Forschungsprojekt Skipro erschließt Produktionsdaten für generative KI

Unter Leitung des Werkzeugmaschinenlabors WZL der RWTH Aachen entwickelt ein Konsortium Softwaremethoden und eine Integrationsmiddleware für den kontextbezogenen Einsatz generativer und agentenbasierter KI in der Produktion.

Das Forschungsprojekt Skipro ist mit einem Auftakttreffen am 7. und 8. Juli 2026 in Aachen in die operative Phase gestartet. Die Konsortialführung liegt beim Lehrstuhl für Informations-, Qualitäts- und Sensorsysteme in der Produktion am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen. Lehrstuhlinhaber ist Prof. Robert H. Schmitt.

Die Projektpartner wollen Softwaremethoden entwickeln, mit denen sich heterogene und verteilte Produktionsdaten für generative KI-Systeme nutzbar machen lassen. Dabei sollen der jeweilige Prozesskontext, die Nachvollziehbarkeit der Datenverarbeitung und die für industrielle Anwendungen erforderliche Zuverlässigkeit erhalten bleiben.

Verteilte Produktionsdaten erschweren den Einsatz generativer KI

In industriellen Fertigungsumgebungen entstehen Daten in zahlreichen Systemen und Formaten. Sie liegen beispielsweise in speicherprogrammierbaren Steuerungen, Automatisierungssystemen, Mess- und Prüfprozessen, herstellerspezifischen Engineering-Werkzeugen und Qualitätsdokumenten vor. Hinzu kommt das Erfahrungswissen der Fachkräfte, das häufig nicht strukturiert dokumentiert ist.

Die Daten sind vielfach an einzelne Anlagen, Systeme oder Fertigungsschritte gebunden. Ohne eine eindeutige Zuordnung zum jeweiligen Prozessschritt verlieren Messwerte, Maschinenzustände oder Qualitätsinformationen jedoch einen Teil ihrer Aussagekraft.

Für den Einsatz generativer KI stellt diese Fragmentierung eine wesentliche technische Hürde dar. Große Sprachmodelle und KI-gestützte Multiagentensysteme benötigen nicht nur Zugriff auf Daten, sondern auch Informationen über deren Herkunft, Bedeutung und Prozesszusammenhang. Nach Einschätzung der Projektpartner erschwert die fehlende kontextbezogene Datenintegration bislang die Übertragung entsprechender Anwendungen aus Demonstratoren in den industriellen Betrieb.

Informationsarchitektur und Middleware für industrielle KI

Skipro setzt an der Verbindung zwischen Produktionssystemen, Datenquellen und KI-Anwendungen an. Im Mittelpunkt stehen drei Entwicklungsbereiche:

• Ebenenübergreifende Informationsarchitekturen sollen Produktionsdaten über verschiedene Ebenen und Systeme hinweg verfügbar machen und dabei ihren fachlichen Kontext erhalten.
• Eine einheitliche Integrationsmiddleware soll heterogene Datenströme zusammenführen, semantisch anreichern und den angeschlossenen Anwendungen zeitnah bereitstellen.
• KI-gestützte Multiagenten-Workflows sollen komplexe Produktionsaufgaben analysieren, Lösungswege koordinieren und die ausgeführten Schritte für den Bediener nachvollziehbar dokumentieren.

„Mit Skipro schließen wir die Lücke zwischen visionärer KI-Forschung und der realen Produktionsfläche“, erklärt Lucky Adam, Projektkoordinator am Lehrstuhl für Informations-, Qualitäts- und Sensorsysteme in der Produktion. „Unser Ziel ist es nicht, den nächsten isolierten KI-Prototypen zu bauen, sondern verlässliche, nutzerzentrierte Softwarewerkzeuge bereitzustellen, die heterogene Produktionsdaten unter Wahrung des vollen Prozesskontextes industrietauglich übersetzen. So gestalten wir den Weg zur autonomen Produktion, die wahrnimmt, denkt und handelt: Sense, Think, Act.“

Beim Auftakttreffen legten die Projektpartner Arbeitspakete, Rollen und erste Meilensteine fest. Die beteiligten Industrieunternehmen sollen die entwickelten Methoden und Softwarekomponenten in Anwendungsszenarien erproben und validieren.

Partner aus Forschung und Industrie

Das Konsortium umfasst Einrichtungen aus Forschung und Metrologie sowie Unternehmen aus den Bereichen Industriesoftware, KI und Beratung.

Forschung und Metrologie

• Lehrstuhl für Informations-, Qualitäts- und Sensorsysteme in der Produktion am WZL der RWTH Aachen, Projektkoordination
• Physikalisch-Technische Bundesanstalt
• Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung
• Forschungszentrum Jülich

Industriesoftware, KI und Beratung

• eurogard GmbH
• INC Innovation Center GmbH
• Peak Solution GmbH
• NuCOS GmbH
• Siemens AG

Assoziierte Industriepartner

• Johnson Electric Aachen GmbH
• Miltenyi Biotec B.V. & Co. KG

(Quelle: WZL)