2025-05-01  –  2028-04-30

435.326,30 EUR

Technische Universität Darmstadt - Fachbereich Maschinenbau - Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW), Darmstadt, Hessen

03EN4107B

Energiesparende Industrieverfahren - Digitalisierung, Künstliche Intelligenz und Datenverarbeitung [EA3258]

01280875/1  –  etaGPT

Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE.IIC2)

Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESN4)

Energie

Die Industrie steht vor wachsenden Herausforderungen im Energiemanagement: steigende Komplexität der Energiesysteme, ungenutzte Datenmengen, Fachkräftemangel, hohe Energiekosten und zunehmende regulatorische Anforderungen. Effizienzpotenziale bleiben oftmals ungenutzt, da notwendige Analysen zu spät oder nur mit hohem Aufwand durchgeführt werden. Das Projekt etaGPT setzt hier an und nutzt KI-basierte Assistenzsysteme, insbesondere Large Language Models (LLMs), um die Analyse und Optimierung von Energiesystemen zu beschleunigen. Ziel ist es, Energiemanager durch schnellere, präzisere Auswertungen zu unterstützen und die Umsetzung von Energieeffizienzmaßnahmen zu vereinfachen. Die Anwendung fokussiert dabei die drei Hauptbereiche: 1. Identifikation von Effizienzmaßnahmen 2. Umsetzung von Maßnahmen 3. Visualisierung und Reporting Durch praxisnahe Lösungen und die Einbindung von Industriepartnern wird die Umsetzungsgeschwindigkeit gesteigert, ohne die Umsetzungsqualität zu beeinträchtigen. Innovationspunkte wie Offline-Fähigkeit, energieeffizienter Betrieb, modellagnostische Lösungen sowie ein hybrider Ansatz sorgen für flexible, skalierbare und datensichere Anwendungen, die die Energiewende unterstützen und die Wettbewerbsfähigkeit der Industrie stärken.