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KI-gestütztes Re-Use Szenario im Kontext von Production Level 4 (Green-AI Hub Mittelstand)

Um dem Ziel der Kreislaufwirtschaft näher zu kommen und wertvolle Ressourcen einzusparen, besteht die Notwendigkeit, mehrere Lebensphasen von Produkten in das Wirtschafts- und Produktionssystem mit einzubeziehen. Das Re-Use Modul des SmartFactoryKL Demonstratorökosystems zeigt die KI-basierte Qualitätsprüfung eines Modellprodukts mit anschließender Entscheidung über die weitere Nutzung der Komponenten. Es wird dargestellt, wie Re-Use-Service Anbieter innerhalb eines Datenraums teilnehmen können. Für Kunden besteht bei der Bestellung eines Produkts die Möglichkeit, sich unter Einbeziehung verschiedener Kriterien (Materialeinsparung, Energie- und CO2-Verbrauch, Verfügbarkeit, Zeit) zu entscheiden, ob gebrauchte oder neue Komponenten eingebaut werden.  

Die Produkte sind über Verwaltungsschalen identifizier- und ansprechbar. Im visionären Konzept "Production Level 4” wird das zu fertigende Produkt in einen Datenraum eingegeben. Anschließend erstellen Softwareagenten selbstständig einen Bauplan, wie das Produkt gefertigt werden könnte und welche Services, Capabilities und Skills dafür nötig sind. Die Agenten können auch die gebrauchten Komponenten des Re-Use Anbieters anfragen. Entscheidend ist, dass Kunden das gewünschte Produkt zu den festgelegten Konditionen und Parametern erhalten. Durch den Einsatz von GAIA-X werden unterschiedliche Anbieter in den Datenräumen kompatibel.  

Das Modul entsteht im Rahmen des Green-AI Hub Mittelstand und wird Teil des mobilen Test- und Demonstrationszentrums sein. Ziel des Hubs ist es, kleine und mittlere Unternehmen deutschlandweit darin zu unterstützen, KI-Lösungen für die Steigerung von Ressourceneffizienz und zur Senkung des Materialeinsatzes einzusetzen. Der Green-AI Hub Mittelstand ist Teil des Fünf-Punkte-Programms „Künstliche Intelligenz für Umwelt und Klima“ des Bundesministeriums für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz.

Kontakt

Teresa Petzsche
Forschungsbereich Innovative Fabriksysteme

Tel: +49 631 20575 7093                         

Anne Schmallenbach
Forschungsbereich Innovative Fabriksysteme

Tel: +49 631 20575 7035