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Zum Projektstart der Keen-Plattform trafen sich die Teilnehmer in einer Webkonferenz.

Bild: Norbert Kockmann, Dechema

Künstliche Intelligenz für die Prozessindustrie KI-Plattform Keen ist gestartet

06.05.2020

Das Projekt Keen hat zum Ziel, Methoden der Künstlichen Intelligenz in die Prozessindustrie einzuführen. Ende April trafen sich über 80 Teilnehmer zu einem digitalen Kick-off-Meeting. In diesem „Speed-Dating“ wurden erste Synergien identifiziert.

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Die Plattform „Keen – Künstliche-Intelligenz-Inkubator-Labore in der Prozessindustrie“ gehört zu den Gewinnern des Innovationswettbewerbs „Künstliche Intelligenz“ des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi). Sie vernetzt 20 Industrie- und Wissenschaftseinrichtungen mit dem Ziel, den Einsatz von KI-Technologien und -Methoden in der Prozessindustrie zu beschleunigen und das Potenzial umfassend zu bewerten.

Keen besteht aus sieben Teilprojekten: Technologie-Roadmap, gemeinsame Datenbasis, Stoffdaten, Surrogatmodelle, Prozessdaten, Smart Engineering und selbstoptimierende Anlage. Im Rahmen eines „Speed-Datings“ in verschiedenen virtuellen Räumen tauschten sich die alten und neuen Projektpartner nun aus und identifizierten Synergien. Durch eine aktive Vernetzung der Partner soll die Zusammenarbeit künftig weiter ausgebaut werden.

Beitrag zur Nachhaltigkeit

Dr. Klaus Glasmacher vom BMWi hob das große Potenzial der Plattform hervor und betonte, dass hinter ihr ein starkes Konsortium stehe. Prof. Leon Urbas von der TU Dresden, Projektkoordinator von Keen, gab eine Einführung in die drei übergeordneten Themenbereiche „KI-basierte Modellierung“, „KI-basiertes Engineering“ und „KI-basierte Optimierung“. Er sieht die Künstliche Intelligenz als einen „erweiterten Werkzeugkasten“, der nicht nur in die erfolgreiche Anwendung, sondern auch in die Ausbildung überführt werden soll.

Die Prozessindustrie, die unter anderem die chemische und die pharmazeutische Industrie umfasst, stellt die drittgrößte Industriebranche Deutschlands dar. Etablierte digitale Technologien mit KI-Methoden zu erweitern, kann einen direkten Beitrag zur Nachhaltigkeit leisten. Produktionsanlagen lassen sich dann flexibler, umweltschonender und wirtschaftlicher betreiben.

Das Keen-Konsortium

  • ABB Forschungszentrum Deutschland

  • Air Liquide Forschung und Entwicklung

  • Aucotec

  • Bayer

  • CGC Capital-Gain Consultants

  • Covestro

  • DDBST Dortmund Data Bank Software & Separation Technology

  • Dechema

  • Inosim Consulting

  • Evonik Industries

  • Inspirient

  • Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM

  • Krohne Innovation

  • Leikon

  • Merck

  • Metatwin (assoziiert)

  • Namur (assoziiert)

  • Samson

  • ScaDS Dresden/Leipzig – Competence Center for Scalable Data Services and Solutions

  • TU Berlin

  • TU Dortmund

  • TU Dresden

  • TU Kaiserslautern

  • Visensys

  • X-Visual

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