Innovationsplattform KEEN beschleunigt Einsatz von KI in Prozessindustrie

BMWi-Projekt KEEN »Künstliche Intelligenz Inkubator Labore in der Prozessindustrie«

Künstliche Intelligenz erkennt Muster komplexer Prozesse und hilft, Ähnlichkeiten, statistische Auffälligkeiten und Simulationen einzubinden sowie Entscheidungsempfehlungen abzuleiten. Unsere Forschenden unterstützen im BMWi-Projekt KEEN mit Expertise zur Entwicklung von KI-Methoden und deren Anwendung in der Industrie. Das Projekt gehörte zu den Gewinnern des Innovationswettbewerbs Künstliche Intelligenz (KI) des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) im September 2019 ausgezeichnet worden und startete im April 2020 in die Praxis.

Im Projekt wird die Innovationsplattform KEEN entwickelt. Sie vernetzt 20 Industrie- und Wissenschaftseinrichtungen mit dem Ziel, den Einsatz von KI-Technologien und KI-Methoden in der Prozessindustrie zu beschleunigen und das Potential umfassend zu bewerten. Die Prozessindustrie, die u.a. die chemische und die pharmazeutische Industrie umfasst, stellt die drittgrößte Industriebranche Deutschlands dar.

Expertise des Fraunhofer ITWM

Konkret heißt das für unser Team, Modelle für Stoffe und Stoffgemische zu entwickeln. »Denn erst, wenn ich weiß, wie Stoffe sich verhalten, kann ich ein Verfahren z.B. zur Trennung überhaupt erst entwerfen,« erklärt PD Dr. Michael Bortz, Abteilungsleiter »Optimierung – Technische Prozesse« am Fraunhofer ITWM. Außerdem arbeitet die Gruppe an Modellen für die Prozesse: »Prozesssimulationen sind oft sehr zeitaufwändig, da sie sehr rechenintensiv sind. Wir setzen KI-Modelle auf, die aus Simulationsdaten trainiert werden, und dann erheblich schneller rechnen und sogar echtzeitfähig sein können«, so Bortz.

Die Innovationsplattform KEEN

Das KEEN-Konsortium forscht an der Implementierung von KI-Verfahren in drei großen Themenbereichen:

  • Modellierung von Prozessen, Produkteigenschaften und Anlagen
  • Engineering (besonders der Unterstützung komplexer Planungsprozesse und Sicherheitsengineering)
  • Realisierung selbstoptimierender Anlagen
Diese bestehen aus sieben Teilprojekten:
  • Technologieroadmap
  • Gemeinsame Datenbasis
  • Stoffdaten, Surrogatmodelle
  • Prozessdaten
  • Smart Engineering
  • Selbstoptimierende Anlage

Künstliche Intelligenz in der Prozessindustrie

Damit die Prozessindustrie im internationalen Wettbewerb weiterhin 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.

Projektpartner   

KEEN wird von der TU Dresden koordiniert und verbindet 20 Industrie- und Wissenschaftseinrichtungen:                                  

  • ABB
  • AirLiquide 
  • Bayer
  • Capital-Gain Consultants
  • Covestro    
  • DDBST
  • DECHEMA
  • Evonik
  • Fraunhofer ITWM
  • GVT
  • INOSIM
  • KROHNE
  • LeiKon
  • Merck
  • MetaTwin
  • NAMUR
  • SAMSON                                                                                       
  • ScaDS
  • TU Berlin
  • TU Dortmund
  • TU Dresden
  • TU Kaiserslautern
  • XVisual
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