Das Institut für CIM-Technologietransfer (kurz: CIMTT) der Fachhochschule Kiel informiert seit September 2022 in seinen "Spätschicht" genannten Veranstaltungen über aktuelle Entwicklungen und Forschungsergebnisse. Wir haben die Veranstaltung am 13. Mai 2025 besucht. Sie war diesmal Teil der Digitalen Woche in Kiel.
Vorgestellt wurden folgende Forschungsprojekte:
- Einsatz von KI-Prognosen bei der Steuerung von Windkraftanlagen
- Automatisierte Erfassung des Produkt-Carbon Footprint in der Produktion.
Beide Vorträge zeigten, wie KI zukünftig die Effizienz von Windkraftanlagen und das Management des Carbon Footprint in der Produktion optimieren könnte.
Steuerung von Windkraftanlagen
Die Effizienz von Windkraftanlagen wird wesentlich von der Anströmung der Rotorblätter – genauer: des Rotorblattprofils – und dem dadurch erzeugten Auftrieb beeinflusst. Die Anströmung ist in der Natur, anders als im Windkanal, nicht konstant: Richtung, Stärke, Luftdichte, Strömungsart (laminar oder turbulent) und diverse andere Parameter ändern sich im Grunde laufend und zudem auch unregelmäßig. Um die jeweils effizienteste Rotorblattstellung zu finden, müsste es möglich sein, diese nahezu in Echtzeit nachzusteuern. Dies ist aber aufgrund der Trägheit der Verstell-Mechanik nur begrenzt möglich.
Genau hier setzt das aktuelle Forschungsprojekt des CIMTT an: Bislang wurden für vier verschiedene mögliche Lastfälle jeweils vier verschiedene Algorithmen für die Verarbeitung der Input-(Last-)daten in Steuersignale getestet und daraus der am besten geeignete Algorithmus bestimmt. Die KI ermittelt dabei aus den aktuellen Lastdaten eine Prognose, um die in der unmittelbaren Zukunft optimale Rotorstellung zu finden und einzusteuern. Damit gleicht sie die Trägheit der Verstell-Mechanik und den notwendigen zeitlichen Vorlauf aus. Der Algorithmus soll nun im nächsten Projektabschnitt mit einer speicherprogrammierbaren Steuerung (SPS) verbunden und getestet werden.
Erfassung des Carbon Footprint
Valide Daten zum Carbon Footprint einzelner Produkte und deren Produktion werden unter anderem für Zertifizierungen und die Berichterstattung zum Thema Nachhaltigkeit benötigt (ESG-Reporting und Audits). Nicht zuletzt spielen sie auch in der öffentlichen Diskussion, etwa über den Carbon Footprint von E-Fahrzeugen gegenüber Verbrennerfahrzeugen, eine große Rolle. Aber welche Daten stehen überhaupt zur Verfügung?
Am CIMTT wurde in der eigenen Smart Factory anhand eines Modellprodukts untersucht, welche Daten erfasst und dann mittels KI in CO2-Äquivalente umgerechnet werden können. In der Smart Factory herrschen dafür ideale technische Voraussetzungen, etwa bei der Ausstattung der Maschinen und Anlagen mit der notwendigen Sensorik, bei der Messdatenerfassung und Verarbeitung mittels KI sowie beim Know-how.
Untersucht wurde die gesamte Wertschöpfungskette, vom physischen Produkt an sich (u.a. Material- und Energieeinsatz) über dessen Herstellungsprozess (u.a. Energie für Maschinen, Anlagen, Druckluft, Betriebsmittel) bis zu den vor- und nachgelagerten Lieferketten (u.a. Materialgewinnung, Vorverarbeitung, Transport). Anhand des ausgewählten Modellprodukts zeigte sich, dass etwa 30% des gesamten theoretischen Footprint produktionsseitig messbar und damit auch beeinflussbar sind. Dieses Potenzial kann und sollte in ähnlichen Fällen genutzt werden. Deutlich wird aber auch, dass das größte Optimierungspotenzial nach wie vor in der restlichen Wertschöpfungskette außerhalb der Herstellung liegt.
Interessiert an weiteren Informationen? Das CIMTT freut sich über Ihre Kontaktaufnahme!