Bierbrauen mit KI-Unterstützung | Projekt KI-VISOPRO

Im Rahmen des Programms „Initiative 4.0 BW“ des Wirtschaftsministeriums Baden-Württemberg hat die Fakultät Informatik unter Leitung der Professoren Derk Rembold und Bernd Stauß vergangenen Freitag die Ergebnisse des Projektes „KI-VISOPRO“ in einer online Projektpräsentation vorgestellt.

Maßgeblich am Projekt beteiligt und ebenfalls mit dabei waren die Projektpartner der top flow GmbH (Johannes Bleicher, Daniel Stark und André Resl) sowie der 42 as a Service GmbH (Denis Miskovic, Daniel Laible, Stefan Schwarzkopf und Mario Jacobi). Die Firma Speidel Tank- und Behälterbau GmbH unterstützte das Projekt durch das Bereitstellen von Brau- und Gärkesseln. Druck- und Temperatursensoren wurden von der Firma ifm electronic gmbh und eine Waage von der Firma KERN & SOHN GmbH zur Verfügung gestellt. (Bild 1)

Ziel des Projekts war die Entwicklung virtueller Sensoren zur Projektsteuerung mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI). Da das Bierbrauen seit vielen Jahren als Versuchsbeispiel in Vorlesungen verwendet wird, lag es nahe, in diesem Bereich weiterzuforschen.

Zwei zentralen Fragestellungen innerhalb des Projektes waren:

• Kann eine KI trainiert werden, so dass der Bierbrauprozess überwacht und Optimierungspotential gefunden werden kann?
• Reichen einfach messbare Daten wie Druck- und Temperaturwerte für ein zufriedenstellendes Ergebnis aus?

Um diese Fragen zu beantworten, wurde zusammen mit den oben genannten Projektpartnern ein MES* eingerichtet und zum Trainieren der KI über mehrere Monate meist zwei Brauversuche pro Woche durchgeführt. Die gewonnenen Druck- und Temperatursensordaten gingen in verschiedene KI-Modell ein. Mit diesen wurde dann versucht aus den gesammelten Daten Regeln und Zusammenhänge abzuleiten, um Vorhersagen über ansonsten schwer zu messende Prozessgrößen machen zu können. Diese Vorhersagen wurden als zu erwartender Ist-Wert zurückgemeldet und mit einem Soll-Wert aus dem Rezept verglichen. Bestand eine Abweichung zwischen Soll- und Ist-Wert, wurde zunächst der Mitarbeiter darauf aufmerksam gemacht und in einem nächsten Schritt Maßnahmen zur Optimierung vorgeschlagen. Dabei wurde das Prozesswissen fortlaufend vertieft und der Prozess immer weiter verbessert. Waren die Vorhersagen der KI anfangs noch fehlerhaft, so wurden sie mit jeder Woche besser. (Bild 2 und 3)

Mit dem Projekt wurde gezeigt, dass es durchaus möglich ist, eine KI mittels einfach erfassbarer Daten wie Druck- und Temperaturwerte so zu trainieren, dass diese den Bierbrauprozess zuverlässig überwacht und Maßnahmen zur Optimierung vorschlagen kann.

Weitere Infos findest du unter: https://www.hs-albsig.de/forschungsdetailseite/ki-visopro

*MES = Manufacturing Execution System, welches die Prozessschritte in Echtzeit steuert und plant