Optimierung der Statikberechnung für Aluminiumdächer durch KI
Seit über 50 Jahren produziert die Kalzip GmbH sog. Kalzip-Dächer, ein Aluminiumdachsystem, das als äußere Dachschicht dient. Eine der größten Herausforderungen für das Unternehmen ist es, die statischen Berechnungen zu optimieren, um die Ressourceneffizienz zu steigern. Die Komplexität der Berechnungen ergibt sich aus der Vielzahl an Einflussfaktoren wie beispielsweise Ausrichtung, Materialstärke und Geometrie der Dächer. Um diese Herausforderung zu bewältigen, soll im KI-Pilotprojekt ein KI-basierter Assistent entwickelt werden, der das Unternehmen bei den statischen Berechnungen unterstützt.
Aluminiumdachsysteme aus Koblenz
Kalzip stellt Aluminiumdachsysteme her und berechnet die dazugehörigen Statiken. Das sogenannte Kalzip, welches die äußere Dachhaut ist, wird aus Aluminiumcoils in einem Werk in Koblenz gefertigt, inklusive der Zubehörteile. Hauptbestandteil aller Produkte ist Aluminium, lediglich zur Verhinderung von Kältebrücken werden einzelne Komponenten mit Kunststoff überzogen. Ein zentraler Bestandteil des Angebots von Kalzip sind zudem die statischen Berechnungen, die für jedes Dach individuell sind. Grundlage dafür ist die Unterkonstruktion, auf die je nach Projekt noch Einfluss genommen werden kann.
Herausforderung: Effizientere Nutzung von Ressourcen während der Produktion
Kalzip steht vor der Herausforderung, bei statischen Berechnungen für Aluminiumdächer Ressourcen effizienter zu nutzen. Derzeit werden oft dickere Aluminiumplatten verwendet, um komplexe Sicherheitsanforderungen zu erfüllen, was zu erhöhtem Materialverbrauch führt. Aktuell erfolgen Berechnungen durch individuelle Lösungen und Erfahrungswerte der Statiker*innen, was nicht immer den effizienteren Einsatz von Ressourcen zur Folge hat. Die automatische Berechnung der optimalen Parameter durch einen KI-gestützten Optimierer würde ein besseres Ergebnis erzielen. Zudem kann über eine optimierte Unterkonstruktion zusätzliches Material eingespart werden.
Optimierung der Ressourcennutzung mit Hilfe von KI
Das KI-Pilotprojekt mit dem Green-AI Hub Mittelstand ermöglicht es, die Statikberechnungen für Aluminiumdächer zu optimieren und den Materialverbrauch zu senken. Ein KI-basierter Optimierer analysiert vorhandene Konstruktionsdaten und schlägt automatisch Parameter vor, wie z.B. den Abstand der Träger und die Materialdicke. Voraussetzung für den KI-Einsatz ist die Digitalisierung und Strukturierung der bestehenden Statik- und Projektdaten. Neue Daten müssen nicht erfasst werden, da Kalzip bereits über einen umfangreichen Bestand an relevanten Daten verfügt. Der neue, KI-gestützte Prozess übernimmt die Berechnungen weitgehend automatisiert und liefert den Statiker*innen Lösungsvorschläge, die anschließend noch überprüft und angewendet werden müssen. Die Statiken bestehen aus vielen Parametern mit komplexen Abhängigkeiten. Daher ist es für einen Menschen allein unmöglich, alle Varianten zu prüfen und die ressourcenschonendste auszuwählen, gemeinsam mit einer KI ist dies aber möglich.
Ressourceneinsparungen entlang der Wertschöpfungskette
Der adressierte Abschnitt der Wertschöpfungskette umfasst die Rohstoffnutzung und die Produktion. Die neue KI-basierte Lösung optimiert die statischen Berechnungen, sodass Material effizienter eingesetzt wird. Weitere Vorteile ergeben sich aus der Automatisierung des Planungsprozesses, der den Fachkräftemangel ausgleicht und die Effizienz in der Berechnung der Statik erhöht, ohne Kompromisse bei der Sicherheit oder Qualität einzugehen. Zudem können weitere Einsparungen in anderen Gewerken realisiert werden, wenn z.B. die Unterkonstruktion kleiner dimensioniert werden kann und sich dadurch dort ebenfalls Materialien einsparen lassen.
Ressourceneffizienz durch optimierte statische Berechnungen
Der Einsatz der KI verbessert die Ressourceneffizienz bei Kalzip erheblich. Durch optimierte statische Berechnungen werden bis zu 3 % des eingesetzten Aluminiums eingespart, was etwa 60 Tonnen pro Jahr entspricht. Dies reduziert den CO2-Ausstoß entlang der Lieferkette um etwa 810 Tonnen jährlich. Die KI-basierte Lösung erfordert nur geringe Rechenleistung, da die Berechnungen nach dem Anlernen in wenigen Sekunden durchgeführt werden. Dank des Einsatzes bereits vorhandener GPUs (Grafikkarten) sind die Investitionskosten gering. Durch die Materialeinsparungen und Effizienzsteigerungen amortisiert sich die Investition bereits innerhalb kurzer Zeit, voraussichtlich in weniger als einem Jahr. Die langfristigen Einsparungen übersteigen die initialen Kosten deutlich, was zu einer nachhaltigen und wirtschaftlichen Verbesserung der Produktionsprozesse führt. Zusätzlich kann es bei anderen Gewerken positive Effekte durch eine optimierte Unterkonstruktion geben.
Technologie
Fähigkeit der KI: Datenanalyse und Optimierung
KI-Modell: KI-basierte Statik-Assistent optimiert zentrale Produktionsparameter
Wertschöpfung
Phase: Produktion
Ziel der KI: Optimierung statischer Berechnungen
Ressourceneffizienz
Einsparung von bis zu 3% des eingesetzten Aluminiums (60 Tonnen jährlich) und damit 810 Tonnen CO2 im Jahr