Ob es sich lohnt, ältere Maschinen mit neuen Sensoren auszustatten, ist oft nicht klar. Im Projekt ‘DiReProFit’ wollen Forschende dieses Problem mit künstlicher Intelligenz lösen.
Bei einem Retrofit werden alte Maschinen mit neuen Sensoren ausgestattet, um etwa die Qualität zu überwachen, den Verschleiß vorherzusagen oder den Stromverbrauch zu optimieren. Ein Retrofit ist oft kostengünstiger, als eine neue Maschine. Dennoch schrecken viele Unternehmen davor zurück, in ein Retrofit zu investieren. Sie wissen nicht, ob sich der Kosten- und Zeitaufwand lohnt und ob sie mit der neuen Sensorik tatsächlich ihre Ziele erreichen können. Genau das soll sich mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) vorhersagen lassen. Im Forschungsprojekt ‘DiReProFit’ arbeiten das IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover und das Labor für Massivumformung (LFM) der Fachhochschule Südwestfalen an einem Softwaredemonstrator, der vorhersagen kann, ob Unternehmen ihre Ziele mit einem Retrofit erreichen.
Die Forschenden wollen im Projekt Retrofits begleiten, Daten sammeln und damit den KI-Algorithmus anlernen. Dieser erkennt Muster in den Daten und versteht, welche Art des Retrofits in der Vergangenheit welchen Nutzen gebracht hat. Zukünftige Retrofit-Vorhaben kann die KI mit den vorhandenen Daten abgleichen und eine Vorhersage treffen, welche Herangehensweise und welche Sensorik geeignet ist.
Die Forschenden suchen Unternehmen, die gerade ein Retrofit durchführen oder ein solches Projekt planen. Gesucht werden Unternehmen aus der Schmiedebranche, insbesondere umformende Mitglieder des Industrieverbands Massivumformung (IMU). Unter direprofit.iph-hannover.de erhalten Interessierte weitere Informationen.
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