Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML
Einsatz von KI in den zehn industriellen Prozessindustriesektoren des SPIRE
Das Forschungsprojekt AI-CUBE analysiert den Einsatz und die Nutzung von Künstlicher Intelligenz innerhalb der Prozessindustrie. Gefördert und ins Leben gerufen durch das EU Horizon 2020 Research and Innovation Programme, geht es bei AI-CUBE vor allem um den Aufbau einer Roadmap für den Einsatz von KI in der Prozessindustrie. Es soll dabei ein Verständnis entwickelt werden, welche digitalen Technologien mit Schnittpunkten zu KI und Big Data aktuell bereits in der Prozessindustrie zum Einsatz kommen und welche der Technologien potenziell gut auf andere Sektoren übertragbar sind. Der Fokus liegt auf den zehn SPIRE-Sektoren: Stahl, Chemie, Mineralstoffe, Nichteisenmetalle, Wasser, Keramik, Zement, Ingenieurwesen, Raffinierie sowie Zellstoff und Papier.
Bestehende Herausforderungen für den Einsatz von KI- und Big Data-Technologien in der europäischen Prozessindustrie
Trotz der Zunahme von generierten und verfügbaren Daten entlang von Wertschöpfungsketten werden diese Datenmengen in vielen Unternehmen der Prozessindustrie noch nicht ausgeschöpft. Beispielsweise fehlen häufig quantitativ und qualitativ ausreichende Datenpools, um anspruchsvolle Machine Learning Verfahren in angemessener Genauigkeit nutzen zu können. Bereits bestehende
KI-Anwendungen in einzelnen Unternehmen oder Sektoren mit hohen Reifegraden sind nicht transparent erkennbar und können somit nicht als Referenz für andere Bereiche genutzt werden.
Aufbau des Cubes – Durchdringung von KI- und BD-Technologien in allen SPIRE Sektoren
Das Konzept von AI-CUBE baut auf einem dreidimensionalen Modell auf, welches entlang der Ebenen der eingesetzten Technologien, den SPIRE-Sektoren der Prozessindustrie und den Hauptprozessen der Implementationen aufgespannt wird. Bezogen auf die unterschiedlichen Technologien werden sowohl verschiedene Basistechnologien der künstlichen Intelligenz als auch hierfür notwendige Big Data Technologien unterschieden. Die Prozesse, in welchen jeweils konkrete KI oder Big Data Applikationen eingesetzt werden, sind entlang der Wertschöpfungsprozesse von der Marktanalyse, von Trends und Innovationen, der Produktkonfiguration über das Management und Handling von Lieferketten, der Instandhaltung bis hin zur Prozessüberwachung, Forschung und Innovation abgebildet.
Die Berücksichtigung der drei Dimensionen ermöglicht die Darstellung der aktuellen Nutzung sowie der jeweiligen Reifegrade der eingesetzten Anwendungen in den verschiedenen Sektoren. Für diese reifegradbezogene Darstellung wird im Rahmen des Forschungsprojekts ein eigenes Reifegrad-modell für die Bewertung von KI- und Big Data Anwendungen entwickelt.
Vorrangiges Ziel des AI-Cube Projekts ist die Identifizierung und Reifegradbewertung von KI-Lösungen, welche in den verschiedenen Sektoren und Prozessen der Prozessindustrie eingesetzt werden. Zusätzlich werden bestehende Barrieren für den Transfer bestehender Technologien in andere Sektoren oder Prozesse und Herausforderungen für die tiefergehende Integration von Lösungen erforscht. Die daraus resultierende Roadmap soll Forschern, Managern und Industrieexperten aus der Prozessindustrie als Hilfestellung dienen, um zukünftige Implementierungen von KI oder Big Data Anwendungen zu erleichtern und einen Überblick über den aktuellen Stand und Reifegrad der verschiedenen Technologien zu ermöglichen. Eine enge Zusammenarbeit mit Industriepartnern und Technologieanbietern ist eine wichtige Voraussetzung für das Verständnis und den Einblick von KI Anwendungsbereichen sowie deren Reifegradbemessung. Aus diesem Grund werden die verschiedenen Stakeholder im Rahmen des Projekts intensiv eingebunden und in die verschiedenen Projektphasen integriert.
