Verbundvorhaben: KISS-PV - Entwicklung von Konzepten zur Datenerfassung in der Fertigung sowie zur Bedienung und zum Betrieb von kontinuierlich mitlernenden KI-Modellen; Teilvorhaben: Flexibles Datenmanagement und Integration von kontinuierlich mitlernenden KI-Modellen in Produktionssteuerungssysteme
Zeitraum
2022-04-01 – 2025-07-31
Bewilligte Summe
298.471,19 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EE1129C
Leistungsplansystematik
Qualitätssicherung, Zuverlässigkeit, Langzeitstabilität Komponenten [EB1041]
Verbundvorhaben
01240006/1 – KISS-PV - Künstliche Intelligenz und Simulation zur inline Solarzellencharakterisierung in der Photovoltaik-Produktion
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE.IIC2)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESE1)
Förderprogramm
Energie
Im Zentrum des Projekts 'KISS PV' steht die Entwicklung eines Digitalen Zwillings (DZ) der Solarzelle zur Charakterisierung und Optimierung der Solarzelle in der Solarzellenproduktion. Die Grundlage für den digitalen Zwilling der Solarzelle stellen umfangreiche Prozessdaten dar, die neue Anforderungen an die Datenverarbeitung und -infrastruktur stellen. Daher werden Konzepte für die effiziente, parallele und skalierbare Erfassung und Verarbeitung der Messdaten erarbeitet, die auf einem Message Broker basieren. Die von den Partnern entwickelten KI-Modelle werden in einen zu schaffenden Anwendungsrahmen integriert. Darin müssen die Datenflüsse flexibel und in Echtzeit an die Modelle konfiguriert werden können, sowie Ergebnisse an die Stelle in der Produktion gelangen, an der darauf basierende Entscheidungen erforderlich sind. Damit die Ergebnisse dieses Monitorings für die Produktionsmitarbeiter nutzbar sind, müssen neue Methoden der Interaktion von KI und Mensch untersucht werden. Eine Eigenschaft solcher KI-Systeme ist, dass ihre Ergebnisse und Handlungsempfehlungen nicht immer intuitiv verständlich sind. Es muss daher bei der Erstellung von Bedienoberflächen darauf geachtet werden, die Entscheidungen des KI-Modells mit Informationen bzw. den Grundlagen der Entscheidung zu unterlegen, um die Nachvollziehbarkeit und damit die Akzeptanz der Bediener zu erhöhen (explainable KI). Die Bedienervisualisierung des Produktionssteuerungssystems muss dafür völlig neue Fähigkeiten bieten, die Ergebnisse der KI-Modelle und die zugrundeliegenden Daten für eine Entscheidung direkt am Entscheidungsort zu präsentieren. Reaktionen müssen zudem auditierbar gespeichert werden, um spätere Ursachenfindung zu erleichtern.
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