KI bringt die Prozessindustrie voran

KEEN Forschungsprojekt erfolgreich abgeschlossen

Das öffentlich geförderte Projekt KEEN (Inkubatorlabore für Künstliche Intelligenz in der Prozessindustrie) startete Anfang 2020 mit der Mission, Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Prozessindustrie zu erforschen und zu nutzen. Nun, dreieinhalb Jahre später, wurde das Projekt erfolgreich abgeschlossen.

Das Projekt war Teil des Programms Digitale Technologien des deutschen Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK), und insbesondere des dortigen Innovationswettbewerbs Künstliche Intelligenz. Die 26 geförderten Projekte deckten ein breites Spektrum industrieller und gesellschaftlicher Bereiche ab, aber KEEN war das einzige Projekt, das sich auf die chemische und pharmazeutische Industrie, den drittgrößten Industriezweig Deutschlands, konzentrierte.

Neue Werkzeuge und Methoden für die industrielle Praxis

Innerhalb von KEEN hat INOSIM mit wichtigen Industriepartnern und Universitäten an einer Vielzahl neuer Methoden und Tools für die digitale Unterstützung industrieller Batchanlagen gearbeitet. Gemeinsam mit Merck und der TU Dortmund entwickelte INOSIM ein Softwaretool für die anlagenweite und gerätespezifische prädiktive Entscheidungsunterstützung in industriellen Batchanlagen. Gemeinsam mit Bayer, ABB und der TU Dresden hat INOSIM an der Entwicklung neuer Methoden zur automatischen Erkennung von Batchphasen aus historischen Anlagendaten mitgewirkt.

KI-basierte Erstellung optimaler Produktionspläne

Nicht zuletzt hat INOSIM im Projekt gemeinsam mit Bayer den Einsatz von KI-basierten Methoden zur reaktiven Echtzeitplanung von Batchanlagen evaluiert und bewertet. Der kurzfristige Zugriff auf optimale Produktionspläne, beispielsweise nach spontanen Änderungen, bietet zahlreiche Vorteile hinsichtlich Robustheit, Wirtschaftlichkeit und letztlich Kundenzufriedenheit, da Verzögerungen minimiert werden. Deep Reinforcement Learning (DRL) zur optimierten Planung in einer typischen Batchproduktionsstätte der chemischen Industrie wurde hier erstmals getestet und evaluiert. Die Pilotstudie zeigte, wie DRL mit einem auf der diskreten Ereignissimulation basierenden Ansatz mit INOSIM implementiert werden kann. Es wird erwartet, dass die Anwendung von DRL in der chemischen Industrie eine vielversprechende Forschungs- und Innovationsrichtung darstellt und etablierte Methoden wie Prozesssimulation und mathematische Programmierung ergänzt. Aufgrund der großen Erfolgsaussichten dieses Ansatzes plant INOSIM, diese Arbeit auch nach Abschluss des KEEN-Projekts fortzusetzen.

Viele der vielversprechenden Ergebnisse des KEEN-Projekts wurden in einer Sonderausgabe von Chemie Ingenieur Technik (Band 95, Heft 7) veröffentlicht. Dazu gehört auch eine Publikation, in der die Ergebnisse der Arbeiten von INOSIM und Bayer zum KI-basierten reaktiven Scheduling beschrieben werden.

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