Anwendungen der Künstlichen Intelligenz in der Prozessindustrie 2025

20.  - 21. Februar 2025

Dresden

Leitung: Prof. Dr. Leon Urbas

Das Projekt KEEN verband 20 Industrie- und Wissenschaftseinrichtungen mit dem Ziel, die Technologien und Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Prozessindustrie einzuführen und ihr technisches, wirtschaftliches und gesellschaftliches Potenzial zu evaluieren und zu realisieren. Es wurde im Rahmen des „Innovationswettbewerb Künstliche Intelligenz" vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gefördert und kam im September 2023 zum Abschluss. Das Konsortium forschte an der Implementierung von KI-Methoden in der Prozessindustrie in drei Themenbereichen:

1. Modellierung von Prozessen, Produkteigenschaften und Anlagen
2. Engineering von Anlagen und Prozessen
3. Optimierung des Betriebs und der Realisierung selbstoptimierender Anlagen.

Der Kurs hat zum Ziel 

....die domänenspezifischen Kenntnisse und Erfahrungen zu vermitteln und diese über Hands-On Training mit KI als Werkzeug erfahrbar zu machen.

Inhaltsübersicht

Einführung: Einsatzgebiete von KI in der Prozessindustrie

Vom System über die Daten zum gelernten Modell

KI-Anwendungsfälle

Bildverarbeitung, Prozessführung, Soft-Sensing, Stoffdatenvorhersage, Surrogatmodelle, Engineering Support, Dynamische Modelle und Einsatz in der Regelung

Entwicklung von KI-Werkzeugen

Zeitreihenanalyse, Anomalie- und Phasenerkennung, Machine Learning Life Cycle

Datenaufbereitung und Datenmanagement

Über Herausforderungen und mögliche Lösungsstrategien

Projektdurchführung in der industriellen Praxis

Voraussetzungen, Software, datentechnische Integration, Pflege von Lösungen, Know-how Konservierung

 

Referenten

Prof. Dr.-Ing. habil. Leon Urbas
Professur für Prozessleittechnik Arbeitsgruppe Systemverfahrenstechnik
Technische Universität Dresden

Prof. Dr. Michael Bortz
Abteilungsleiter „Optimierung – Technische Prozesse“ und stellvertretender Bereichsleiter „Optimierung“
Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik (ITWM)

Prof. Dr.-Ing. Sebastian Engell
Lehrstuhl Systemdynamik und Prozesstechnik
TU Dortmund

Prof. Dr.-Ing. Norbert Kockmann
Arbeitsgruppe Apparatedesign
TU Dortmund

Dr. Michael Kawohl
Digital Process Technologies
Evonik Operations GmbH

Dr. Chen Song
Senior Scientist
ABB Corporate Research Center Mannheim

Dr. Michael Wiedau
Head of Data Management and Analytics
Evonik Operations GmbH

 

 

 

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Für weitere Informationen und Rückfragen kontaktieren Sie bitte

 

Frau Isabelle Schütt
Tel.: 069 7564-267

 

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