HARMONY

Das Projekt HARMONY verfolgt das Ziel, interpretierbare, robuste und echtzeitfähige hybride Prozessmodelle für den Vakuumrezirkulationsprozess (RH) in der Stahlproduktion zu entwickeln – eine Schlüsseltechnologie im Übergang zu einer nachhaltigen und ressourceneffizienten Metallurgie. Durch die Integration von symbolischer (physikbasierter) und subsymbolischer (datengetriebener) KI in einen hybriden Modellierungsansatz ermöglicht das Projekt die Extraktion nicht messbarer Prozessparameter, verbessert das Prozessverständnis und unterstützt die operative Optimierung.

Das Projekt kombiniert domänenspezifisches Wissensmanagement, fortschrittliche Sensorsysteme und Datenvorverarbeitung, um einen einheitlichen, qualitativ hochwertigen Datenpool zu schaffen. Diese Grundlage dient der Entwicklung modularer, leicht neu adaptierbarer, hybrider Modelle, die für zukünftige industrielle Steuerungs- oder Regelungsanwendungen von Nutzen sind. Ein besonderer Fokus liegt auf der Robustheit der Modelle, einschließlich ihrer Toleranz gegenüber verrauschten oder unvollständigen Daten sowie ihrer Generalisierbarkeit über verschiedene Betriebsbedingungen hinweg.

Eine methodische Innovation des Projekts ist die Anwendung und Weiterentwicklung wissensgetriebener symbolischer Regression. Durch die Einbindung sogenannter struktureller Bausteine können symbolische Modelle – wie physikalische Gesetze und domänenspezifische Gleichungen – direkt in den ansonsten subsymbolischen, also datengetriebenen Modellierungsprozess integriert werden. Dieser Ansatz ermöglicht die Erstellung hybrider Modelle, die nicht nur genau, sondern auch physikalisch konsistent und interpretierbar sind.

Das Projekt legt großen Wert auf die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI, um sicherzustellen, dass die Modelle für Nicht-Expert:innen verständlich und nutzbar bleiben sowie an sich verändernde Anlagenbedingungen angepasst werden können – und damit eine langfristige Nutzbarkeit und verantwortungsvolle KI-Anwendung in der Industrie unterstützen.

Validierungs-Fallstudien, Nachhaltigkeitsbewertungen und Evaluierungen der industriellen Anwendbarkeit in kontrollierten Umgebungen werden die Wirkung der entwickelten Modelle demonstrieren. 

HARMONY zielt darauf ab, hybride Prozessmodelle für einen Vakuum-Umwälzprozess zu entwickeln, der im Zuge der Transformation hin zu nachhaltigen Stahlproduktionsrouten zu einem Schlüsselprozess werden wird.

Die hybriden Modelle sollen:

1. domänenspezifisches Wissen mit symbolischen und subsymbolischen Modellierungstechniken integrieren,
2. die Extraktion nicht messbarer, prozessrelevanter Parameter ermöglichen,
3. zu einem tieferen Verständnis komplexer metallurgischer Prozesse beitragen,
4. verbesserte Prozessmodelle mit höherer Vorhersagegenauigkeit liefern,
5. eine ressourceneffiziente Prozessoptimierung unterstützen und damit zu SDG 9 und SDG 12 beitragen.