Die europäische Prozessindustrie steht vor der Herausforderung, ihre Ressourcen- und Energieeffizienz stetig zu verbessern, um wirtschaftlich erfolgreich zu bleiben und mitzuhelfen, die Klima- und Umweltschutzziele der EU zu erreichen. Ein erfolgversprechender Ansatz dazu ist die automatisierte, anlagenweite Steuerung ressourcenintensiver Prozesse mit Algorithmen, die maschinelles Lernen nutzen. Schlüssel für den Erfolg dieses Konzepts sind zum einen die Messverfahren und -sensoren zur Aufnahme der benötigten Information, zum anderen aber auch physikalische Modelle, die eine Prozesssteuerung im regulären Anlagenbetrieb ermöglichen.
Projektlaufzeit | 01.10.2016 - 31.01.2021 |
Zuwendungsgeber | EUROPEAN COMMISSION Horizon 2020 - Research and Innovation Framework Programme |
Fördersumme HTL | 433.500 Euro |
Projektpartner | Fraunhofer-Zentrum HTL Mälardalen University Bestwood AB Optimización orientada a la sostenibilidad SL ABB AB Billerudkornas aktiebolag Mälarenergi AB Turkiye Petrol Rafinerileri Anonim Sirketi TIETO AUSTRIA GMBH Micro Turbine Technology BV |
Projektkoordination | Mälardalen University, Västeras, Schweden |
Projektleitung am HTL | Dr. Gerhard Seifert |