KI-gestützte Überwachung bei der Herstellung von Betonfertigteilen

Künstliche Intelligenz trifft die Betonfertigteilindustrie! Im Folgenden finden Sie Informationen über das Forschungsprojekt KI4PRECAST im Rahmen der BMBF-Forschungsausschreibung „KI4KMU“.

Zeitplan: 10/2022 – 09/2024

Dieses Forschungsprojekt zielt darauf ab, den Herstellungsprozess von Betonfertigteilen, die beim Bau von großen Infrastrukturen, Wohngebäuden und Industriegebäuden verwendet werden, durch den Einsatz von datenbasierter künstlicher Intelligenz zu verändern. Im Mittelpunkt des Projekts stehen drei Ziele: erstens die Entwicklung eines Frühwarnsystems, mit dem die Produktionszeit optimiert werden kann, zweitens die Vermeidung von Rissen während des Aushärtungsprozesses und drittens die Vermeidung von Betonverlusten bei der Herstellung von vorgefertigten Betonelementen.

Das Warnsystem wird auf einem KI-basierten Diagnose- und Prognosetool basieren. Dieses Instrument würde Informationen aus Experimenten, reale Felddaten von Unternehmen sowie hochgenaue Multiskalen- und Multiphysikmodelle nutzen. Das entwickelte Werkzeug soll in Echtzeit die inneren Zustände von Fertigteilen (Temperatur, relative Feuchte, Eigenspannungen und Festigkeitsentwicklung) unter Berücksichtigung der Umgebungsbedingungen in der Aushärtekammer vorhersagen. Das entwickelte Tool wird in Zusammenarbeit mit industriellen Kooperationspartnern ausgiebig unter Praxisbedingungen getestet.

Konsortium

Das Projektkonsortium besteht aus der preML GmbH, die sich auf Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Fertigungsindustrie spezialisiert hat, und dem Institut für Massivbau und Baustofftechnologie (IMB/MPA) des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT), einer führenden Forschungseinrichtung in der Baustoff- und Betontechnologie.

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Unser Ansatz

#Betonherstellung #Betonwissenschaft #Betonmischungsentwurf #Maschinelles Lernen #Vorhersage der Festigkeitsentwicklung

Offene Stellen

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Software-Entwickler Maschinelles
Lernen & Data Science in
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Masterarbeit – Informatik

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