Die Bergische Universität Wuppertal startet zusammen mit zwei Industriepartnern das Forschungsprojekt „GenISys“. Ziel des Projekts ist es, durch den Einsatz generativer KI-Modelle den Entwurf und die Konfiguration von Abfüllanlagen intelligenter und effizienter zu gestalten. Damit soll ein Beitrag zur Förderung künstlicher Intelligenz in relevanten Wirtschaftszweigen geleistet werden.
Generative KI-Technologien, die bisher vorrangig in der Generierung von Texten und Medieninhalten zum Einsatz kommen, sollen nun auch im industriellen Produktionsbereich nutzbar gemacht werden. Dr. Hasan Tercan, der das Projekt am Lehrstuhl für Technologien und Management der Digitalen Transformation leitet, erklärt:
„In vielen industriellen Bereichen sind die Möglichkeiten der generativen KI noch ungenutzt. Mitunter, da KI-Methoden an Einsatzbereiche mit sehr speziellen Anforderungen noch nicht angepasst sind.“
Herausforderungen und Lösungsansätze
Die Konfiguration industrieller Abfüllanlagen, insbesondere für Materialien wie Zement, ist oft komplex und ressourcenintensiv. Dies umfasst multiple Labortests und die schrittweise Entwicklung und Erprobung von Prototypen. Die Anpassung der Anlagen an veränderte Betriebsbedingungen und Materialeigenschaften ist ein weiterer kritischer und oft wiederkehrender Schritt.
„Unser Ziel ist es, durch den Einsatz von KI einen flexibleren und effizienteren Konfigurationsprozess zu ermöglichen“, so Tercan.
Im Rahmen von GenISys arbeiten die Forscher mit den Unternehmen Snap und Haver & Boecker zusammen, um die Anzahl der notwendigen Testzyklen zu verringern. Der Einsatz generativer KI-Methoden soll dabei helfen, innovative Lösungen schneller umzusetzen und Ressourcen sowie Umwelt zu schonen. Die entwickelten KI-Modelle könnten zukünftig auch in anderen Branchen Anwendung finden, etwa durch Lizenzmodelle.
Die KI-basierte Software des Projekts soll basierend auf Daten zu Materialeigenschaften und historischen Anlagenkonfigurationen neue Abfüllanlagen planen. Hierbei kommen unter anderem fortgeschrittene Bilderkennungsverfahren und Generative Adversarial Networks zum Einsatz, um die optimale Anlagenkonfiguration zu erstellen und kontinuierlich zu verbessern. Eine wichtige Komponente ist die Einbindung von menschlichem Feedback, um die Genauigkeit der KI-Modelle fortlaufend zu steigern.
Förderung und Anerkennung
Das Projekt „GenISys – Intelligentes System zur ressourcenschonenden Anlagenkonfiguration mit generativer KI-Technologie“ wird im Rahmen des Wettbewerbs NEXT.IN.NRW durch das Ministerium für Wirtschaft, Industrie, Klimaschutz und Energie des Landes Nordrhein-Westfalen und die Europäische Union gefördert. Die Fördermittel in Höhe von insgesamt rund 1,3 Millionen Euro, von denen die Universität Wuppertal etwa 450.000 Euro erhält, wurden den Projektpartnern kürzlich in Düsseldorf von Staatssekretärin Silke Krebs überreicht.
