Beschreibung

Für die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der industriellen Produktion insbesondere bei Kleineren und Mittleren Unternehmen (KMU) fehlen geeignete Werkzeuge und Methoden, die mit geringem Unternehmensaufwand implementiert werden können. Ziel des Projekts war die Entwicklung, Validierung und Bereitstellung eines KI-Tools für KMU. Die Lösung ist ein generisches Werkzeug um eine prädiktive Anlagensteuerung für unterschiedliche chemische Prozesse bzw. Anlagen von KMU zu ermöglichen, ohne dass der Anwender KI- und Programmierkenntnisse benötigt. KI-Algorithmen werden mittels Cloudtechnologie skalierbar für eine breite Industrieanwendung bereitgestellt unter Berücksichtigung der sicherheitsrelevanten Anforderungen von kritischen Infrastrukturen (KRITIS). Als weitere Besonderheit kommt ein KI-basierter hybrider Modellansatz zur Anwendung, der sowohl datenbasiert als auch erfahrungsbasiert ist. KI-basierte Hybrid-Modelle kombinieren Erfahrungswissen (in Köpfen und in physikalisch/chemischen Modellen), Messdaten (aus Leitsystemen und zusätzlichen Sensoren) und maschinelles Lernen (ML).