HRW Forschungsteam analysiert: Eingebettete KI spart Energie und CO₂ beim Fräsen
Mittwoch 17. Dezember 2025
Am Institut Maschinenbau der Hochschule Ruhr West (HRW) wird zu innovativen Lösungen für nachhaltige Produktion geforscht. Im Rahmen des Förderprojekts „Green ICT @ FMD“ des Bundesministeriums für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) haben Forschende des Instituts nun gezeigt, wie eingebettete Künstliche Intelligenz (KI) den Energieverbrauch von CNC-Fräsmaschinen signifikant senken kann.
Die Zerspanungstechnik hat ein großes CO₂-Einsparpotenzial, weil Fräsmaschinen viel Energie verbrauchen und weltweit in großen Stückzahlen laufen. Ein Zukunftsziel ist es, diesen Verbrauch Stück für Stück zu reduzieren. Das Forscherteam vom Institut Maschinenbau sieht in seiner aktuellen Studie Potenzial, eingebettete KI künftig auch für Anomalie-Erkennung und Lastprognosen einzusetzen, um gezielte Handlungsempfehlungen zur weiteren Optimierung des Energieverbrauchs zu geben.
Im aktuellen Fachartikel „Eingebettete KI für nachhaltige Fräsprozesse“ wird detailliert beleuchtet, wie Messtechnik und maschinelles Lernen direkt an der Maschine Betriebszustände klassifizieren, überwachen und Ressourcen schonen.
Und so funktioniert es: Spezielle Sensoren erfassen den Strombedarf von Achsen und Spindel – den größten Verbrauchern der Maschine. Die KI ordnet Prozesse wie grobes oder feines Fräsen (Schruppen oder Schlichten) automatisch mit über 86 % Genauigkeit. Mithilfe dieser Daten lassen sich Prozesse effizienter gestalten. Auf nachrüstbarer, sparsamer Hardware wie FPGA-Chips verarbeitet die KI alles lokal, ohne große Datenmengen in die Cloud zu schicken. Das macht es schneller, sicherer und klimafreundlicher als Online-Lösungen – mit Vorteilen wie höherer Robustheit, Datensicherheit und Echtzeitfähigkeit, da nur verdichtete Informationen übertragen werden und keine aufwendige Kommunikationsinfrastruktur benötigt wird.
Praxisnaher Nutzen für Studierende und Unternehmen
Für Unternehmen sind Forschungen und die daraus abzuleitenden Lösungen sehr nützlich, sie können mit solch einem System Energie und Material sparen, Kosten senken und gleichzeitig nachhaltiger produzieren. Das verbessert nicht nur die eigene Umweltbilanz, sondern auch die Wettbewerbsfähigkeit.
Aber auch Studierende profitieren. „Forschungen wie diese machen das Maschinenbau-Studium an der HRW zukunftsweisend und praxisnah“, ergänzt Dina El-Hadi vom Forschungsteam, „und Studierende lernen mit modernen Technologien wie KI und maschinellem Lernen in der Praxis reale Probleme zu lösen.“
„Dieses Projekt verbindet klassische Zerspanung mit Edge-AI und zeigt Studierenden, wie sie aktiv zum Klimaschutz beitragen können“, betont Prof. Joachim Friedhoff vom Institut Maschinenbau der HRW. „Die Ergebnisse öffnen Türen für smarte, ressourcenschonende Fertigung in der Industrie 4.0.“
Wir gratulieren dem Forschungsteam bestehend aus Lars Wulfert, Maren Kasischke, Alexander Stanitzki, Dirk Lange, Christian Müller, Romas Auder und Dina El-Hadi, das unter der Betreuung von Prof. Dr. Joachim Friedhoff gearbeitet hat.
