KI-basierte Assistenzsysteme

Der Einsatz künstlicher Intelligenz entlang der kompletten Technologiekette bringt Chemieunternehmen praktische Vorteile. Beispielsweise kann die KI alte Projekte und Betriebsdaten analysieren. Hierauf aufbauend können Assistenzsysteme für die Bedienende der Anlagen entwickelt werden. Diese können als Wissensdatenbank funktionieren oder der Fachkraft aktiv beim Fahren der Anlage mithilfe zusätzlicher Informationen unterstützen. Hierdurch können Ressourceneinsparungen bedingt durch eine optimierte Nutzung der Anlage verwirklicht werden. Zudem kann die Prozesssicherheit aufgrund der verbesserten Informationslage erhöht werden, was den Ausschuss verringert. Dies ermöglicht es auch, die Übergabezeiten im Falle von Krankheit oder Urlaub des Bedieners zu verkürzen, und spart somit Zeit und Ressourcen ein.

Literatur:

Geipel-Kern, A. (2019): Meine Anlage spricht mit mir: KI-Assistent für die Chemie [online]. PROCESS, 20.09.2019 [abgerufen am: 01.02.2021].

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Einschätzung für die Anwendenden

Materialeinsparung

hoch
Energieeinsparung

hoch
THG-Einsparung

hoch
Investitionskosten

mittel
Umsetzungsaufwand

mittel

Die Angaben zu Material-, Energie- und THG-Einsparungen, Investitionskosten sowie Umsetzungsaufwände sind qualitative Abschätzungen auf vergleichender Basis.

Entwicklungsstadium

Labor
Technikum / Demonstrator
Industrielle Praxis

Labor: Die betrachtete Technologie oder Methodik wird im Labormaßstab entwickelt.
Technikum / Demonstrator: Die betrachtete Technologie oder Methodik wird in einer Technikums- oder Demonstrator-Anlage umgesetzt.
Industrielle Praxis: Die betrachtete Technologie oder Methodik wird in der Produktion oder anderen Anwendungsbereichen eines Industrieunternehmen eingesetzt.

Beispiele aus der Forschung und Entwicklung

CPPS-basiertes Assistenzsystem

Entwicklung eines CPPS-basierten Assistenzsystems, um die Wartungs- und Instandsetzungszeiten zu reduzieren
Analyse der Anforderungen der Anwendungspartner
Entwicklung eines anwenderkonzentrierten Gesamtkonzepts
Integration der Konzepte in die IT-Infrastruktur der Anwender
Ermöglichung eines vollständigen IT-Supports der kompletten Prozesskette
Erhöhung der Ressourcen- und Energieeffizienz durch reduzierte Stillstandzeiten und erhöhte Anlageneffektivität

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Frühzeitige Erkennung und Entscheidungsunterstützung für kritische Situationen im Produktionsumfeld: Entwicklung von Assistenzfunktionen zur Unterstützung von Anlagenbedienern in kritischen Situationen

Identifizierung von kritischen Situationen in der Produktion und Unterstützung der Anlagenbediener, um Entscheidungen zu erleichtern und Kontrollverlusten vorzubeugen
Entwicklung von Big-Data-Echtzeit-Methoden, um kritische Situationen frühzeitig zu erkennen
Einbindung von Big-Data unterstützten Assistenzfunktionen und Eingriffsstrategien, um proaktives statt reaktives Handeln zu erreichen

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Intelligentes Assistenz- und Wissenssystem in der Produktion

Entwicklung eines intelligenten Assistenz- und Wissenssystems in der Produktion, um Mensch-Maschine-Interaktionen zu vereinfachen
Software ermittelt den Unterstützungsbedarf der einzelnen Fachkraft anhand der individuellen Kompetenzen
Entwicklung neuer Hilfen und Lernprozesse für unterschiedliche Themenbereiche

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Weitere Technologien

Prozessleitsystem 4.0

Einsatz von digitalen Zwillingen in der Produktion

KI-basierte Assistenzsysteme

Fahrerlose Transportsysteme

Simulation von Reinigungsvorgängen in Behältern