Start Industrie Künstliche Intelligenz macht die Industrie grün

Künstliche Intelligenz macht die Industrie grün

Entscheidungshilfen beim Erledigen komplexer Aufgaben: Das sind klassische Anwendungsgebiete für Künstliche Intelligenz. Der Softwarehersteller PSI zeigt Beispiele für intelligente Optimierung von Energieversorgung, Produktion und Mobilität in Richtung Umweltschutz.

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Wie Künstliche Intelligenz die Energieversorgung, die Mobilität und die Produktion beim Wandel in Richtung einer nachhaltig umweltfreundlichen Wirtschaft unterstützt – dazu benennt der Softwarehersteller PSI einige Beispiele.

Bei der Führung von Stromnetzen werden durch präzise Einspeiseprognosen auf der Basis von maschinellem Lernen und neuronalen Netzen vorausschauend Vorschläge zur Beseitigung aktueller und erwarteter Störungen im Netz ermittelt und mit der PSI-eigenen Optimierungssoftware Qualicision bewertet. Auf diese Art steht ein selbstlernender Netz-Autopilot zur Verfügung, durch den ein höherer Anteil erneuerbarer Energie in bestehende Netze integriert werden kann.

Verträglichkeitsanalyse verbesset Prozesse

Qualicision steht für qualifizierte Entscheidungsunterstützung in der Optimierung von Geschäftsprozessen. Bei Qualicision-optimierten Geschäftsprozessen werden die Wechselwirkungen in Form von Matrizen (Wirkungsmatrizen) anhand der Prozessdaten erfasst. Aus den Wirkungsmatrizen errechnet eine mathematische Konflikt- und Verträglichkeitsanalyse, mit welchen Entscheidungsalternativen sich die Prozessziele möglichst genau erreichen lassen. Technisch betrachtet macht die Konflikt- und Verträglichkeitsanalyse laut Aussage von PSI die sogenannte kombinatorische Vielfalt der Steuerungsmöglichkeiten im Hinblick auf die Optimierung der Key Performance Indikatoren beherrschbar.


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Qualicision kommt branchenunabhängig sowohl als Optimierungs- als auch als Decision-Support-Technologie zum Einsatz. Beispiele sind Optimierungen von Produktionsreihenfolgen in der Automobilindustrie und in produzierenden Unternehmen generell, Management von Transportprozessen, Optimierung von Betriebsabläufen in Busdepots- und Straßenbahnen und anderen Depots.

15 Prozent weniger Ressourcen in der Pkw-Montage

Bei der Optimierung der Montagesequenzen in der Automobilindustrie mittels Qualicision lassen sich laut PSI durchschnittlich 15 Prozent der Ressourcen einsparen, was für eine Fahrzeugfabrik einer jährlichen CO2-Vermeidung von mehreren tausend Tonnen entspricht. In der Metallindustrie optimieren Algorithmen von PSI den Energie- und Ressourceneinsatz, zudem begleiten sie den Strukturwandel zu CO2-armer Stahlproduktion.

In der Logistik lassen sich die Wege bei der Kommissionierung durch Nutzung eines maschinellen Lernmechanismus um 30 Prozent verkürzen und die Effizienz der Prozesse im Distributionszentrum insgesamt um über 10 Prozent steigern. Beim Warentransport ermöglicht die Optimierung logistischer Netzwerke laut PSI Einsparungen in Höhe von 10 Prozent der Emissionen.

Bei der Wartung elektrischer Netze und anderer kritischer Infrastrukturen konnte Qualicision die Geschäftsprozesse so optimieren, dass für die gleiche Arbeitslast mit 15 Prozent geringerem Ressourceneinsatz und CO2-Ausstoß nötig waren. Durch die Vermeidung von Belastungsspitzen verbesserte sich zugleich die Mitarbeiterzufriedenheit.

Tour- und Ladeoptimierung bei Elektrobussen

Ein Beispiel für den Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Mobilität ist der Umstieg auf emissionsfreien Personennahverkehr durch die Nutzung von Elektrobussen. Das ganzheitliche Depot- und Lademanagementsystem PSIebus berücksichtigt die dafür wichtigen Einflussfaktoren wie die begrenzte Reichweite, die Ladeinfrastruktur auf der Strecke und im Betriebshof, die Anzahl der Fahrgäste und die Außentemperatur und lässt die Alternativen mit Qualicision optimieren. Mehr als 15 Verkehrsunternehmen in Deutschland, Frankreich und Polen setzen laut PSI diese entscheidungsunterstützende Optimierung aktuell ein.

Um Unternehmen bei der nachhaltigen Gestaltung ihrer Geschäftsprozesse zu unterstützen, hat PSI eine konzernübergreifende Arbeitsgruppe gebildet. Deren Ziel ist es, bestehende Optimierungsverfahren um Key-Performance-Indikatoren zu Nachhaltigkeitsaspekten zu erweitern und diese in weitere PSI-Produkte zu integrieren. Künstliche Intelligenz nutzt PSI für die Optimierung des Energie- und Materialflusses in industriellen Prozessen. Aktuell kommen in Kundenprojekten über fünfzig verschiedene Verfahren der Künstlichen Intelligenz produktiv zum Einsatz. Jürgen Frisch


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