Retrofit statt Neuanschaffung: Für Unternehmen kann es sich lohnen, alte Maschinen wie diese Schmiedepresse mit neuen Sensoren auszustatten. (Quelle: Ralf Büchler/IPH gGmbH)

 

Lohnt sich die Investition in ein Retrofit? Diese Frage soll in Zukunft Künstliche Intelligenz (KI) beantworten. Daran arbeiten das IPH und das LFM im Forschungsprojekt „DiReProFit“. Um eine solide Datenbasis für den KI-Algorithmus zu schaffen, wollen die Forschenden zahlreiche Retrofit- Projekte begleiten – und suchen Schmiedeunternehmen, die sich beteiligen wollen.

 

Produktionskosten senken, die Bauteilqualität erhöhen, Ausschuss reduzieren – all das können Unternehmen mit einem Retrofit erreichen. Bei einem Retrofit werden alte Maschinen mit neuen Sensoren ausgestattet, um beispielsweise die Qualität zu überwachen, den Verschleiß vorherzusagen oder den Stromverbrauch zu optimieren. Ein Retrofit ist oftmals deutlich kostengünstiger, als eine gänzlich neue Maschine anzuschaffen.

 

Trotz dieser Vorteile schrecken viele Unternehmen davor zurück, in ein Retrofit zu investieren – weil sie nicht wissen, ob der Kosten- und Zeitaufwand sich lohnt und ob sie mit der neuen Sensorik tatsächlich ihre Ziele erreichen, wie beispielsweise eine Verbesserung der Qualität oder eine Senkung der Kosten.

 

Genau das soll sich in Zukunft vorhersagen lassen: Mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI). Im Forschungsprojekt "DiReProFit" arbeiten das IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH und das Labor für Massivumformung (LFM) der Fachhochschule Südwestfalen an einem Softwaredemonstrator, der vorhersagen kann, ob Unternehmen ihre Ziele mit einem Retrofit erreichen.

 

Die Forschenden wollen im Projekt Retrofits begleiten, Daten sammeln und damit den KI-Algorithmus anlernen. Dieser erkennt Muster in den Daten und versteht, welche Art des Retrofits in der Vergangenheit welchen Nutzen gebracht hat. Zukünftige Retrofit-Vorhaben kann die KI mit den vorhandenen Daten abgleichen und eine Vorhersage treffen, welche Herangehensweise und welche Sensorik geeignet ist. Das hilft Unternehmen, Fehlinvestitionen zu vermeiden.

 

Die Vorhersagen werden umso genauer, je mehr Daten der KI zur Verfügung stehen. Deshalb suchen die Forschenden möglichst viele Unternehmen, die gerade ein Retrofit durchführen oder für die Zukunft ein solches Projekt planen. Gesucht werden Unternehmen aus der Schmiedebranche, insbesondere umformende Mitglieder des Industrieverbands Massivumformung (IMU).

 

Siehe auch:

https://www.iph-hannover.de/de/forschung/forschungsprojekte

https://www.fh-swf.de/de/forschung___transfer_4/forschungsprojekte_1/foerderprojekt_direprofit.php