KIGlas - Optimierung der Glasproduktion mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz

Ziel des Projekts ist die Verringerung des Ausschusses in der Glasproduktion mit Hilfe datenbasierter Prognosen. Die Forschungsarbeiten konzentrieren sich dazu auf automatisierte Produktionsanlagen, die mit regenerativer Energie kundenspezifische Aufträge bearbeiten. Als Methoden werden tiefe neuronale Netze zur prädiktiven Analyse der Sensordaten aus der Produktionsumgebung ein-gesetzt. Parallel dazu wird die Sensorik entsprechend der Bedarfe der Analytik ergänzt. Schließlich wird auf der Basis der Prognosen ein Entscheidungsunterstützungssystem realisiert, das Empfehlungen zur Optimierung und Effizienzsteigerung der Produktion liefert. Dieser Ansatz hat das Potential, die Glasproduktion in Bayern trotz hoher Energiepreise zu stabilisieren und damit die Arbeitsplätze in dieser Branche zu sichern.