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KI4ETA

Künstliche Intelligenz für Energietechnologien und Anwendungen in der Produktion

Ziel des Forschungsprojektes KI4ETA ist, einen disruptiven Beitrag auf dem Weg zur CO2-freien Produktion der Zukunft zu leisten. Dafür muss die Energieeffizienzlücke in der Industrie geschlossen werden, welche die Differenz zwischen technischem und bisher realisiertem Potenzial beschreibt. Im Projekt KI4ETA wird dafür ein integrierter, plattformbasierter Ansatz, auf der Basis von künstlicher Intelligenz (KI) verfolgt. Das Resultat ist die vollständig digital vernetzte, energieeffiziente und ‑flexible Fabrik. Die Anlagen der Fabrik sind mit einer Energiemanagementplattform verbunden und werden von dieser gesteuert. Gleichzeitig kommuniziert die Energiemanagementplattform beispielsweise mit dem Energieversorger, um die optimale Nutzung verfügbarer Ressourcen zu ermöglichen.

So schließt KI4ETA den Regelkreis der digitalen Fabrik, von der Datenerfassung aus Greenfield und Brownfield bis hin zur intelligenten, energieeffizienten und -flexiblen Steuerung von Anlagen. Gleichzeitig steht auch die Gewährleistung von Qualität und Sicherheit der Produktion im Fokus.

 

Abbildung 1: Projektstruktur in KI4ETA (Copyright: PTW)

 

 

 

KI4ETA besteht aus sieben Teilprojekten, welche aufeinander aufbauen und den Regelkreis der digitalen Fabrik abbilden, vgl. Abbildung 1. In Teilprojekt (TP) 1 wird eine smarte Energiemanagementplattform entwickelt, um anfallende Daten aufzunehmen und den Anwender durch intelligente Funktionen bei der Datenakquise und ‑weiterverarbeitung zu unterstützen. Um die Datenaufnahme zu ermöglichen, wird eine IKT-Infrastruktur zur Datenerfassung benötigt, die für Fabrikbetreiber mit möglichst geringem Aufwand für Einrichtung und Verwaltung verbunden ist. Die Vernetzung unterschiedlicher Geräte wird in TP 2 bearbeitet. Neue Geräte und Sensorik sollen schnell und kostengünstig eingebunden werden können.

 

In TP 3 wird ein Vorgehen zur energetischen Transparenzschaffung und zum Monitoring entwickelt. Dieses, auf Künstlicher Intelligenz aufgebaute, Vorgehen soll die Auswertung von Daten vereinfachen und die schnelle Ableitung von wirtschaftlichen Energieeffizienzmaßnahmen ermöglichen. In TP 4 werden, basierend auf den so erfassten Daten, Modelle erstellt, welche die Daten aufbereiten und erste Maßnahmenvorschläge für Energieeffizienz generieren. Auf Grundlage der so geschaffenen datenbasierten Modelle werden in TP 5 Strategien und Algorithmen für die Betriebsoptimierung der Fabrik im Hinblick auf Energieeffizienz und ‑flexibilität entwickelt.

 

Da die Fabrik in verschiedener Hinsicht in Netze eingebunden und mit weiteren Sektoren gekoppelt ist, werden einige Aspekte der Sektorenkopplung in TP 6 aufgegriffen. Dazu gehören die Anbindung an Strom- und Wärmenetze sowie die Nutzung von Energiekapazität aus dem Bereich der E-Mobilität zur Steigerung der Energieflexibilität.

 

Da die unterschiedlichen Teilprojekte in KI4ETA stark aufeinander aufbauen, werden in TP 7 konkrete, übergreifende Anwendungsfälle in der Industrie und in der ETA-Forschungsfabrik umgesetzt. Dabei werden die entwickelten Algorithmen und Methoden im Hinblick auf die potenziellen Energieeinsparungen und die möglichen Flexibilisierungspotenziale sowie die Eignung für den industriellen Einsatz untersucht. So soll sichergestellt werden, dass die entwickelten Lösungen anwendungsnah und in der Industrie umsetzbar sind.

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