Spieltheorie - Beitrag der einzelnen Spieler zum Ergebnis eines Spiels
Lassen Sie uns zunächst etwas klarstellen und einen kurzen Blick darauf werfen, was "Spieltheorie" eigentlich ist. "Der Zweig der Mathematik, der sich mit der Analyse von Strategien zur Bewältigung von Wettbewerbssituationen befasst, in denen das Ergebnis der Handlungswahl eines Teilnehmers entscheidend von den Handlungen der anderen Teilnehmer abhängt." [1]Nun, die Definition von Oxford Dictionaries scheint nicht sehr hilfreich für unser Verständnis zu sein, also lassen Sie es uns anhand des folgenden Beispiels veranschaulichen:
Nehmen wir an, Sie haben ein Fußballspiel mit 11 Spielern in jeder Mannschaft. Nach spannenden 90 Minuten hochklassigen Fußballs trennen sich beide Mannschaften 2:1. Mit den Prinzipien der Spieltheorie könnte man nun herausfinden, wie viel jeder der Spieler zum Endergebnis beigetragen hat. (Im Grunde genommen, wie wertvoll die einzelnen Spieler für ihre Mannschaft waren.)
Es gibt verschiedene Ansätze, um die Beiträge der einzelnen Spieler zu berechnen. Der spezifische Ansatz, den wir uns in den folgenden Zeilen dieses Artikels ansehen werden, sind die Shapley-Werte (erfunden von Lloyd Shapley im Jahr 1951). Shapley-Werte werden verwendet, um den durchschnittlichen marginalen Beitrag jedes einzelnen Spielers zu berechnen - im Grunde den durchschnittlichen Beitrag jedes Spielers über alle möglichen Reihenfolgen, in denen er im Spiel eingesetzt werden kann. [2]
Maschinelles Lernen in der Produktion - Qualitätsvorhersage im Aluminiumguss
Nehmen wir weiter den Anwendungsfall der Qualitätsvorhersage beim Gießen von Aluminiumrädern mit dem Niederdruckgussverfahren. Dabei wird geschmolzenes und entgastes Aluminium im Warmhalteofen einer Niederdruckgießmaschine gelagert. Der Gießprozess läuft in 3 Schritten ab:
a) Die Druckbeaufschlagung, bei der der Warmhalteofen mit Druck beaufschlagt wird, wodurch das geschmolzene Aluminium durch das Steigrohr in die Form steigt
b) das Füllen der Form, bei dem der Druck erhöht wird, um die Form kontrolliert und gleichmäßig zu füllen
c) die Erstarrung, bei der ein hoher Druck ausgeübt wird, um eine Schrumpfung des gegossenen Rades zu verhindern.
Das Problem, mit dem unser Kunde in diesem Fall konfrontiert war, waren Mikroporositäten, Lunker und Schrumpfung, die zu erhöhten Kosten und Umschmelzungen, übermäßigen Emissionen und reduzierter OEE führten.
Damit Bediener, Schichtleiter, Prozessingenieure und Gießerei-Manager proaktiv Korrekturmaßnahmen ergreifen können, um Ausschuss zu vermeiden, kann ein auf maschinellem Lernen (ML) basierendes Modell entwickelt werden, um die Qualität des Gussteils während des LPDC-Prozesses vorherzusagen. Dieses Modell verwendet dann Echtzeitdaten, die während des Produktionsprozesses gesammelt werden (z. B. Temperaturen, Luftkühlraten, Drücke usw.), um den Gießprozess kontinuierlich und nahezu in Echtzeit zu überwachen.
Das prädiktive Qualitätsmodell hilft, Qualitätsabweichungen so früh wie möglich zu erkennen und ermöglicht es den Ingenieuren, Anpassungen vorzunehmen und die Ursachen für die Qualitätsabweichungen zu beseitigen. Was aber, wenn die Ursachen und die zu treffenden Maßnahmen unbekannt sind?
Explainable Artificial Intelligence (XAI) - Bestimmung der einflussreichsten Parameter
Genau hier treffen die beiden Terminologien "Spieltheorie" und "Prozessoptimierung" aufeinander und die Verbindung dieser beiden ist die erklärbare künstliche Intelligenz (XAI).
Explainable Artificial Intelligence (XAI) beschreibt ein Forschungsgebiet zur Entwicklung, Weiterentwicklung und Verbesserung von Methoden, um Vorhersagen oder Klassifikationen von ML-basierten Modellen interpretierbar und/oder funktional nachvollziehbar zu machen.
