Durch neu geschaffene KI-Aus- und Weiterbildungsprogramme sollen Experten und Fachkräften von Morgen ausgebildet und den Zugang zur Anwendung von Methoden der KI in der Produktion erleichtert werden.

Ein interdisziplinäres Team erforscht Methoden, Technologien und Tools von der multiphysikalischen Simulation bis hin zu datenbasierten und hybriden Modellen gestützt durch maschinelles Lernen.

Neue Themenfelder aus dem Bereich der Forschung sollen in die industrielle Anwendung überführt werden. Hierzu wer-den geeignete Themen identifiziert und der Weg zur Marktreife unterstützt.

Basierend auf Daten aus Prozess- oder Zustandsüberwachungssystemen sollen Fertigungsprozesse durch Methoden des maschinellen Lernens optimiert und darüber hinaus in Echtzeit selbstadaptiv geregelt werden.

Vernetzte, modulare Fertigungszellen bilden die Infrastruktur eines Produktionsnetzwerks. Für eine optimale Auslastung sollen sich Anlagen selbst konfigurieren und autonome Systeme die Planung von Prozessrouten übernehmen.

Um die Werkstoffe der Zukunft reproduzierbar und standortübergreifend in gleichbleibender Qualität herstellen zu können sind widerstandsfähige und anpassungsfähige technische Systeme notwendig.

Für die Umsetzung digitaler Technologien ist eine datengestützte Beschreibung von Objekten, Ressourcen und Prozessen notwendig. Digitale Zwillinge bilden die digitale Repräsentation des physischen Bauteil-, Anlagen- und Prozesszustands.

Um das Potential generativer Designmethoden komplexer Materialien ausschöpfen zu können, werden Methoden der künstlichen Intelligenz genutzt. Diese helfen beim Verständnis komplexer Wirkzusammenhänge basierend auf Prozess- und Charakterisierungsdaten.

In einer KI-gestützten Produktionsumgebung ändert sich die Rolle des Menschen. Dabei soll die Souveränität des Menschen gesichert und seine Expertise sowie sein Potential zur Optimierung komplexer Vorgänge genutzt werden um so optimal mit den Produktionstechnologien zusammenzuarbeiten.