Energie und Ressourcen lassen sich in der Industrie an vielen Stellen einsparen. Diese Potenziale intuitiv nutzbar zu machen, ist das Ziel des Forschungsprojekts KI4ETA. Mithilfe von künstlicher Intelligenz soll eine digital vernetzte, energieeffiziente und -flexible Fabrik entstehen.

Die Industrie ist eine besonders energieintensive Branche. Deshalb können schon kleine Veränderungen hin zu mehr Effizienz große Mengen an Energie einsparen. Dies gilt vor allem, wenn sie großflächig und sektorübergreifend Anwendung finden. Doch je mehr Stellschrauben es gibt, desto schwieriger wird es, alle Potenziale zu erkennen und zu nutzen. Die Lücke zwischen dem, was technisch und wirtschaftlich bereits möglich ist, und dem, was tatsächlich in der Praxis zum Einsatz kommt, ist auch deshalb groß. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) will das Team des Forschungsprojekts KI4ETA diese Lücke nun schließen.

Mit Querschnittstechnologien großflächig Energie sparen

Warum energieineffiziente Systeme nicht so leicht zu erkennen sind

Oft entstehen in der Industrie ineffiziente Systeme durch Über- oder Unterdimensionierung oder dadurch, dass falsche oder schlecht optimierte Komponenten eingesetzt werden. Hier können schon kleine Schwachstellen in Summe einen großen Effekt haben. Gibt es beispielsweise eine Leckage im Druckluftnetz einer Fabrik, muss der Kompressor diese mit einem höheren Energieaufwand kompensieren. Daten von der Anlage könnten dieses Problem schnell aufdecken, aber nicht unbedingt die genaue Stelle des Fehlers lokalisieren. Intelligente Geräte wie ein Roboter zum Aufspüren von Druckluftleckagen können hier weiterhelfen.

Andere ineffiziente Stellen sind meist noch schwerer zu erkennen. In der vernetzen Fabrik bei KI4ETA soll künstliche Intelligenz dies erleichtern. Diese kann anhand von Messdaten automatisiert aufdecken, welche Systeme ineffizient sind, und auf Basis ähnlicher Fälle Handlungsvorschläge geben.

In insgesamt sieben Teilprojekten, koordiniert von der Technischen Universität Darmstadt, soll eine Energiemanagementplattform entstehen – ganz im Sinne der Industrie 4.0. Diese Plattform soll es ermöglichen, alle Fabrikprozesse zentral zu überwachen, auszuwerten und intuitiv zu optimieren. Gleichzeitig kommuniziert sie auch nach außen, etwa mit dem Energieversorger, um die verfügbaren Ressourcen, wie Sonnen- und Windenergie, bestmöglich zu nutzen. Insgesamt wollen die Forschenden die energiebezogenen Kosten einer Produktion mit dem KI-System um 20 Prozent im Vergleich zur klassischen Regelung senken.

Der Ansatz von KI4ETA ist vielversprechend, da die zu entwickelnden Verfahren als Querschnittstechnologien konzipiert werden. So können Unternehmen aus allen Branchen und Sektoren diese einsetzen und von ihnen profitieren. Bei einer Effizienzsteigerung durch die KI von durchschnittlich etwa fünf Prozent ließen sich laut den Forschenden jährlich rund 200 Petajoule (PJ) an Primärenergie einsparen. Zum Vergleich: Dies entspricht dem Energiegehalt von über 13 Millionen Tonnen Braunkohle. Im verarbeitenden Gewerbe senken mathematische Verfahren der KI den Energiebedarf typischerweise um fünf bis 25 Prozent.

Energiemanagement leicht verständlich und nah am Endnutzer ermöglichen

Produktionshalle mit modernen KI gesteuerten Maschinen.
©TU Darmstadt, PTW / Foto: Jan Hosan
In KI4Eta werden Energie- und Produktionsdaten erfasst und mithilfe von KI-basierten Algorithmen weiterverarbeitet.

Es gibt bereits Softwaresysteme, die energiebezogene Messwerte bündeln und visualisieren können. Bei der Auswertung und Optimierung wird der Endnutzer jedoch meist allein gelassen. Das Team von KI4ETA will deshalb Werkzeuge gestalten, die mithilfe der in der Energiemanagementplattform erfassten Daten dabei helfen, den Energieverbrauch komplexer Systeme leichter zu verstehen und entsprechende Optimierungsmaßnamen zu planen. Dies befähigt Industrieunternehmen und Fabrikbetreiber dazu, auf einfache Weise und ohne große, interdisziplinäre Teams eine digitale, energieeffiziente Fabrik zu betreiben. 

Das sogenannte Prognose-Framework von KI4ETA soll zudem in der Lage sein, automatisiert eine elektrische Lastprognose zu erstellen. Daraus können die entwickelten Applikationen automatisiert die nötigen Schlüsse ziehen, um Lastspitzen zu vermeiden und eine Flexibilisierung und optimierte Steuerung der Fabrik ermöglichen, sodass beispielsweise die Prozesskühlung, unter Berücksichtigung der technischen Anforderungen, immer dann arbeitet, wenn Sonnen- oder Windenergie zur Verfügung steht. Dies ermöglicht es zudem, die Stromkosten zu senken. Möglich wird das durch die Kombination der Fabrikdaten und denen des Stromversorgers.

Ältere Anlagen nachrüsten und Industrie 4.0 in der Praxis erproben

Was ist die ETA-Fabrik?

Die ETA-Fabrik ist eine Modellfabrik der Technischen Universität Darmstadt. Im gleichnamigen Forschungsprojekt haben die Projektpartner gezeigt, wie sich ein kompletter Produktionsprozess – von einzelnen Anlagen bis zum Fabrikgebäude – energieeffizient aufeinander abstimmen lässt. Die ETA-Fabrik haben sie dazu neu errichtet und bilden darin eine metallverarbeitende Produktionskette im realen Maßstab ab. In weiteren Folgeprojekten haben Forschenden die Ergebnisse in die reale Anwendung übertragen. Auch KI-gestützte Systeme sind für die ETA-Fabrik nicht neu: im Forschungsprojekt PHI-Factory haben Forschende KI bereits in der ETA-Fabrik getestet.

Meist können moderne Maschinen ihre Produktionsdaten bereits direkt an eine Energiemanagementplattform liefern. Ältere Anlagen können dies oftmals nicht. In KI4ETA sollen dort sogenannte Edge Devices die Messdaten vorverarbeiten und in das vernetzte System einfließen lassen.

Das Team von KI4ETA will zudem sicherstellen, dass sich die neue Plattform möglichst schnell in die Industrie übertragen lässt. Dazu testen die Forschenden die entwickelten Lösungen zum einen in der ETA-Modellfabrik der Technischen Universität Darmstadt unter realen Bedingungen. Zum anderen entwickeln die Industriepartner EJOT, Bosch und CuroCon in den Teilprojekten verschiedene Anwendungen, die anschließend zusammengeführt werden und ermöglichen Versuche mit den entwickelten Anwendungen im realen Produktionsumfeld. (ks)

Übersicht der Projektstruktur und der Teilprojekte in KI4ETA.
©TU Darmstadt, PTW

Künstliche Intelligenz für Energietechnologien und Anwendungen in der Produktion

För­der­kenn­zei­chen: 03EN2053 A-L

Projektlaufzeit
01.06.2021 31.05.2024 Heute ab­ge­schlos­sen

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