Agentenbasierte KI für die intelligente Vernetzung und Bewertung von Brownfield-Fabriken

Wie produktiv arbeitet eine Fabrik? Wo existieren Schwachstellen und Verbesserungspotenziale? Und wie lassen sich bestehende Maschinen und IT-Systeme so vernetzen, dass eine Künstliche Intelligenz (KI) diese Fragen selbstständig beantworten kann? Im Forschungsprojekt ReFactory-AI entwickeln die Hochschule Reutlingen und das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) im Werk150 einen Prototypen für ein agentenbasiertes KI-System, das Maschinen und IT-Systeme vernetzt und deren Zustand automatisiert erfasst und bewertet.

ProjektbeschreibungViele Produktionsumgebungen in Baden-Württemberg sind über Jahrzehnte gewachsen. Maschinen und Softwaresysteme unterschiedlicher Generationen bilden eine heterogene Systemlandschaft. Gerade kleine und mittlere Unternehmen fehlt es an Möglichkeiten, diese Daten für moderne KI-Anwendungen nutzbar zu machen.

ReFactory-AI setzt genau hier an. Im Projekt entsteht ein kompakter On-Premise-Prototyp, der bestehende Produktionsassets miteinander vernetzt und mithilfe spezialisierter KI-Agenten analysiert. Alle Daten verbleiben dabei lokal im Unternehmen und sensible Produktionsdaten werden nicht an externe Cloud-Dienste übertragen.

Grundlage ist ein Digitaler Zwilling der Fabrik. Maschinen, Anlagen und IT-Systeme werden über interoperable Konnektoren auf Basis der Asset Administration Shell (AAS) eingebunden. Auch ältere Maschinen können durch Retrofit und zusätzlicher Sensorik integriert werden. KI-Agenten sollen die Anbindung der unterschiedlichen Systeme unterstützen und den dafür notwendigen manuellen Integrationsaufwand reduzieren.

Wie gesund ist die Produktion?Auf der Datenbasis analysieren spezialisierte KI-Agenten den Zustand der Produktion. Im Projekt wird dafür das Konzept der Operational Health untersucht. Es beschreibt, wie leistungsfähig und widerstandsfähig eine Produktion entlang unterschiedlicher Dimensionen ist. Im ersten Schritt steht die Produktivität im Vordergrund. KI-Agenten greifen auf Analyse- und Bewertungsfunktionen zu, führen benötigte Informationen zusammen und unterstützen dabei, den aktuellen Zustand der Produktion zu bewerten sowie Anomalien und Verbesserungspotenziale zu erkennen. Die Ergebnisse werden in einem Operational Health Dashboard zusammengeführt und dargestellt. Anwenderinnen und Anwender sollen damit einen schnellen Überblick über den Zustand ihrer Produktion erhalten und bei der Ursachenanalyse sowie der Ableitung geeigneter Maßnahmen unterstützt werden. Perspektivisch lässt sich der Ansatz um weitere Dimensionen erweitern.

Prototyp im Werk150

Entwickelt und erprobt wird ein Prototyp unter realitätsnahen Bedingungen im Werk150 der Hochschule Reutlingen. Die Lern- und Forschungsfabrik verfügt über einen geeigneten Maschinenpark, industrielle IT-Systeme, autonome Intralogistik und eine moderne digitale Infrastruktur und bietet damit ideale Voraussetzungen für die Untersuchung typischer Industrieszenarien.

Im Rahmen einer Transferpatenschaft begleitet Dr. Juliane Gottmann das Projekt mit ihrer umfassenden Erfahrung in den Bereichen Produktionswissenschaft und Künstlicher Intelligenz.