Equipment Health Center (EHC) Erforschung neuer KI-Methoden und Verfahren zur Entscheidungsunterstützung und Handlungsempfehlung für stromintensive bayerische Produktionsprozesse

Bayerische Schlüsselindustrien wie die Verfahrenstechnik, Chemie- und Stahlindustrien gehören mit einem Anteil von fast 40% zu den größten Stromverbrauchern im Freistaat. Maßnahmen zur Verbesserung der Energieeffizienz von Industrieanlagen sind daher ein unabdingbarer Bestandteil der Energiewende. Der notwendige Einsatz der Künstlichen Intelligenz (KI) zeigt sich darin, dass ungeplante Stillstandzeiten und Lastschwankungen stromintensiver Industrieanlagen eine große Herausforderung für das Management von Stromnetzen darstellen. Unerwartete Ausfallzeiten von Anlagen und Anlagenkomponenten sind nicht nur wegen Produktionsausfällen kostspielig, sondern führen beim Wiederhochfahren der Produktion zu einem hohen Energie- und Rohstoffverbrauch. Das Forschungsprojekt „EHC“ zielt auf die Entwicklung neuer KI-basierter Methoden und Verfahren ab, die durch Entscheidungsunterstützung und Handlungsempfehlungen für den energiesparenden Betrieb und die Wartung großer, stromintensiver Anlagen eingesetzt werden. Damit verbunden sind umfangreiche Potentiale hinsichtlich der Reduktion energiebedingter CO2-Emissionen. Das übergreifende Projektziel ist die Entwicklung einer selbstlernenden Wartungs- und Zustandsüberwachungs-Software für energieintensive Branchen in Bayern.