Intelligentes System zur ressourcenschonenden Anlagenkonfiguration mit generativer KI-Technologie – GenISys

Automatische Abfüllanlagen werden häufig für die Großserienproduktion von pulverförmigen oder körnigen Produkten wie Zement und Baustoffen eingesetzt. Die Konfiguration und Parametrisierung dieser Abfüllanlagen ist jedoch nach wie vor ein komplexer und ressourcenintensiver Prozess. Der derzeitige Konfigurationsprozess beginnt mit Labortests des Produkts, einschließlich der Bestimmung wichtiger Materialeigenschaften wie Dichte, Korngröße, Abrasivität und Feuchtigkeit. Darauf folgt eine iterative Prototyping-Phase, in der die Anlagenkomponenten produktspezifisch manuell ausgewählt und durch empirische Experimente parametrisiert werden.

Herkömmlichen Methoden zur Konfiguration mangelt es jedoch aus verschiedenen Gründen an Skalierbarkeit und Agilität. Zum einen ist die Konfiguration komplex und ressourcenintensiv, da die manuelle Neuparametrisierung von Abfüllanlagen zu längeren Vorlaufzeiten und Kosten führt, zum anderen hängt der Betrieb maßgeblich von der Erfahrung des Bedienpersonals ab, welche mit steigender Prozesskomplexität nicht skaliert.

Vor diesem Hintergrund ist es das Ziel des Forschungsprojekts GenISys, die Konfiguration sowie den Betrieb der bestehenden modernen Abfüllanlagen durch den Einsatz digitaler Technologien und generativer KI-Verfahren zu innovieren. Mithilfe dieser Methoden soll die Generierung von Konfigurationen ohne die Notwendigkeit umfangreicher Simulationen ermöglicht werden, insbesondere wenn variierende Materialeigenschaften berücksichtigt werden sollen. Die trainierten Modelle werden in der Lage sein, Daten aus den Labortests der abzufüllenden Materialien zu nutzen um eine Konfiguration zu generieren, welche nur noch geringe Anpassungen durch das Bedienpersonal für einen optimalen Abfüllprozess benötigt. Diese Modelle werden mittels Continual Learning in der Lage sein, sich den Bedingungen des Prozesses anzupassen und kontinuierlich weiter zu lernen. Zusammen mit den Projektpartnern werden Demonstratoren entwickelt und schlussendlich als Software- und Hardwarelösung in den realen Prozess der Abfüllanlagen-Konfiguration übernommen, um Ressourcen zu schonen und vom Human-in-the-Loop zu profitieren.