Projekt zur Integration von Künstlicher Intelligenz 17 Millionen Euro für KI in der Prozessindustrie

ABB AG

Mockup einer KI-basierten Augmented-Reality-Oberfläche für einen Rührreaktor im Process-To-Order-Lab der TU Dresden.

Bild: Sebastian Heinze, TU Dresden
23.09.2019

Die Innovationsplattform Keen hat zum Ziel, die Technologien und Methoden der Künstlichen Intelligenz in der Prozessindustrie einzuführen. Das Projekt ist vor Kurzem im KI-Innovationswettbewerb des BMWi ausgezeichnet worden und soll ab 2020 mit insgesamt rund 17 Millionen Euro gefördert werden.

Sponsored Content

Das Projekt Keen – Künstliche-Intelligenz-Inkubator-Labore in der Prozessindustrie wird von der TU Dresden koordiniert und verbindet 25 Industrie- und Wissenschaftseinrichtungen. Am 19. September 2019 hat das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) die Plattform im KI-Innovationswettbewerb ausgezeichnet und will sie ab April 2020 voraussichtlich mit zehn Millionen Euro fördern. Hinzu kommen noch 7,5 Millionen Euro von den Industriepartnern.

Damit die Prozessindustrie im internationalen Wettbewerb konkurrenzfähig bleibt, muss die Produktion vorausschauender werden. Immer kürzere Produktlebenszyklen einerseits und der hohe Bedarf an Nachhaltigkeit und dem verantwortungsbewussten Umgang mit den Ressourcen anderseits bilden ein Spannungsfeld, dem die traditionelle Anlagenplanung und Prozessführung nicht mehr gewachsen sind. Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, diesen spezifischen Herausforderungen zu begegnen. Denn sie kann große Datenmengen erfassen, verstehen und analysieren und damit komplexe Prozesse besser prognostizieren.

„Wenn die Komplexität von Produkten, Prozessen und Anlagen steigt, brauchen Ingenieure einen ‚kognitiven Verstärker‘, um flexibler und schneller die neuen Lösungen zu erarbeiten“, sagt der Keen-Projektkoordinator Prof. Leon Urbas, Professor für Prozessleittechnik an der TU Dresden. „Die Künstliche Intelligenz kann einen gut ausgebildeten Ingenieur nicht ersetzen, aber ein nützliches Werkzeug für ihn sein.“

„KI muss Handlungsempfehlungen erklären“

Das Keen-Konsortium forscht an der Implementierung von KI-Verfahren in folgenden drei Themenbereichen:

  • Modellierung von Prozessen, Produkteigenschaften und Anlagen,

  • Engineering (Unterstützung bei komplexen Planungsprozessen und Sicherheitsengineering)

  • Realisierung selbstoptimierender Anlagen

„Die Einbeziehung verschiedener Aktivitäten im gesamten Feld der chemischen und biotechnologischen Industrie erlaubt uns, die Möglichkeiten der Digitalisierung sehr breit zu erkunden“, ist Prof. Norbert Kockmann von der TU Dortmund überzeugt. Die Künstliche Intelligenz kann Muster komplexer Prozesse erkennen und dabei helfen, Ähnlichkeiten, statistische Auffälligkeiten und Simulationen einzubinden sowie Entscheidungsempfehlungen abzuleiten. „Für die Prozessindustrie ist es wichtig, dass die KI nicht nur Handlungsempfehlungen liefert, sondern auch Erklärungen, auf welcher Grundlage diese Empfehlungen erstellt wurden“, erklärt Projektkoordinator Urbas. „Der Entscheidungsprozess muss transparent sein. Nur so können die Ingenieure eine bewusste Auswahl treffen.“

Erste Produkte bis 2025 geplant

„Wir wollen KI-basierte Lösungen erarbeiten, die am Ende einen echten Mehrwert für die Unternehmen darstellen“, sagt Dr. Michael Bortz vom Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM. Durch die industrielle Beteiligung von Start-ups bis hin zu großen Konzernen biete das Projekt die Möglichkeit, „die KI-Innovationen direkt in die Anwendung zu überführen“, meint Bortz.

Die Forschungsarbeit im Keen-Projekt soll bis 2023 laufen. Bis 2025 sollen die ersten kommerziellen KI-Produkte für die Prozessindustrie verfügbar sein.

Das Keen-Konsortium

  • ABB Forschungszentrum Deutschland

  • Air Liquide Forschung und Entwicklung

  • Aucotec

  • Bayer

  • CGC Capital-Gain Consultants

  • Covestro

  • DDBST Dortmund Data Bank Software & Separation Technology

  • Dechema

  • Inosim Consulting

  • Evonik Industries

  • Inspirient

  • Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM

  • Krohne Innovation

  • Leikon

  • Merck

  • Metatwin (assoziiert)

  • Namur (assoziiert)

  • Samson

  • ScaDS Dresden/Leipzig – Competence Center for Scalable Data Services and Solutions

  • TU Berlin

  • TU Dortmund

  • TU Dresden

  • TU Kaiserslautern

  • Visensys

  • X-Visual

Verwandte Artikel