Forschungsprojekt KiMaC: KI soll Mass Customization optimieren

(1.8.2025) Das Forschungsprojekt KiMaC der Hochschule Bielefeld (HSBI) soll die Optimierung von Mass Customization – die Verknüpfung von Einzelproduktion und Massenfertigung, vorantreiben. Die beiden Unternehmen Solarlux und Grauthoff nehmen als Praxispartner am Forschungsprojekt teil, welches vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) mit über 600.000 Euro gefördert wird. 

Mit Hilfe von KI wollen Forschende der HSBI das Produktionskonzept Mass Customization vereinfachen und effizienter gestalten. (Foto: K. Starodubskij/HSBI) 

„Die Bau-Bedingungen und Kundenwünsche sind immer individuell. Im Prinzip ist deshalb jeder unserer Wintergärten ein Einzelstück”, so Michael Berens, Leiter IT & Organisation bei Solarlux. „Wir produzieren nach dem Konzept der Mass Customization. Das erlaubt die Fertigung individueller Produkte wie etwa Wintergärten mit der Präzision und Effizienz der Massenproduktion.”

Benutzerfreundlicherer Konfigurator dank KI-unterstützter Mass Customization (KiMaC)

„Die Produkte werden immer individualisierbarer. Damit steigt die Anzahl möglicher Ausprägungen exponentiell. Mensch und Konfigurator geraten an ihre Grenzen”, sagt Prof. Dr. Stefan Berlik, Professor für Big Data Analytics am Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Mathematik der HSBI.

Zusammen mit Prof. Dr. Pascal Reusch, im Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Mathematik zuständig für das Lehrgebiet Industriebetriebslehre und Produktionswirtschaft, leitet Stefan Berlik das Forschungsprojekt. Das Ziel sei das Reduzieren der Komplexität und so die Steigerung der Benutzerfreundlichkeit des Konfigurators, erklärt Berlik. Die KI erkenne, ob ein Produkt vollständig konfiguriert wurde oder ob bspw. die Statik nicht funktioniert.

Wissensgraph und Chatbot-Einsatz

Die KI muss aus vorhandenen und fortwährend produzierten Daten lernen. Solarlux steuert 600 GB bei. Diese Datenmenge wird gebildet aus realisierten Projekten. Für die Repräsentation der Daten wird ein Wissensgraph genutzt. 

„In einem Wissensgraph können Daten aus verschiedenen Quellen an zentraler Stelle zusammengeführt, strukturiert und semantisch verknüpft werden. Zudem lässt sich per Inferenz neues Wissen aus bestehenden Daten und Beziehungen im Wissensgraphen ableiten”, erläutert Stefan Berlik. 

Auch sind Elemente aus dem Natural Language Processing integriert. Es ist also möglich, ein Produkt in einem Gespräch zu konfigurieren.

Planung und Optimierung der Solarlux-Produktion wird mitgedacht

Auch die Produktion wird im Zuge des Projektes optimiert. Insbesondere bezieht sich dies auf die Produktionslogistikplanung. Zur Steigerung der Effizienz wird der Einsatz von Ressourcen untersucht. 

Indem Punkte wie die Verfügbarkeit der benötigten Elemente eines Produktes vor Ort sowie die Dauer der Nachlieferung fehlender Elemente berücksichtigt werden, kann beim Konfigurieren bspw. angezeigt werden, wie lang die Produktionszeit einer jeweiligen Option ist.

Weitere Informationen zum Forschungsprojekt KiMaC finden sich unter hsbi.de/projekte/kimac-ki-unterstuetzte-mass-customization