KIAFE: Künstliche Intelligenz-Assistenz zur Fließbilderstellung

Schlussbericht : KMU-innovativ-Verbundprojekt

dc.contributor.authorFricke, Armin
dc.contributor.authorMalek, Luisa
dc.date.accessioned2026-04-28T10:36:56Z
dc.date.available2026-04-28T10:36:56Z
dc.date.issued2026-04-28
dc.description.abstractBei der Planung chemischer Prozessanlagen ist die Herausforderung, ein Optimum im Spannungsfeld von Effektivität, Anschaffungs- und Betriebskosten sowie Energie- und Ressourceneffizienz verbunden mit möglichst geringen CO2-Emissionen zu finden. Auch erfahrene Verfahrensingenieure verlassen sich hier oft auf Heuristiken und Erfahrungswerte. Mit Künstlicher Intelligenz (KI) kann die Anlagenplanung schneller und effektiver erfolgen und sich somit positiv auf die Kosten in der Entwicklungs- und Designphase auswirken. Ein KI-Agent kann aus Simulation und Expertenwissen trainiert werden und dem Ingenieur zur Seite stehen. Reinforcement Learning zur Erstellung und Optimierung von Fließbildern ist bislang nur in sehr vereinzelten Forschungsaktivitäten prototypisch angewendet worden. Ein interaktiver Workflow, der die Ingenieurinnen und Ingenieure in der Praxis unterstützt, ist ebenfalls neu.ger
dc.description.versionpublishedVersion
dc.identifier.urihttps://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/35683
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34657/34751
dc.language.isoger
dc.publisherHannover : Technische Informationsbibliothek
dc.relation.affiliationCGC Capital-Gain Consultants GmbH
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany
dc.subject.ddc000 | Informatik, Information und Wissen, allgemeine Werke
dc.titleKIAFE: Künstliche Intelligenz-Assistenz zur Fließbilderstellungger
dc.title.alternativeFinal report "KIAFE"eng
dc.title.subtitleSchlussbericht : KMU-innovativ-Verbundprojekt
dc.typeReport
dcterms.event.date01.03.2023-28.02.2026
dcterms.extent1, 1, 11 Seiten
dtf.funding.funderBMFTR
dtf.funding.program16IS23001A
dtf.funding.program01IS23001A
dtf.funding.verbundnummer01255148
tib.accessRightsopenAccess

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