强化学习（RL）应用于工业自动化，通过使系统能够通过试错来学习，从而优化动态环境中的决策制定。RL 代理与机器或流程交互，根据其行为接收以奖励或惩罚形式的反馈。随着时间的推移，它们学习策略以最大限度地提高效率、减少浪费或维持质量。例如，在制造业中，RL 可以控制机械臂以适应可变的装配线条件，例如处理形状不规则的零件或调整抓握力。这种方法减少了在生产需求变化时进行手动重新编程的需要。
一个常见的用例是化工制造或能源生产等行业的过程控制。RL 算法可以实时调整温度、压力或流量等参数，以维持最佳条件。例如，化工厂可以利用 RL 通过分析传感器数据和历史性能来平衡反应速度和产品纯度。类似地，在预测性维护中，RL 模型学习根据磨损模式安排设备检查，最大限度地减少停机时间，同时避免不必要的检查。这些应用通常与现有的 PLC（可编程逻辑控制器）或 SCADA 系统集成，使得 RL 能够在不替换整个基础设施的情况下增强传统自动化。
挑战包括需要健壮的模拟环境来在部署前安全地训练代理。例如，训练机器人处理包装线上的易碎物品需要模拟跌落测试以避免真实世界中的损坏。此外，RL 对探索（尝试次优动作以发现更好策略）的依赖可能与安全关键的工业操作相冲突。混合方法，例如将 RL 与基于规则的系统结合，通过在预定义的安全边界内限制探索来解决这个问题。西门子和 ABB 等公司已经实施了此类解决方案，展示了 RL 在提高自动化适应性方面的潜力，同时通过与旧系统的仔细集成来管理风险。