AKKI-KS

Projektbeschreibung: 

Die Umsetzung der Kalksandstein-Roadmap erfordert u.a. Maßnahmen im Bereich der Digitalisierung. Hier ist eine Reduzierung des Energieverbrauchs und der CO2-Emissionen durch optimalen Betrieb von Autoklavensystemen möglich. Herzstück des Autoklavierungsprozesses ist in jedem KS-Werk das Dampfsystem. In den meisten KS-Werken sind Anlagentechnik und Steuerung prinzipiell ähnlich aufgebaut. Durch unterschiedliche Anlagendetails und Prozessspezifika ergibt sich jedoch ein anlagenspezifisches Verhalten des Dampfsystems. Aufgrund der hohen Prozesskomplexität und Systemdynamik – insbesondere bei Überleitvorgängen – ist eine vollständig algorithmische Modellierung nur mit hohem experimentellem Aufwand zu erreichen. In der Folge können die korrekten Betriebsparameter für die Anlagen nur aus Erfahrungswerten geschätzt werden. Häufig wird leider zugunsten des Durchsatzes auf Energieeffizienz verzichtet. Mit diesem Forschungsprojekt soll deshalb durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz eine aufwandsärmere Methodik erforscht werden, wie ein energieoptimaler Betrieb von Autoklavensystemen erreicht werden kann. Dafür soll eine KI-Software aus vorliegenden Produktionsdaten das werksspezifische Verhalten der Dampfsysteme erlernen. Ein sog. „KI-Agent“ wird trainiert, der dann im Betrieb Empfehlungen zur energieoptimalen und prozesssicheren Systembedienung gibt.