zu einer bestimmten Zeit eine Belohnung, die auch negativ sein kann. Zum Training wird allerdings ein Simulationsmodell benötigt. Da die manuelle Erstellung aufwendig ist, soll das Modell in SUPPORT automatisiert erstellt werden.
Menschliche und maschinelle Arbeit im Einklang
Neben den bisherigen Optimierungsgrößen soll auch die Belastung der Mitarbeiter:innen berücksichtigt werden, sodass eine Steigerung der Produktivität im Einklang mit den Mitarbeitenden stattfindet. So soll es möglich sein, mit geringem Aufwand komplexe PPS-Aufgaben effizient und nachhaltig zu lösen.