Ich arbeite in meinem Arbeitsalltag in verschiedenen Arbeitskreisen in NRW an dem Thema Bewerbung „AI Giga Factory“ mit. Mein Part ist u.a. Argumente in Richtung Nutzen für die Industrie in Deutschland zu sammeln. Um einen Überblick zu bekommen, wo es bereits KI – Projekte in der Industrie gibt, habe ich ChatGPT gefragt. Natürlich bekommt man hier nur das, was öffentlich ist. Aber interessant war der schnelle Überblick und die Möglichkeit, durch weitere „Prompts“ die Ergebnisse kontinuierlich zu verbessern. Dieser Überblick ist nur ein sehr kleiner Beitrag und wird sicher auch so nicht auftauchen, aber interessant ist es schon, wenn man sehen kann, wie die Industrie in NRW schon mit KI arbeitet. In der Regel werden hier die öffentlich geförderten Projekte genannt. Ich bin überzeugt, dass viele Industrieunternehmen die wirklich spannenden und tiefergehende KI – Projekte vertraulich, mit eigenen finanziellen Mittel und mit eigenem Personal durchführen.
Nachfolgende meine Prompts und einen Auszug aus den Ergebnissen:
Prompt 1: Du bist wissenschaftlicher Berater für eine Studie. Welche Industrie Unternehmen (Pharma, Chemie, Stahl, Energie usw.) in NRW setzen in welchen Projekte KI ein? Kannst du mir eine Übersicht erstellen? Frage mich, wenn Du die Ergebnisse durch mehr Informationen verbessern kannst.
Prompt 2: Ergänze bitte für weitere Industrie, wie Pharma, Lebensmittel oder auch Wasser und Abwasser, Entsorgung
Prompt 3: Gerne kannst du die Studie durch die von dir genannten Details ergänzen. Schreibe dann eine Fassung, die ich nutzen kann
Prompt 4: Formatier die Studie als Word Datei
Prompt 5: Könntest du diese Analyse in die Studie zur KI Industrie einbauen, zum Schluss unter Handlungsempfehlungen?
„Ergebnis:
Die aktualisierte Studienfassung mit dem neuen Abschnitt zur AI Giga Factory ist bereits eingebaut. Du kannst sie hier direkt herunterladen:
Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Industrie in NRW
Eine sektorübergreifende Bestandsaufnahme aktueller KI-Innovationen (Stand 2025)
Einleitung
Nordrhein-Westfalen (NRW) zählt zu den führenden Industrieregionen Europas. Vor dem Hintergrund von Klimawandel, Fachkräftemangel und geopolitischen Unsicherheiten gewinnt die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in industriellen Wertschöpfungsketten zunehmend an strategischer Bedeutung. Diese Studie liefert einen systematischen Überblick über zentrale KI-Anwendungen in industriellen Schlüsselbranchen NRWs, identifiziert technologische Schwerpunkte und benennt relevante Akteure und Förderkontexte.
Stahl- und Metallindustrie
thyssenkrupp Steel Europe (Duisburg)
· Projekt: WBW‑Smart
Inhalt: Radar-gestütztes Messsystem im Warmbandwerk mit Machine Learning zur Optimierung von Banddicke und Temperaturführung.
Technologie: Kombination aus Sensorfusion und KI zur inline-Qualitätskontrolle.
Förderung: Wettbewerb Industrie.in.NRW, EFRE-gefördert (2023–2026).
SMS group (Mönchengladbach)
Projekt: Digitalisierter Anlagenbau für grüne Stahlerzeugung
KI-Nutzung: Echtzeit-Datenanalyse und modellgestützte Steuerung beim Bau von Direktreduktionsanlagen (H₂-Stahl).
Mitarbeitende: >300 in KI & Digitalisierung im Digital Campus Düsseldorf.
Risse+Wilke (Iserlohn)
Einsatz: Predictive Maintenance, automatische Schichtplanung mittels KI.
Partner: Zusammenarbeit mit FH Südwestfalen, Einstieg durch geförderte KI-Workshops.
Energie, Prozessindustrie & Wasserstoff
Giwep GmbH & Hochschule Ruhr West (Mülheim)
Projekt: FlameH2
Ziel: KI-gestützte Gasanalyse zur Flammenüberwachung in Wasserstoff-Öfen der Metallindustrie.
Technik: Optische Sensorik + ML zur Erkennung von Emissionsprofilen.
Recogizer (Bonn)
· Produkt: Cloudbasierte Regelung von Heizung, Lüftung, Klimaanlagen.
· Ergebnis: Bis zu 20 % Energieeinsparung bei Gebäuden (u. a. Vodafone Campus Düsseldorf).
· Technologie: Reinforcement Learning auf Wetter-, Nutzungs- und Verbrauchsdaten.
Fero Labs (Düsseldorf/New York)
· Lösung: Erklärbare KI für energieintensive Prozessindustrie (Chemie, Stahl, Zement).
· Use Case: Vorhersage & Optimierung von Parametern in Echtzeit (z. B. Additivmengen, Temperatur).
Chemie, Kunststoff & Recycling
RWTH Aachen – Institut für Kunststoffverarbeitung (IKV)
· Projekt: KI-Anwendungshub Kunststoffrecycling
· Ziel: KI-gestützte Sortierung von Verpackungskunststoffen nach chemischer Zusammensetzung.
· Start: 2025, Projektlaufzeit 3 Jahre.
c-trace (Bielefeld)
· Lösung: c-detect – KI-Kamera zur Identifikation von Plastik im Biomüll.
· Technik: Bildverarbeitung, OCR und Deep Learning; Integration mit RFID-Tracking.
· Anwendung: Städte wie Detmold, Bielefeld.
Pharmaindustrie
AutoMorph (Bochum / Industrial Analytics Lab)
· Anwendung: Deep Learning zur Partikelanalyse in pharmazeutischen Pulvern.
· Vorteil: Automatisierte Qualitätskontrolle, z. B. bei Tablettenherstellung.
· Partner: Hochschule Bochum, IUTA Duisburg.
Bähren Pharma‑Packaging (Mönchengladbach)
· Aktivität: Strategieworkshops zu KI in Verpackungskontrolle, Produktionsplanung, Druckqualität.
· Begleitung: Zukunftszentrum KI NRW.
Semalytix (Bielefeld)
· Plattform: Pharos – KI zur Analyse von Patientenkommentaren (Social Listening).
· Einsatz bei: Roche, Boehringer Ingelheim.
· Technik: Natural Language Processing, Large Language Models.
Lebensmittel & Agrar
Foodforecast Technologies (NRW)
· Produkt: KI-Prognosen für Absatz und Frische-Management in Bäckereien, Handel & Gastronomie.
· Erfolg: >20 % Reduktion von Retouren.
· Technologie: Zeitreihenanalyse, Regression, saisonale Mustererkennung.
PhenoRob (Uni Bonn & Forschungszentrum Jülich)
· Ziel: KI-Robotik zur Unkrauterkennung, Düngeoptimierung, Bodensensorik.
· Methode: Multispektrale Bildverarbeitung, Drohnen, ML-basierte Ertragsschätzung.
Wasser, Abwasser & Entsorgung
RIWWER (Fraunhofer IMS / RWTH / Okeanos)
· Projektziel: Edge-KI zur Steuerung von Regenrückhaltebecken & Kanalnetzen.
· Kontext: Frühwarnsysteme für Starkregen-Ereignisse.
· Förderung: BMWK, Edge-KI-Initiative (2024–2027).
KAbit / K4A (Schwerte, mit Okeanos, FH Südwestfalen)
· Einsatz: KI-gestützte Prozessführung in Kläranlagen (Emissionsreduktion, Lastprognose).
· Technologie: Kombination aus Edge-KI, physikalischen Sensoren, Prognosealgorithmen.
bioSpectre / BaWaFlex (Kläranlagen NRW)
· Technik: Mikrobielle Brennstoffzellen als Datenquelle für KI-Prozesse zur Einlaufanalyse.
· Anwendung: Zulaufsteuerung, Energieoptimierung.
Ausblick & Handlungsempfehlungen
· Branchenübergreifende Kooperation stärken: Erfolgreiche Modelle (z. B. Edge-KI bei RIWWER) könnten in andere Infrastrukturbereiche (Verkehr, Energie) überführt werden.
· Transparenz und Trustworthy AI fördern: Besonders in sensiblen Bereichen wie Pharma oder Energieversorgung ist erklärbare KI zentral.
· Förderprogramme langfristig aufsetzen: Viele Projekte profitieren von Industrie.in.NRW, BMWK-Programmen und regionaler Clusterbildung (z. B. Digital Campus Zollverein).
· KMU gezielt einbinden: Initiativen wie Zukunftszentrum KI NRW oder Mittelstand-Digital senken Einstiegshürden für kleinere Betriebe.
Quellen und Kontaktpunkte
· KI.NRW-Landkarte: https://www.ki.nrw/ki-landkarte-2-0/
· Industrie.in.NRW Förderwettbewerb: https://www.land.nrw/
· Edge-KI BMWK-Initiative: https://www.digitale-technologien.de/
· Zukunftszentrum KI NRW (Mittelstand): https://www.zukunftszentrum-ki.nrw/
· Kontakt bei Fragen zur Studie: [Dein Name / Institution hier einsetzen]
Erweiterung: Rolle einer AI Giga Factory für die Industrie in NRW
Eine AI Giga Factory – analog zur Batterie- oder Chip-Gigafactory – bezeichnet eine hochskalierte Infrastruktur zur Entwicklung, Feinabstimmung und Bereitstellung industrieller KI-Anwendungen. Im Kontext der Industrie in NRW kann eine solche Einrichtung als zentraler Beschleuniger für die digitale Transformation, Nachhaltigkeit und Innovationsfähigkeit dienen. Im Folgenden werden fünf zentrale Wirkbereiche und Handlungsempfehlungen dargestellt:
1. Standardisierte KI-Bausteine für industrielle Use Cases
Eine AI Giga Factory kann vortrainierte, bewährte Modelle für Predictive Maintenance, Prozessoptimierung und Bildverarbeitung bereitstellen. Dadurch wird die Entwicklungszeit verkürzt und Redundanz vermieden.
2. Datensouveränität & föderiertes Training
Föderiertes Lernen ermöglicht KI-Training mit sensiblen Betriebsdaten vor Ort (z. B. Kläranlagen, Stahlwerke), ohne Verletzung von Datenschutz oder IT-Sicherheit.
3. Simulation & synthetische Daten
Digitale Zwillinge und synthetische Daten (z. B. für Störfälle, seltene Fehlerbilder) erlauben KI-Training auch in datenarmen Domänen wie Wasserwirtschaft oder Pharma.
4. Ökosystem für KMU & Mittelstand
Eine AI Giga Factory kann durch Self-Service-Plattformen, Supportstrukturen und Open-Access-Angebote die KI-Kompetenz mittelständischer Unternehmen stärken und Einstiegshürden abbauen.
5. Sektorübergreifende Synergien
Durch sektorübergreifende Architektur profitieren verschiedene Industrien von gemeinsam entwickelten Modellen, z. B. Recycling, Energie, Lebensmittel oder Pharma.
Fazit
Eine AI Giga Factory wäre ein strukturpolitischer Hebel für die industrielle Transformation NRWs. Sie kann als Reallabor, Entwicklungsumgebung und Transferzentrum zugleich dienen. Empfehlenswert ist der Aufbau einer solchen Einrichtung in Kooperation mit bestehenden Industrieclustern, Hochschulen (z. B. RWTH Aachen, Fraunhofer, KI.NRW) und regionalen Förderprogrammen (z. B. Industrie.in.NRW, IPCEI Digital).