Datagedreven Logistiek

Reinforcement Learning in de logistieke sector: van bewijs naar implementatie

Reinforcement learning (RL) is een vorm van Kunstmatige Intelligentie (AI). RL leert van simulatie in plaats van historische gegevens. Dit betekent dat het hebben van een grote hoeveelheid kwalitatieve gegevens niet noodzakelijk is. Met deze techniek is het daarmee mogelijk om nieuwe dingen te leren. Het nadeel van deze techniek is echter dat de implementatie niet zo eenvoudig is en niet alle problemen zijn geschikt voor RL.

Binnen het ICCOS project door Martijn Gemmink en Bjorn Goossens van Bullit Digital samen met Sebastian Piest een industrie platform ontwikkeld om datagedreven logistieke toepassingen beschikbaar te maken voor het logistieke MKB. Samen met Emons Group en Deltago zijn verschillend use cases onderzocht en toepassingen ontwikkeld voor het reduceren van lege kilometers en ondersteuning van tankbeslissingen. In deze resultatensheet lees je meer over de aanpak en resultaten.

Lees in deze resultatensheet verder. Klik op de afbeelding.

Geef de eerste reactie