Effiziente, intelligente, generative Fertigung mit Recyclingkunststoffen durch KI-Optimierung (KI-GenF)

Schwerpunktthema: Künstliche Intelligenz
Art der Förderung: Projektförderprogramme
Programm: CZS Transfer
Geförderte Institution:
  • Hochschule Trier

Wie lassen sich Methoden der nachhaltigen Produktion mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz weiterentwickeln? Zur Klärung dieser und ähnlicher Forschungsfragen wird eine energieeffiziente Recyclingstrecke für Kunststoffe mit 3D-Druckverfahren aufgebaut.

Ziele

Um nachhaltig wirtschaften zu können steht die Industrie vor der schwierigen Aufgabe, Themen der Energieeffizienz und zum Recycling in alle Produktionsprozesse zu integrieren. Gleichzeitig gewinnen neue Produktionsprozesse, wie beispielsweise der 3D-Druck, zunehmend Bedeutung - von der Prototyperstellung bis hin zur Kleinserie. Um optimierte und nachhaltige Produkte zu fertigen, wird der Einsatz von KI in der Produktion dabei immer wichtiger. Wie lassen sich Methoden der nachhaltigen Produktion mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz weiterentwickeln? Können industrielle Kunststoffabfälle KI-unterstützt klassifiziert und so aufbereitet werden, dass ein nachhaltiger generativer Produktionskreislauf entsteht? Zur Klärung dieser und weiterer Forschungsfragen wird im Projekt eine energieeffiziente Recyclingstrecke für Kunststoffe zur generativen Fertigung (3D-Druck) aufgebaut. Beispielhaft wird dort die Optimierung von Produktionsprozessen durch KI demonstriert. KI-Methoden und Kriterien kommen dabei in der gesamten Prozesskette zum Einsatz. Beispielsweise unterstützt eine KI durch eine Kombination aus Radartechnik und Bilderkennung das Sortieren der Abfälle. Beim Produktionsprozess wird der schichtweise Aufbau des Produktes mittels Bildverarbeitung überwacht und optimiert. Die Recyclingstrecke wird im 2018 von der Carl-Zeiss-Stiftung geförderten Innovationslabor Digitalisierung (INNODIG) aufgebaut.

Beteiligte Personen:

Matthias Stolzenburg

Programm-Manager, Referent Recht

Telefon: +49 (0)711 - 162213 - 13

E-Mail: matthias.stolzenburg@carl-zeiss-stiftung.de

Prof. Dr.-Ing. Michael Wahl

Hochschule Trier

Detailinformation:

Schwerpunktthema: Künstliche Intelligenz
Programm: CZS Transfer
Art der Förderung: Projektförder­programme
Zielgruppe: Professor:innen
Fördersumme: 1.000.000 €
Zeitraum: Februar 2022 - Januar 2025

Geförderte Institution:

Hochschule Trier
Hochschule Trier