DI MATTEO Group unterstützt KI-basierte Optimierung von Becherwerken für alternative Brennstoffe
Die Hochschule Südwestfalen hat in Zusammenarbeit mit der DI MATTEO Group ein Forschungsprojekt durchgeführt. Dabei wurde untersucht, wie künstliche Intelligenz (KI) das Förderverhalten von Becherwerken optimieren kann – insbesondere bei der Förderung alternativer Brennstoffe.
Herausforderung: Alternative Brennstoffe effizient fördern
Alternative Brennstoffe wie Ersatzbrennstoffe (RDF), Biomasse oder Holzspäne werden in der Zement- und Mineralindustrie zunehmend eingesetzt, um CO₂-Emissionen zu reduzieren und nachhaltige Produktionsprozesse zu unterstützen. Diese Materialien stellen jedoch hohe Anforderungen an Fördersysteme: Sie weisen unregelmäßige Korngrößen, wechselnde Schüttdichten und ein ungleichmäßiges Fließverhalten auf. Bei herkömmlichen Becherwerken kann dies unter anderem zu folgenden Problemen führen:
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instabilem Massenstrom,
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Materialverlusten durch Überwurf oder Unterfüllung,
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ungleichmäßiger Befüllung der Becher,
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erhöhtem Verschleiß an Bechern, Gurt und Gehäuse.
Forschungsansatz und Ergebnisse
Im Rahmen des Projekts wurden daher digitale Zwillinge, kamerabasierte Messmethoden sowie ein Modell des Reinforcement Learning (bestärkendes Lernen) eingesetzt. Reinforcement Learning ist ein Verfahren des maschinellen Lernens, bei dem ein System seine Entscheidungen selbstständig verbessert, indem es kontinuierlich aus Rückmeldungen lernt.
Während einer mehrstufigen Testreihe passte das KI-System automatisch relevante Maschinenparameter – beispielsweise die Becherwerksgeschwindigkeit – an das beobachtete Materialverhalten an. Ein Pilotversuch wurde an einem Becherwerk im Technikum der DI MATTEO Group in Beckum durchgeführt.
Die Versuche zeigten:
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deutlich verbesserte Becherbefüllung,
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stabileres Austragsverhalten,
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erhöhte Förderleistung.
Die Ergebnisse belegen, dass KI-gestützte Prozessoptimierung große Potenziale bietet – insbesondere bei Schüttgütern mit stark variierenden Eigenschaften, wie sie bei der Nutzung alternativer Brennstoffe auftreten.
Wissenschaftliche Zusammenarbeit
Die Veröffentlichung in ZKG International entstand in Zusammenarbeit von:
Prof. Dr. Dominik Aufderheide, Akshay Chavan, Prof. Dr. Alfons Noe, Tobias Rosenhövel (Hochschule Südwestfalen, Soest)
Alexander Elbel und Benedikt Schmidt (DI MATTEO Group, Beckum)
Das Projekt zeigt, wie digitale Technologien – darunter KI, digitale Zwillinge und intelligente Sensorik – die Leistungsfähigkeit etablierter Fördertechnik steigern und gleichzeitig Nachhaltigkeitsziele in der Industrie unterstützen können.
