Industrielle Digitalisierung

Der Forschungsbereich Industrielle Digitalisierung befasst sich mit dem Einsatz digitaler Technologien in der Energieerzeugung und in energieintensiven industriellen Prozessen. Ziel ist es, das Engineering, die Betriebsführung und die Instandhaltung von Anlagen und Systemen zu optimieren, z.B. im Hinblick auf Energieeffizienz, Verfügbarkeit, Durchsatz, Lebensdauer, Qualität. Anwendungen finden sich u.a. in der erneuerbaren Energieerzeugung (Wasserkraft, Windenergie), in der verfahrenstechnischen Industrie oder der Elektromobilität.

Thematisch beschäftigt sich der Forschungsbereich mit den folgenden Technologien:

• physikbasierte, datenbasierte und hybride Modellierung dynamischer Systeme; digitale Zwillinge
• Informationsmodellierung und -integration in industriellen und energietechnischen Anlagen (z.B. OPC UA)
• Analyse von Prozessdaten (statistisch, regelbasiert, maschinelles Lernen)
• Sequentielle Optimierung von Entscheidungen (modellprädiktive Regelung MPC, Reinforcement Learning)
• Prognostics and Health Management: Anomalieerkennung, Fehlerdiagnostik, Schätzung von Restnutzungsdauern
• Einsatz großer Sprachmodellen (LLMs) und Methoden des maschinellen Lernens in Engineering und Betrieb
• Computer Vision