Über den Demonstrator
Beim GreenFlex (Green Energy Flexibility Demonstrator) können Nutzer:innen mittels einer Virtual-Reality-Anwendung die energieflexible Produktion durch die folgenden Komponenten des Demonstrators interaktiv erleben:
- Ein virtuelles Fertigungsumfeld mit technischen Bauteilen, die hergestellt werden müssen, sowie CNC- und anderen Maschinen für die verschiedenen Produktionsschritte.
- Nutzeraufgaben, um einen Produktionsplan so festzulegen, dass die Stromkosten minimiert und die Nutzung von erneuerbarem Strom maximiert werden.
- Künstliche Intelligenz in Form eines virtuellen Agenten, der Unterstützung und Anreize für die kollidierenden Ziele der Minimierung von Stromkosten und Produktionszeit bietet.
Nach der Produktion wird das Ergebnis der Nutzer-erstellten Produktionsplanung ausgewertet und mit der Lösung des Reinforcement-Learning-Algorithmus verglichen.
Fakten
- Thema
- AR-VR-Anwendungen Assistenzsysteme Datenanalytik Digitaler Zwilling Informations- und Planungssysteme Künstliche Intelligenz Nachhaltigkeit Vernetzte Produktion Vernetzte Wertschöpfungskette
- Schlagwörter
- VR KI Energieflexibilität PPS Produktionsoptimierung
- KI-Bezug
- KI-Demonstrator
- Ausleihbar
- Nein
Standort
Deutschland
Beim GreenFlex (Green Energy Flexibility Demonstrator) können Nutzer:innen mittels einer Virtual-Reality-Anwendung die energieflexible Produktion durch die folgenden Komponenten des Demonstrators interaktiv erleben:
- Ein virtuelles Fertigungsumfeld mit technischen Bauteilen, die hergestellt werden müssen, sowie CNC- und anderen Maschinen für die verschiedenen Produktionsschritte.
- Nutzeraufgaben, um einen Produktionsplan so festzulegen, dass die Stromkosten minimiert und die Nutzung von erneuerbarem Strom maximiert werden.
- Künstliche Intelligenz in Form eines virtuellen Agenten, der Unterstützung und Anreize für die kollidierenden Ziele der Minimierung von Stromkosten und Produktionszeit bietet.
Nach der Produktion wird das Ergebnis der Nutzer-erstellten Produktionsplanung ausgewertet und mit der Lösung des Reinforcement-Learning-Algorithmus verglichen.
