Universität Potsdam gewinnt Silber in Kategorie KI

Eine durchgängige KI von Shopfloor bis ERP

Industrie 4.0 hat Maschinen vernetzt aber Fabriken entscheiden bis heute nicht selbst. Genau hier setzt die selbstlernende Fabrik von Prof. Dr.-Ing. Marcus Grum an: eine durchgängige Entscheidungs-KI vom Shop­floor bis zum ERP.

Vom Problem ..

Das Problem moderner Produktionssysteme liegt nicht im Mangel an Daten. Maschinen, MES- und ERP-Anwendungen erzeugen bereits enorme Informationsmengen, doch Ursachenketten über Systemgrenzen hinweg bleiben unsichtbar. Kleine Fehler in Stammdaten oder Abläufen führen zu Fehlplanung, Maschinenstillständen, Ausschuss und unnötigem Energieverbrauch. Fabriken reagieren, statt Probleme frühzeitig zu verhindern.

.. zur Lösung

Die Lösung ist ein neuronaler Zwilling der Wertschöpfung: eine KI, die Maschinen, Prozesse und Planung gleichzeitig versteht. Sie erkennt nicht nur Anomalien und versteht Abläufe, sondern bewertet deren Bedeutung, simuliert Handlungsoptionen und korrigiert Abläufe autonom. Dadurch entsteht erstmals eine operative Entscheidungsschicht über der bestehenden Fabrik- und Unternehmenssoftware.

Nutzen für den Anwender: deutliche Verbesserung von Prozesskennzahlen

Der konkrete Nutzen zeigt sich unmittelbar in realen Industrieumgebungen: bis zu 28 % kürzere Produktionszeiten und 22 % niedrigere Gesamtkosten. Mit einer intelligenten Berechnung werden ein um 46 % geringerer Energieverbrauch und eine drastische Reduktion von Produktionsfehlern und Ausschuss festgestellt. Validiert wurde die Technologie bereits in diversen Industrie 4.0-Demonstratoren mit LEGO-, fischertechnik- und InTraLab-Anlagen.

Das unterscheidet die Lösung von anderen

Der entscheidende Unterschied zu klassischer Industrie-KI: Die Lösung optimiert keine isolierten Teilprobleme. Sie verbindet Shopfloor, operative Prozesse und ERP zu einem lernenden Gesamtsystem. Die Fabrik analysiert nicht mehr nur ￡sie versteht und handelt autonom.

Stellungnahme der Jury

Selbstlernende Fabrik durch neuronale Zwillinge
Sensorwerte fließen direkt in interaktive neuronale Zwillinge der Maschinen. Diese lernen kontinuierlich im Betrieb, kommunizieren miteinander und treffen erklärbare Entscheidungen ￡ein großer wissenschaftlicher Fortschritt.

Autonome Fehlererkennung und Optimierung
Die KI erkennt Probleme eigenständig, greift über MQTT in bestehende SPS-Steuerungen ein und liefert KI-basierte Empfehlungen für ideale Maschinensteuerung. Das führt zu kürzeren Produktionszeiten und weniger Fehlern.

Praxisnaher Forschungsansatz mit hohem Transferpotenzial
Mittelstandsgerecht, auf bestehender Industrie 4.0-­Infrastruktur aufbauend und bereits an zahlreichen Demon­stratoren (z. B. Lego, fischertechnik, …) erprobt ￡mit klarem Fokus auf Entscheidungsautomatisierung und optimaler Maschinenauslastung.

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