Künstliche Intelligenz in der Produktion von mittelständischen Unternehmen nutzbar zu machen, ist das Ziel des Technologie-Netzwerks it’s OWL. Unternehmen des Netzwerks können im Lemgoer KI-Reallabor ihren eigenen „Use Case“ erproben – in neutraler Umgebung, auf modernen Produktionsanlagen und mit der Unterstützung von KI-Experten.
(Quelle: Fraunhofer IOSB-INA)
KI-Use Cases: Warten oder starten? Diese Frage stellen sich viele kleine und mittlere Produktionsunternehmen, wenn es um den Einsatz von künstlicher Intelligenz geht. „Starten“ ist sicherlich die bessere Wahl, denn KI verspricht hohen Nutzen in industriellen Anwendungen – von der Produktentwicklung über die Fertigungssteuerung bis zur Instandhaltung.
Von Ideen zu „KI-Use Cases“
Wenn der Entschluss zum Start gefallen ist, gilt es zwei Hindernisse zu überwinden oder – positiv formuliert – Aufgaben zu lösen. Die erste: Der (potenzielle) Anwender muss ein KI-Projekt finden, das er umsetzen möchte und kann. Dabei muss er zunächst die (gedankliche und praktische) Brücke von den KI-Technologien zu praktischen Problemstellungen in der Industrie schlagen. Und, zweitens, es fehlt der Zugang zu nutzbaren industriellen Infrastrukturen und realen Produktionsanlagen für die Erprobung.
Unternehmen, die in Ostwestfalen-Lippe (OWL) ihre Heimat haben, können diese Herausforderung besser meistern, wenn sie die Beratungs- und Transferangebote des Spitzenclusters it‘s OWL in Anspruch nehmen. Denn zu den Kernaufgaben dieses Clusters gehört es, mittelständische Unternehmen bei der digitalen Transformation zu unterstützen. Die Angebote reichen vom Informieren über das Qualifizieren bis hin zur Umsetzung neuer Lösungen in Kooperation mit einer Hochschule oder einer Forschungseinrichtung aus der Region. Die Förderung beträgt dabei bis zu 80 Prozent, realisiert wird sie mit so genannten Transfergutscheinen. Seit 2018 wurden mit diesem Instrument schon 67 Projekte mit einem Volumen von rund 2,3 Millionen Euro bewilligt.
(Live-Daten der digitalisierten und transparenten Produktion im KI-Reallabor werden auf dem eigens entwickelten Datenportal für KI- Experten offen zur Verfügung gestellt. Bild: Fraunhofer IOSB-INA)
KI-Projekte im Reallabor erproben
Wenn künstliche Intelligenz Teil der Projektarbeit ist, können die Teilnehmer die Ergebnisse der gemeinschaftlichen Entwicklungsarbeit auch „live“, in einer ganz realen Produktionsumgebung erproben – und zwar im KI-Reallabor des Fraunhofer IOSB-INA in Lemgo. Dort steht ihnen ein offener und zugleich geschützter Kollaborationsraum für Mensch und Technik zur Verfügung.
Nissrin Perez, Innovationsmanagerin am Fraunhofer IOSB-INA, erläutert: „Unser inhaltlicher Fokus liegt zunehmend darauf, die Potenziale von KI in verschiedenen Kontexten wie Produktentstehung, Produktion und Arbeitswelt zu erschließen.“ Denn nicht zuletzt hat KI enorme Potenziale, um Maschinen und Anlagen effizienter und produktiver zu fertigen. Damit ergeben sich Synergien zu it´s OWL. Günter Korder, Geschäftsführer der it‘s OWL Clustermanagement GmbH, kommentiert: „Von den Ergebnissen und Erfahrungen können produzierende Unternehmen in ganz OWL profitieren. Deshalb verbindet uns mit dem KI-Reallabor eine strategische Partnerschaft: Wir bringen unsere Netzwerkkompetenz ein, das Labor seine umfassenden Erfahrungen mit KI in industriellen Anwendungen und die Möglichkeit der direkten Projektumsetzung oder -erprobung in einer Realproduktion.“
Die Modellfabrik „SmartFactoryOWL“ des Fraunhofer IOSB-INA und die enge Anbindung des KI-Reallabors an die Plattform Industrie 4.0 stellen dabei sicher, dass Rahmenbedingungen und relevante Anwendungsfälle aus der betrieblichen Praxis berücksichtigt werden.
KI-Use Cases: Lerneffekte vielfältig nutzen
Typisch für KI-Anwendungen ist die Tatsache, dass die Lerneffekte der Künstlichen Intelligenz vielfach genutzt werden können. So liefert die vollumfänglich digitalisierte und transparente Produktion im KI Reallabor kontinuierlich Daten, die auf dem eigens entwickelten Datenportal für die Entwicklung von KI-Anwendungen genutzt werden können. Nissrin Perez erläutert: „Wir sammeln aber nicht nur Daten aus dem eigenen Labor, sondern auch von kooperierenden Industrieunternehmen – zum Beispiel objektorientierte Bilddaten aus Montagevorgängen oder Anlagenparameter wie Temperaturverläufe und Druckluftverbräuche. Unstrukturiert, strukturiert oder in der Industrie-4.0-Verwaltungsschale gelabelt und mit Metainformationen angereichert, können diese Daten zur Verfügung gestellt und ohne aufwändiges Data Engineering verwendet werden.“
Damit kann das KI-Reallabor für Mittelständler, die den Nutzen von Künstlicher Intelligenz für ihre Produktion erproben möchten, eine echte „Fast lane“ zur Umsetzung von Projekten sein.
(Beispiel-Projekt: Die bestehende Umgebung wurde um Hardware für Sensorik, Steuerungs- und Kommunikationstechnik sowie Pneumatik zur Leckagesimulation erweitert. Bild: Fraunhofer IOSB-INA)
Projektbeispiel: „Automatische Leckageortung in Pneumatiksystemen“
Ein Beispiel für die Projektarbeit des KI-Reallabors entstand im Rahmen eines Hackathons und hat die automatische Ortung von Leckagen in Pneumatiksystemen zum Ziel. Den Anstoß gab Aventics, ein zum Emerson-Konzern gehörender weltweit tätiger Hersteller von Pneumatikventilen. Das Unternehmen stellte Daten aus einem Testaufbau zur Verfügung, in dem Leckagen aufgetreten waren und die Leistung des Pneumatiksystems beeinträchtigten. Aufgabe war die Entwicklung eines Algorithmus zur maschinellen Erfassung der Leckageorte und die Erkennung von Mustern. Diesen Hackathon gewann die AIM Agile IT Management GmbH. In einem zweiten Schritt wurde die auf der Simulationsebene entwickelte Lösung in der Praxis – soll heißen, in der Smart-FactoryOWL und im KI-Reallabor – auf die Probe gestellt.
Stand: 16.12.2025
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Dabei erwies sich die mit künstlicher Intelligenz erzeugte Simulation als ausgesprochen realitätsnah. An jedem der acht Ventile wurden über Drosseln Leckagen (also ein Druckabfall) nachgebildet. Die KI-gestützte Software konnte die Leckagen mit hoher Genauigkeit lokalisieren. Die „Trefferquote“ für jedes Ventil lag bei durchschnittlich 98 Prozent. Das erspart im Falle des Falles aufwändiges Suchen im Leitungsnetz, und es steigert die Energieeffizienz der Druckluftversorgung.