Reinforcement learning: slimmer wordende computer = succesvoller bedrijf
Van beter magazijnbeheer tot gepersonaliseerd productaanbod
De digitale toekomst dient zich aan. Het is niet een kwestie van óf u meedoet, maar vooral hóe u meedoet. Want binnen elke organisatie bieden nieuwe ICT-technieken kans op groei. Op verbetering. Op meer efficiency. Hoe u dit bereikt? En wat er voor u in het verschiet ligt? Ontdek hier alles over uw succes met reinforcement learning.
Wat is reinforcement learning?
Woordverklaring
Kunstmatige intelligentie, ook wel artificial intelligence (ai) genoemd, vinden we vandaag de dag overal. Een van deze vormen van slimme technologie is reinforcement learning. De letterlijke vertaling: versterking leren. Het is een zelflerend vermogen dat valt onder de categorie machine learning. Het zelf leren heeft als doel: het ideale gedrag ontdekken voor de best haalbare prestaties.
Wat wilt u ermee bereiken?
Succesvoorbeelden
Veel taken in het bedrijfsleven kunnen we vereenvoudigen. Dat toonden specialisten in machine learning en reinforcement learning aan. De volgende successen tekenden wij al op dankzij deze technologie:
- Optimaal ruimte beheren in magazijn
- Robot uitpakwerk laten doen
- Prijzen automatisch laten meeveranderen
- Uitleveren met minder vrachtwagens
- Producten en diensten personaliseren
- Patiënten effectiever behandelen
- Beleggen met succes
- (E learning) games bouwen met magnetische aantrekkingskracht
Het hoe en wat van enkele van deze voorbeelden leggen we verderop graag uit. Ook voor uw organisatie liggen er in ieder geval legio mogelijkheden te wachten dankzij reinforcement learning. APPelit, ontwikkelaar van deze kunstmatige intelligentie, helpt u hiermee graag op weg naar succes.
Hoe werkt reinforcement learning?
Reinforcement learning werkt via observatie, ontdekking en een soort digitaal beloningssysteem met trial en error. Vergelijk het met een hond die u iets wilt leren. U beloont hem met wat lekkers als hij doet wat u wilt. Dankzij deze technologie leert een robot welke keus leidt tot de grootste beloning (lees: de beste prestatie). Hoe dat er in de praktijk uitziet? De voorbeelden treft u hieronder.
Branches die er al mee scoren
Ook uw sector komt verder met self learning ai
Uitpakwerk door robots in fabrieken
Een apparaat uit een doos pakken en in een container plaatsen? Via reinforcement learning trainen robots nu om dit snel en uiterst precies te doen. Ondertussen maakt zo’n robot hier videobeelden van. Hij ziet vervolgens hoe het uitpakken ging bij dit productformaat en trekt hieruit conclusies voor toekomstige productformaten.
Optimaal ruimte beheren in magazijn
Reinforcement learning bij voorraden
De vraag naar producten wisselt steeds, net als het tempo van bijvullen. Daarnaast liggen schappen soms overvol. Speelt dat bij u? Reinforcement learning berekent de doorlooptijd, besteltijd en ideale voorraad- en opslagcapaciteit. Zo houdt u niet meer op voorraad dan maximaal nodig is.
Prijzen automatisch laten meeveranderen
Wilt u de ideale productprijs in elke situatie? De algoritmes van reinforcement learning passen de tarieven van producten aan op basis van vraag en aanbod. Zo bereikt u altijd de beste opbrengst. APPelit helpt u er graag mee.
Slimme afstemming
Uitleveren met minder vrachtwagens
Hebt u meer pakketten af te leveren dan in één vrachtwagen past? Dan bent u aangewezen op meerdere ritten. Een mogelijke oplossing hierbij: de ritten opsplitsen in kleinere leveringen om zo flink kosten te besparen en de bezorgtijd in te korten. Reinforcement learning werkt dan met digitale ‘agenten’ die hierover met elkaar communiceren en de beste oplossing kiezen.
Producten en diensten personaliseren
Welk koopgedrag hebben klanten in winkels en webshops? Reinforcement learning observeert en analyseert het. En promoot vervolgens producten die passen bij de juiste mensen. Zo bereikt u de ideale shopbeleving en klantloyaliteit.
Via reinforcement learning patiënten effectiever behandelen
Wie een gebroken been heeft, krijgt in het ziekenhuis gips en laat dit er na een tijdje weer afhalen. Bij ziektes als kanker ligt dat anders. De behandelingen verschillen. En het tijdsbestek is veel langer. Wat werkt dan het beste bij welke patiënten? Voor dit soort situaties werkt de medische wereld aan een dynamisch behandelingsregime (DTR). Reinforcement learning verwerkt hierbij medische gegevens en geeft de beste behandelstrategie per patiënt.
Meer weten over reinforcement learning?
Laten we samen eens brainstormen op welke manier machines taken van uw mensen kunnen overnemen. En hoe u zo efficiënter, klantgerichter en beter betaalbaar onderneemt. Laat uw contactinformatie achter, dan hoort u snel van ons.
Ervaar het gemak van onze service
Ervaar het gemak van onze service
Wij werken onder andere met
