Zenit: Lab.KI

www.zenit.de/lab-ki/

Lab.KI ist ein vom Zentrum für Innovation und Technik in NRW (ZENIT GmbH) initiiertes ZIM-Innovationsnetzwerk. Es bringt Akteure aus Wissenschaft, Mittelstand und Industrie zusammen, um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen in der Labor- und Analytikbranche voranzutreiben.

Kernziele des Netzwerks:

• Intelligente Datenverarbeitung: Entwicklung und Implementierung neuer KI-Methoden zur automatisierten Aufbereitung, Auswertung und Optimierung von Mess- und Analysedaten.
• Geräteperformance: Verbessertes Zusammenspiel von Hardware, Software und KI-Systemen bei Laborgeräten.
• Brückenbau: Wissenschaftliche Forschungsergebnisse schneller in praxistaugliche, marktfähige Produkte für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) überführen.

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H2-Konkret ist ein ZIM-Innovationsnetzwerk mit Fokus auf Wasserstoffanwendungen in der Kunststofftechnik. Ziel ist die Entwicklung neuer, nachhaltiger Produkte und Verfahren für Industrie, Infrastruktur, Produktion und Mobilität. Im Mittelpunkt stehen praktische Lösungen rund um den Einsatz von Wasserstoff, unter anderem bei Umwandlung, Speicherung, Transport und Bereitstellung sowie beim Einsatz von Kunststoffen und Hybridbauteilen in wasserstoffbezogenen Anwendungen. 

Das BO-I-T ist in Phase 2 als Forschungseinrichtung am Netzwerk beteiligt und bringt seine Kompetenzen in Data Science, KI, datengetriebener Analyse, Modellierung und Optimierung ein. Damit unterstützt das BO-I-T die Netzwerkpartner bei der Entwicklung, Bewertung und Umsetzung innovativer Wasserstofflösungen – insbesondere dort, wo datenbasierte Methoden, technische Entscheidungsunterstützung und anwendungsnahe Forschung einen Beitrag zur Marktfähigkeit neuer Produkte leisten können.

Zur Projektwebseite: https://www.h2konkret.de

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Die Zukunft der Kunststofftechnik ist zirkulär

https://www.2nd-life-network.eu

Unter der Federführung des Kunststoff-Instituts Lüdenscheid (KIMW) arbeiten wir gemeinsam mit einem starken Konsortium aus mittelständischen Unternehmen und anderen Forschungseinrichtungen an der technologischen Speerspitze der zirkulären Kunststoffwirtschaft.

Kunststoffprodukte werden heute nicht mehr allein nach ihrer Funktionalität bewertet. Die Umweltwirkung ist zum entscheidenden Kriterium für Marktzugang und Wettbewerbsfähigkeit geworden. Das Bochumer Institut für Technologie engagiert sich daher in einem internationalen ZIM-Innovationsnetzwerk „2nd-Life“, um gemeinsam mit Partnern aus Industrie und Forschung die Grenzen der Kreislaufwirtschaft neu zu definieren.

Die Herausforderung: Vom Abfall zum Rohstoff

Lineare Produktionsmodelle stoßen an ihre Grenzen. Neue regulatorische Rahmenbedingungen wie der European Green Deal und die kommende Ökodesign-Verordnung fordern radikale Fortschritte in der Ressourcenschonung. Für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) bedeutet dies den Zwang zur Umstellung, aber auch eine enorme strategische Chance.

Das Netzwerk „2nd-Life“ setzt dort an, wo die Weichen gestellt werden: ganz am Anfang der Produktentwicklung.

Technologische Schwerpunkte und Entwicklungslinien

Im Verbund mit dem Kunststoff-Institut Lüdenscheid und weiteren Partnern fokussiert sich das Bochumer Institut für Technologie auf folgende Innovationsfelder:

• Design-for-Circular-Economy: Wir entwickeln Konzepte für Produkte, die von vornherein für multiple Lebenszyklen ausgelegt sind. Schwerpunkte sind die Demontierbarkeit, die Nutzung von Einstoffsystemen(Mono-Materialien) und modulare Bauweisen.
• Reversibility & Joining: Einsatz innovativer Verbindungstechniken, die sich etwa durch gezielte Wärmeeinwirkung oder Strahlung lösen lassen, um eine sortenreine Trennung am Lebensende zu ermöglichen.
• Rezyklat-Veredelung: Stabilisierung und Aufbereitung von technischen Rezyklaten aus Post-Consumer-Quellen, damit diese als hochwertige Rohstoffe für die nächste Produktgeneration dienen können.
• Substitution & Umwidmung: Wir untersuchen Wege, komplexe Mehrkomponentenprodukte durch nachhaltige Alternativen zu ersetzen oder bestehende Bauteile durch funktionale Umwidmung einer zweiten Nutzung zuzuführen, ohne den energieintensiven Recyclingprozess zu durchlaufen.

Mehrwert für den Mittelstand

• Als Data-Science-Institut machen wir zirkuläres Design messbar und steuerbar.

Was wir konkret liefern

• Übersetzung von Anforderungen in klare Kennzahlen:
  • Demontierbarkeit
  • Sortierfähigkeit
  • Rezyklat-Einsatz
  • CO₂-Wirkung
• Aufbau von Datenmodellen
• Entwicklung von Entscheidungs- und Prognosemodellen
• Nutzen für KMU: frühe, datenbasierte Auswahl der besten Produkt- und Prozessvarianten

Welche Themen wir adressieren

• Circularity-Scoring & Optimierung
  • Variantenvergleich
  • Auflösung von Zielkonflikten: Kosten – CO₂ – Qualität
• Rezyklat-Qualitäts- und Eigenschaftsprognose
  • Streuung
  • Alterung
  • Prozessfenster
  • Ausschuss
• Datengetriebene Prozess- und Qualitätsüberwachung
  • lösbare Fügetechniken
  • Recyclingprozesse

Projektrahmen

• Netzwerkmanagement: Kunststoff-Institut Lüdenscheid (KIMW)
• Laufzeit: Phase 1 (Etablierung) ab 01.01.2026; Phase 2 (Umsetzung) bis 2030.
• Förderung: Gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) im Rahmen des Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand (ZIM).

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Das Projekt KI-FIT entwickelt einen bestehenden digitalen Fragebogen zur betrieblichen Gesundheit gezielt weiter. Ziel ist, den Fragebogen interaktiver, verständlicher, zugänglicher und intelligenter zu machen, etwa durch KI-gestützte Assistenz, adaptive Fragelogik und die automatisierte Auswertung von Freitexten. Dadurch sollen Unternehmen, insbesondere KMU, bessere und aussagekräftigere Daten zu Gesundheit, Arbeitsumfeld und Veränderungsbedarfen erhalten. Das Vorhaben ist im Kontext des HUMAINE-Netzwerks angesiedelt und verbindet betriebliche Gesundheitsförderung mit humanzentrierter KI-Anwendung. 

Projektpartner:

• Bochumer Institut für Technologie gGmbH
• Ruhr-Universität Bochum
• spexa GmbH

Das BO-I-T bringt im Projekt vor allem seine Stärke in Data Science, Innovationsmanagement und Netzwerkarbeitein. Außerdem unterstützt BO-I-T gemeinsam mit der RUB die Konzeption der KI-gestützten Erweiterungen, die nutzerzentrierte Weiterentwicklung des Fragebogens und die Einbindung der HUMAINE-Toolbox. Für euch auf der Webseite wichtig: Das BO-I-T ist nicht nur Partner, sondern ein zentraler Treiber für den Transfer in die Anwendungund für die praxisnahe, humanzentrierte Ausgestaltung des Projekts.

Dieses Projekte ist ein Netzwerksatellit-Projekt im humAIne Kontext und als solches über das humAIne Projekt gefördert.

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Das Projekt RIVERCAST zielt darauf ab, verschiedene Methoden zur Verbesserung des planerischen und operativen Hochwasserschutzes zu entwickeln und im südlichen Erfteinzugsgebiet konkret umzusetzen. Die Ausrichtung orientiert sich dabei stark am 10-Punkte-Arbeitsplan des MULNV (heute MUNV) sowie bekannten Defiziten von Hochwassermangement und Hochwasserschutzplanung. Zentrales Element ist der Einsatz moderner KI-Modelle für die dargestellten Fragestellungen. Diese Modelle verwenden die Daten vorhandener und zusätzlich zu installierender Messtationen und integrieren weitere verfügbare Informationen (radarbasierter Niederschlag, Niederschlagsprognosen, Leitfähigkeiten, Bodenfeuchte, etc.).

Auf diese Weise sollen zum einen die Zuflussprognosen zu bestehenden Hochwasserrückhaltebecken verbessert werden. Der Einsatz KI–basierter Prognosen als Ergänzung zu Niederschlag-Abfluss-basierten Abflussvorhersagen ist unserer Kenntnis nach neu und kann perspektivisch auch zu einer Verbesserung eines landesweiten Hochwasservorhersagesystems beitragen.

Projektpartner

• Bochumer Institut für Technologie gGmbH
• TerraTransfer GmbH
• ERFTVERBAND
• FAU Erlangen-Nürnberg

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In diesem Kernprojekt des Entwicklungsschwerpunkts Sozialmedizinischer Datenverbund der Digital Health Factory Ruhr wird die technische Infrastruktur aufgebaut, die ein Zusammenführen der algorithmenbasiert vorausgewerteten Daten auf der HOTSPOT-Plattform sowie die Visualisierung der lokalen Häufigkeiten ihrer Ausprägungen ermöglicht.

Die Konsortialpartner etablieren zum erfolgreichen und nachhaltigen Aufbau des Sozialmedizinischen Datenverbundes als technische Infrastruktur ein Datenkorrelationstool, welches die Daten auf Stadtteilebene bzw. kleinräumiger granuliert zusammenführt. Erste verschiedene datenhaltende Partner werden im Sinne eines Proof of Concepts bereits angebunden. Das Metadatenregister wird in diesem Zuge digital abgebildet und in die Plattform integriert.

Gleichzeitig wird der organisatorische Rahmen geschaffen, um die Daten rechtskonform und datenschutzgesichert verfügbar zu machen. In diesem Projekt wird daher

• eine detaillierte Formulierung der zweckbezogenen Ziele und Maßgaben des Verbundes erarbeitet;
• die Konzipierung der Verbundstruktur, inkl. der Entwicklung von Beitrittskriterien und von Rechten und Pflichten seiner Mitglieder, vorgenommen;
• die vertragsrechtliche Absicherung der Datenlieferungen und der gemeinsamen Datenbearbeitung gewährleistet;
• die Nutzung der aus Data4Health.Ruhr angebotenen Funktionalitäten durch verschiedene Endanwender befördert;
• ein Funktionsmodell für eine langfristige Fortführung des Verbunds konzipiert.

Mit dieser Umsetzung werden also die Funktions- u. Konstruktionsprinzipen des Sozialmedizinischen Datenverbunds erarbeitet, um die Erprobung dieser Prinzipien mittels der nachfolgenden Forschungsvorhaben zu ermöglichen.

Projektpartner

• Bochumer Institut für Technologie gGmbH
• MedEcon Ruhr
• ZKIMED, Ruhr-Universität Bochum
• Stadt Bochum, Gesundheitsamt
• opta data Stiftung
• Fraunhofer ISST

Das Projekt wird gefördert durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR).

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Ziel des Forschungsprojekts RaDime ist es, gemeinsam mit unseren Partnern ein neuartiges, auf MIMO-Technologie basierendes Radarsystem für die Dickenmessung von Walzgütern zu entwickeln. Zur Steigerung der Robustheit und Unterdrückung von Störgrößen sowie zur weiteren Verbesserung der Dickenmessung sollen hierbei auch Verfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens und KI-Methoden eingesetzt werden.

In der Metallindustrie, wie bspw. beim Walzen von Stahlbändern, sind hochgenaue Messsysteme entscheidend für Qualitätssicherung und Produktionseffizienz. Messgrößen, wie die Dicke oder Breite von Stahlbändern, sind elementare Kenngrößen im Walzprozess. Insbesondere für die Dicke sind die geforderten Toleranzen oftmals sehr eng, sodass eine präzise Dickenmessung für die Einhaltung und den Nachweis dieser unerlässlich ist. Das Überschreiten der Toleranzen erfordert ggf. sogar das Wiedereinschmelzen des Produktes und stellt so eine unnötige und unbedingt zu vermeidende Verschwendung von Energie und Ressourcen dar.

Projektpartner

• Bochumer Institut für Technologie gGmbH
• IMST GmbH
• IMS Messsyteme GmbH
• Ruhr-Universität Bochum
  • Lehrstuhl für Integrierte Systeme
• Fraunhofer FHR

Das Projekt RaDime wird im Rahmen des Innovationswettbewerbs Industrie.IN.NRW vom Land Nordrhein-Westfalen und der Europäischen Union gefördert.

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Die Zielsetzung des Projekts AFARA ist die zerstörungsfreie Prüfung von Faserverbundwerkstoffen bei der Herstellung von Rotorblättern für Windkraftanlagen, um Fehlerstellen mit hoher Genauigkeit und Geschwindigkeit zu identifizieren. Dabei sollen Defekte in den Faserlagen noch vor dem Vergießen erkannt werden, sodass diese mit minimalem Zeit- und Materialaufwand korrigiert werden können. Die Innovation dieses Projekts liegt insbesondere in der Kombination von Radartechnologie, Robotik und künstlicher Intelligenz. Dadurch können nicht nur die Qualität und Sicherheit von Faserverbundwerkstoffen verbessert, sondern auch Produktionskosten und Materialausschuss erheblich reduziert werden.

Projektpartner

• Bochumer Institut für Technologie gGmbH
• Ruhr-Universität Bochum
  • Lehrstuhl für Elektronische Schaltungstechnik
  • Lehrstuhl für Produktionssysteme
• Fraunhofer FHR
• Aeroconcept GmbH
• IBG Automation GmbH

Assoziierte Partner

• Infineon Technologies AG
• 2pi-Labs GmbH
• Basler AG
• Siemens Gamesa Renewable Energy

Das Projekt AFARA wird im Rahmen des Innovationswettbewerbs Industrie.IN.NRW vom Land Nordrhein-Westfalen und der Europäischen Union gefördert.

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Ziel von AutoMorph ist die automatisierte morphologische Charakterisierung von halbfesten und pulverförmigen Formulierungen und verspricht der chemischen, insbesondere der pharmazeutischen Industrie, reduzierten Aufwand und präzisere Analysen. Dabei können KI-Module für verschiedene Anwendungen maßgeschneidert entwickelt werden. Die Vereinheitlichung der Datenanalyse über bildgebende Verfahren und Anwendungsgebiete hinweg durch eine erweiterbare Ontologie stellt dabei einen Meilenstein im Bereich des KI-Einsatzes für industrielle Zwecke dar.

Im Projekt AutoMorph soll mithilfe von Computer-Vision-Technologie und dem Einsatz von KI die automatisierte Auswertung von Mikrographien zur präzisen Bestimmung von Partikeleigenschaften ermöglichen. Das Projekt umfasst die semantische Segmentierung, Detektion, Klassifizierung und geometrische Analyse von mikrostrukturellen Objekten. Inspiriert vom Big Four-Paradigma der Werkstoffentwicklung zielt das Projekt darauf ab, den Prozess neuer Materialien als digitalen Zwilling abzubilden. Dazu soll in dem Projekt eine Datenbank erstellt werden, die Mikroskopaufnahmen von pharmazeutischen Hilfs- und Wirkstoffen mit den zugehörigen Zielgrößen, wie Partikeleigenschaften und Segmentierungen enthalten, auf deren Grundlage KI-Modelle trainiert werden können. Die KI-basierte Partikelgrößenbestimmung als neuartige Technologie, bereits im Einsatz in Metallanalysen, jetzt angewendet auf die Pharmazie, stellt dabei eine hochgradige Innovation dar.

Projektpartner

• Bochumer Institut für Technologie gGmbH
• Industrial Analytics Lab GmbH
• Ruhr-Universität Bochum
  • Lehrstuhl Werkstoffwissenschaft

Das Projekt AutoMorph wird im Rahmen des Innovationswettbewerbs NEXT.IN.NRW vom Land Nordrhein-Westfalen und der Europäischen Union gefördert.

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Das Ziel des Projekts ist daher die Entwicklung eines Softwarewerkzeugs, welches Anwender:innen bei der Planung der Prozesse unterstützt und Vorschläge für eine Anlagenbelegung unterbreitet. Eine manuell vorgenommene Planung soll kontinuierlich mit berechneten Planungen abgeglichen werden, während das Softwarewerkzeug Vorschläge zur Optimierung der Abläufe anzeigt. Die Reduzierung des CO2-Ausstoßes bei Wärmebehandlungen trägt aktiv zum Klimaschutz bei, führt bei den Unternehmen zu Kosteneinsparungen und der Erhaltung der Wettbewerbsfähigkeit.

In der Branche der Thermprozesstechnik werden in unterschiedlichsten Anwendungsbereichen etwa 40 % der industriell genutzten Energie für Thermprozessanlagen und Industrieöfen verbraucht. Dies entspricht einem Kostenvolumen von etwa 30 Mrd. Euro. Trotz bisheriger Energieeinsparungen betrug der durchschnittliche Jahresverbrauch im letzten Jahrzehnt etwa 270 TWh.

Dieses Projekt zielt darauf ab, die Energie durch optimierte Prozessplanung zielgerichteter einzusetzen und den Energieeinsatz im Gesamten durch optimierte Produktions- und Prozessplanung zu reduzieren. Derzeit werden Wärmebehandlungen nach einer manuellen Planung eingesteuert, basierend auf den Erfahrungswerten von qualifizierten Mitarbeitenden. Das Konsortium sieht hier die Möglichkeit unterstützt durch den Einsatz innovativer, KI-basierter Methoden einen großen Anteil der benötigten Energie im Rahmen optimierter Ofenbelegungen einzusparen.

Projektpartner

• Bochumer Institut für Technologie gGmbH
• TTC INFORMATIK GmbH
• Industrial Analytics Lab GmbH

Assoziierte Partner

• Aalberts Surface Technologies GmbH

Das Projekt PAULA wird im Rahmen des Innovationswettbewerbs Energie.IN.NRW vom Land Nordrhein-Westfalen und der Europäischen Union gefördert.

Der Beitrag PAULA – Entwicklung einer Software-gestützten Produktions- und Chargenplanung im Umfeld von Wärmebehandlungs- und Beschichtungsunternehmen erschien zuerst auf BO-I-T.