Stochastische Optimierung gehört vor allem in die Bereiche Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Industrie und Fabrik 4.0. Es handelt sich um eine Methode, mit der man die beste Lösung für ein Problem findet, bei dem Unsicherheit oder Zufall eine Rolle spielt.
Im Gegensatz zu normalen Optimierungsverfahren, bei denen alle Daten bekannt sind, arbeitet stochastische Optimierung mit „wahrscheinlichen“ Daten. Das heißt: Die Methode rechnet damit, dass manche Informationen fehlen oder schwanken und findet trotzdem einen guten Weg, das gewünschte Ziel zu erreichen.
Ein anschauliches Beispiel ist die Produktionsplanung in einer Fabrik. Hier weiß man nicht immer genau, wie viel Nachfrage es in der nächsten Woche geben wird. Mit stochastischer Optimierung kann die Fabrikleitung trotzdem planen, wie viele Produkte hergestellt werden sollten. Das spart Kosten, reduziert den Lagerbestand und sorgt dafür, dass Ressourcen optimal genutzt werden.
Ob bei der Steuerung von Robotern oder bei der Analyse großer Datenmengen – stochastische Optimierung hilft, mit Unsicherheiten umzugehen und bessere Entscheidungen zu treffen. Diese Methode wird in der digitalen Transformation immer wichtiger, weil heute viele Prozesse von ständig wechselnden Daten beeinflusst werden.
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