Forschungsprojekt

PreCursor

Energieintensive Industrieprozesse wie Öfen, Trocknungsanlagen oder Extrusionen sind komplex, träge und schwer vorhersehbar. Die Qualität des hergestellten Produkts, der Energieverbrauch und die Prozessstabilität hängen dabei stark von der richtigen Parametrierung in Abstimmung auf wechselnde Eingangsbedingungen/ Rohstoffeigenschaften ab.

Unterstützt durch das Seedhouse entwickelt kubion in den kommenden 18 Monaten im Projekt PreCursor - Prozessoptimierung mit einem Deep-Learning-Assistenzsystem die KI-Software weiter. Fokus ist die KI-basierte Prozesssteuerung für energieintensive Industrien, um durch automatisierte Parametrierung die Prozessstabilität zu erhöhen und den Energieverbrauch zu reduzieren.

Gefördert durch
Gemeinsam mit unseren Partnern arbeiten wir im Projekt PreCursor an der Weiterentwicklung eines Deep-Learning-Assistenzsystems für energieintensive Industrieprozesse. Im Fokus stehen insbesondere Zementwerke, Öfen, Trocknungsanlagen und Extrusionsprozesse, bei denen Prozessstabilität, Produktqualität und Energieverbrauch eng zusammenhängen. Durch die Kombination von Deep Learning mit industriellen Prozess- und Sensordaten sollen Abweichungen früher erkannt und Empfehlungen für eine effizientere Parametrierung abgeleitet werden.
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Finanzierung

Das Projekt wird mit Mitteln des Europäischen Fonds für Regionale Entwicklung (EFRE) im Programmgebiet Stärker entwickelte Region (SER) der Förderperiode 2021–2027 gefördert. Die Förderung erfolgt nach der Richtlinie über die Gewährung von Zuwendungen zur Förderung von in Hightech-Inkubatoren/Akzeleratoren betreuten Start-ups, Schwerpunkt Unternehmensneugründungen im Hightech-Segment (STEP). Begleitet wird das Vorhaben durch das Seedhouse als betreuende Einrichtung.

Interesse?

Betreibt Ihr Unternehmen energieintensive Anlagen oder kennen Sie jemanden, für den das relevant ist?

Dann freuen wir uns über einen unverbindlichen Austausch.

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