Hybride KI-Plattform für CO2-optimierte Produktionsprozesse in der diskreten Fertigung
Im diesem Forschungsprojekt wird eine hybride KI-Plattform entwickelt, die lokale und Cloud-Technologien kombiniert, um CO2-Emissionen in der diskreten Fertigung messbar zu machen, gezielt zu reduzieren und somit die wirtschaftliche Effizienz zu steigern.
➤ Die Plattform integriert generative und datenzentrierte KI-Ansätze und ermöglicht eine effiziente und standardisierte Erfassung, Analyse und Optimierung von Produktionsprozessen.
Partner
Das Projekt wird von einem starken Partnernetzwerk getragen. Dazu zählen die Unternehmen FMB Maschinenbaugesellschaft GmbH & Co. KG, SEHO Systems GmbH, CNC-Drehen Beck GmbH, IngSoft GmbH und endlich GmbH & Co. KG, die ihre branchenspezifische Expertise einbringen. Wissenschaftlich begleitet wird das Vorhaben von der Hochschule Ansbach, Institut für Digital Production Management (IDPM), die als Forschungseinrichtung (FuE) innovative Ansätze zur digitalen Produktionsoptimierung entwickelt.
Fördergeber
Bayerisches Verbundforschungsprogramm (BayVFP) des Freistaates Bayern
Förderlinie “Digitalisierung“
Projektvolumen
ca. 1,5 Mio. €
Projektlaufzeit
01.01.2025 bis 31.12.2027
Ziele
- Entwicklung einer hybriden KI-Plattform zur CO₂-Reduktion in der diskreten Fertigung
- Reduzierung und Bilanzierung von CO2-Emissionen in Industrieunternehmen
- Kosteneinsparung durch Optimierung von Produktionsprozessen
- Erkennen von Mustern und Generierung von Verbesserungsvorschlägen
Technologische Umsetzung
- Kombination aus Cloud-Computing und Edge-Devices für flexible und skalierbare Datenverarbeitung
- Unabhängige Nutzung von IT-Ressourcen durch zentrale Datenspeicherung
- Entwicklung von Prozessmodellen zur Ermittlung von CO2-Quellen im Unternehmen
- Entwicklung generativer KI zur Simulation des CO2-Fußabdruckts in der Produktion und Konstruktion
Innovativer Ansatz
- Standardisiertes Datenerhebungsverfahren zur Erfassung von CO₂-Äquivalenten auf Produktebene
- Nutzung dieser Daten als Input für Optimierungsmaßnahmen
- Standardisierte Nomenklatur für unternehmensübergreifenden Datenaustausch entlang der Wertschöpfungskette
- Vorherahnen des zukünftigen CO2-Fußabdrucks mittels KI über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg