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Aktuelles | 12.07.2024

BUW entwickelt generative KI für den Anlagenbau

Im Projekt „GenISys“ entwickeln Forschende der Bergischen Universität gemeinsam mit zwei Praxispartnern generative KI-Modelle, um den Bau von Abfüllanlagen intelligenter und ressourcenschonender zu gestalten.

Campus der BUW. Foto: Sebastian Jarych/Bergische Universität Wuppertal

Im Projekt „GenISys“ entwickeln Forschende der Bergischen Universität (Öffnet in einem neuen Tab) gemeinsam mit zwei Praxispartnern generative KI-Modelle, um den Bau von Abfüllanlagen zukünftig intelligenter und ressourcenschonender zu gestalten. Übergeordnetes Ziel ist es, den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in relevanten Wirtschaftsbranchen voranzutreiben. 

Generative KI-Modelle sind darauf ausgerichtet, aus bestehenden Daten neue Inhalte zu generieren. In vielen Unternehmens- und Benutzer*innenanwendungen sind die Modelle bereits integriert und beweisen beeindruckende Fähigkeiten, beispielsweise bei der Generierung menschenähnlicher Texte. „Im industriellen Produktionsbereich bleibt das bekannte Potenzial und die Leistungsfähigkeit generativer KI-Ansätze dagegen noch nahezu ungenutzt. Mitunter, da KI-Methoden an Einsatzbereiche mit sehr speziellen Anforderungen noch nicht angepasst sind“, erklärt Dr. Hasan Tercan, wissenschaftlicher Leiter des Forschungsbereichs „Industrial Deep Learning“ am Lehrstuhl für Technologien und Management der Digitalen Transformation der Bergischen Universität.

Ein solch besonderer Einsatzbereich ist der Entwurf und Bau von industriellen Abfüllanlagen, beispielsweise für pulverförmiges und körniges Material wie Zement, das in der Massenproduktion in Säcke abgefüllt werden muss. Der aufwendige, teils manuelle Konfigurationsprozess dieser Anlagen ist geprägt von Labortests zur Bestimmung der Eigenschaften des abzufüllenden Materials sowie der Entwicklung und mehrstufigen Erprobung eines Anlagenprototyps. Bei neuen Betriebsanforderungen und sich ändernden Materialeigenschaften folgen weitere notwendige Anpassungsschritte im Betrieb der Anlage. „Dieser arbeitsintensive Charakter des Designprozesses in Verbindung mit der wiederkehrenden Notwendigkeit, Parameter aufgrund von Materialänderungen neu zu definieren, unterstreicht den Bedarf eines innovativeren und anpassungsfähigeren Ansatzes für die Konfiguration von Anlagen“, so Tercan.

Der Wissenschaftler und sein Team arbeiten im nun gestarteten Forschungsprojekt „GenISys“ gemeinsam mit dem Softwareunternehmen Snap und dem Anlagenbauer Haver & Boecker daran, die Zahl der Testzyklen mithilfe digitaler Technologien und des Einsatzes von generativen KI-Verfahren zu reduzieren. Damit wollen sie nicht nur die Umsetzung innovativer Ideen und Dienstleistungen in der Branche vorantreiben – ein geringerer Produktionsaufwand und weniger Materialeinsatz schonen auch die Umwelt. Die Bedeutung der Innovation, so die Projektpartner, gehe weit über die unmittelbare Anwendung im Maschinen- und Anlagenbau hinaus. Da der KI-Entwicklungs- und Trainingsprozess sorgfältig auf Anpassbarkeit und Erweiterbarkeit ausgelegt sei, könne das Anwendungsgerüst später – zum Beispiel in Form eines Lizenzmodells für einen KI-Modul-Baukasten – nahtlos in unterschiedlichen Kontexten wiederverwendet werden, was die Integration in andere Branchen ermöglicht.

Gefördert wird das Vorhaben „GenISys – Intelligentes System zur ressourcenschonenden Anlagenkonfiguration mit generativer KI-Technologie“ im Rahmen des Innovationswettbewerbs NEXT.IN.NRW vom Ministerium für Wirtschaft, Industrie, Klimaschutz und Energie des Landes Nordrhein-Westfalen und der Europäischen Union mit Mitteln aus dem Europäischen Fonds für Regionale Entwicklung (EFRE-Programm NRW 2021-2027). In Düsseldorf bekamen die Projektpartner ihren Zuwendungsbescheid vergangene Woche Mittwoch persönlich von Staatssekretärin Silke Krebs überreicht. Insgesamt wird das Vorhaben mit rund 1,3 Millionen Euro gefördert. Der Bergischen Universität stehen davon rund 450.000 Euro zur Verfügung.

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Bildnachweise

  • DiSebastian Jarych/ Bergische Universität Wuppertal

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