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Das Projekt ecoKI

Forschungs- und Technologieplattform „Steigerung der Energieeffizienz in der Produktion durch Digitalisierung und KI“

Unsere Vision

Die ecoKI Plattform

 

Der Mehrwert

 

Was ist ecoKI?

  • ecoKI ist eine online Plattform mit dem Ziel einen niedrigschwelligen und schnellen Einsteig von KI zur Steigerung der Energieeffizienz in der Produktion zu ermöglichen.
  • ecoKI stellt Werkzeuge, Wissen und Infrastruktur für den Einsatz von Digitalisierung und KI nutzerfreundlich bereit
  • ecoKI beitet Vernetzungsmöglichkeiten mit Fachleuten und KI-Experten

Warum ecoKI?

  • Die Hürden bei der betriebliche Anwendung von KI und Digitalisierung für KMU sind hoch
  • Der Weg vom Prototypen aus dem Forschungslabor bis zum produktiven Einsatz in den Unternehmen ist zeit- und kostenintensiv
  • ecoKI soll diese Hürden verringern!

Für wen ist ecoKI?

  • Produzierende KMU die Künstliche Intelligenz eigenständig oder mit begrenzter externer Unterstützung implementieren wollen.
  • Organisationen die KI Lösungen bei KMU umsetzen, z.B. Forschungsinstitute oder Technologie-Anbieter.

Reduzierung der Einstiegsbarrieren für KMU bei der Nutzung von Digitalisierung und Methoden des maschinellen Lernens zur Steigerung der Energieeffizienz

Unsere Motivation

Unterstützung für kleine und mittlere Unternehmen

Energie effizienter nutzen und so Ressourcenverbrauch sowie Kosten reduzieren – die Digitalisierung und Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) bieten hier vielfältige Optionen. Doch kleine und mittlere Unternehmen können sie zu oft nicht umfänglich nutzen, denn für die Integration dieser Technologien fehlt es ihnen häufig an der Expertise im eigenen Betrieb und die Einstiegsbarrieren sind hoch. Über eine Plattform sollen sie künftig Werkzeuge, Wissen und eine Infrastruktur zur Unterstützung erhalten können. Das ist Ziel der Forschungen im neuen Verbundprojekt „ecoKI“.

 

Schritt aus Forschungslabor in betriebliche Anwendung vereinfachen und beschleunigen

Der Weg vom Prototypen aus dem Forschungslabor auf den Markt ist beschwerlich und dauert lange. Der Schritt in die betriebliche Anwendung vor allem kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) wird noch zu selten vollzogen. Die Forschungs- und Technologieplattform ecoKI solle hier Hürden abbauen und die Prozesse auf dem Weg beschleunigen, fassen die Projektpartner ihre Motivation zusammen. Das sind neben dem BIBA das Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), das Institut für Neuroinformatik (INI) der Ruhr-Universität Bochum und die Professur Prozessleittechnik/Arbeitsgruppe Systemverfahrenstechnik der Technischen Universität Dresden. Im Blick haben sie den Transfer von Erkenntnissen und Entwicklungen aus öffentlich geförderter Forschung.

Das Ziel der Partner: Wissen zu Digitalisierung und KI-Methoden speziell zum maschinellen Lernen zusammentragen und es einfach sowie übersichtlich zugänglich machen, weiteres Wissen aufbauen und Fachleute mit Anwendern vernetzen, um so einen niedrigschwelligen und schnellen Einstieg in den Nutzen der neuen Technologien zur Steigerung der Energieeffizienz zu ermöglichen.

 

Generische Digitalisierungs- und KI-Bausteine möglichst einfach zur Steigerung der Energieeffizienz nutzbar zu machen.

Unser Ansatz

Die Erfahrungen und das Wissen aus jedem Anwendungsfall werden in die ecoKI-Plattform zurückgespielt. So wächst ecoKI und kann mit neuer Expertise weitere KMU unterstützen.

Wiederverwendbare und nachhaltige Lösungen

Die Nachhaltigkeit ist ein wesentlicher Aspekt in diesem Vorhaben. Es sollen dauerhaft verfügbare, ausbaufähige Lösungen entstehen – mit der Plattform selbst wie auch durch die somit generierte Umsetzung einzelner Projekte in den Unternehmen mit dem Ziel einer gesteigerten Energieeffizienz. Zudem erwarten die Verbundpartner durch ihre Forschungen auch neue Fragestellungen und weitere Erkenntnisse zu den Bedarfen der Industrie.

Eine zentrale Aufgabe im ecoKI-Projekt ist der Aufbau und die Organisation der Plattform als Grundlage für ein langfristiges, funktionsfähiges Geschäftsmodell. Die zweite wesentliche Arbeit ist die Entwicklung von Standard-Bausteinen für die Plattform. Diese sollen den Anwendern als Wissensbasis dienen und für neue Aufgabenstellungen zu nutzen sein. Die in die Plattform implementierten, wiederverwendbaren Module bieten Unternehmen Unterstützung dabei, ihre Prozesse kostengünstig und effizient durch den Einsatz von KI-Methoden weiterzuentwickeln. Synergien aus unterschiedlichen Anwendungsfällen sollen genutzt werden können.

Die wirtschaftlichen Verwertungsperspektiven des Vorhabens sind langfristig-strategisch ausgerichtet und gründen vor allem in der künftig durch ecoKI verbesserten Kooperation zwischen Entwicklern und den Anwendern innovativer KI-Technologien in der betrieblichen Praxis.

 

Mit CRISP-DM, rigorosen Modellen und maschinellem Lernen

Bei der Sammlung, Verarbeitung und Nutzung der Daten setzen die Projektpartner auf die Methode des CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining). Das ist ein bewährtes, standardisiertes Prozessmodell, mit dessen Hilfe eine einheitliche Vorgehensweise bei der Entwicklung von Data Mining-Prozessen erreicht wird, um Trends und Zusammenhängen erkennen zu können. Zur Entwicklung der generischen Bausteine für die Plattform beschäftigt sich das Projekt auch mit sogenannten rigorosen Modellen und – im Bereich der künstlichen Intelligenz – mit dem Deep Learning, einem Teilgebiet des maschinellen Lernens.

Rigorose Modelle bilden einen technischen Mechanismus mit exakter wissenschaftlicher Methodik ab. Sie haben den Vorteil, mit ihrer Hilfe simulierte Verfahren genauer verstehen zu können. Maschinelles Lernen beschäftigt sich, im Gegensatz zu formalisiertem Expertenwissen, mit der automatisierten Erstellung von Vorhersagemodellen basierend allein auf Daten. Besonders aufgrund der Entwicklung von Deep Learning-Ansätzen und deren erfolgreichen Anwendungen verzeichnet der Einsatz des maschinellen Lernens seit Jahren ein rasantes Wachstum.

Förderung

aufgrund eines Beschlusses
des deutschen Bundestages

Projektträger

Projektdaten

Programm:
7. Energieforschungsprogramm

Laufzeit:
01.12.2020 – 30.11.2024

Förderkennzeichen:
03 EN 2047 A-D