Berlin, 19 maja 2026 – Trwający trzy lata projekt badawczy „ELMAR – Integracja i demonstracja wykorzystania elektrycznych pojazdów transportu ciężkiego w przemyśle surowcowym” został zakończony z sukcesem. Konsorcjum pod kierownictwem RWTH Aachen University oraz przy istotnym udziale PSI Software SE badało potencjał elektryfikacji i automatyzacji w pozyskiwaniu surowców. W centrum prac znajdował się rozwój praktycznych rozwiązań opartych na AI, umożliwiających wydajną i klimatycznie neutralną eksploatację w niemieckich zakładach wydobywających surowce skalne i ziemne. Projekt został sfinansowany przez niemieckie Federalne Ministerstwo Gospodarki i Energii (BMWE) w ramach Inicjatywy na rzecz Elektromobilności (numer projektu 01MV22001A - H).
Celem projektu było zbadanie i demonstracja wykorzystania elektrycznych oraz autonomicznych pojazdów transportowych w celu ograniczenia emisji CO₂ oraz zrównoważenia i usprawnienia procesów operacyjnych w przedsiębiorstwach zajmujących się pozyskiwaniem surowców. Przedsięwzięcie wykazało, że kompleksowa cyfryzacja oraz zastosowanie inteligentnego oprogramowania stanowią kluczowy warunek transformacji tej branży.
PSI wniosła do projektu swoje kompetencje w obszarze przemysłowej sztucznej inteligencji, rozwijając centralną, chmurową platformę usługową. Istotnym elementem było wdrożenie PSIqualicision AI – adaptacyjnej aplikacji AI z ramowego systemu PSI Industrial AI. Rozwiązanie to umożliwia wielokryterialną optymalizację złożonych procesów produkcyjnych i transportowych. Dzięki symulacji różnych scenariuszy generowane były przejrzyste i oparte na danych rekomendacje dla planowania produkcji i harmonogramowania z uwzględnieniem zapotrzebowania oraz efektywności energetycznej.
Dodatkowo, w ramach projektu badano innowacyjne podejście do inteligentnego wsparcia użytkownika (Integrated Didactics), wykorzystujące interfejs oparty na dużym modelu językowym (LLM) oraz generatywną warstwę frameworku IAI. Podejście to tworzy pomost między opartą na danych, niezawodną optymalizacją PSIqualicision AI a możliwościami wyjaśniającymi generatywnej sztucznej inteligencji, zapewniając zrozumiałe i wiarygodne wyniki nawet w złożonych środowiskach przemysłowych.
Systemy, podejścia i metody zaprojektowane w ramach projektu zostały przetestowane w kamieniołomie wapienia Eigenrieden oraz w zakładzie produkcji piasku kwarcowego Nivelstein. Projekt wykazał potencjał optymalizacji wspieranej przez adaptacyjną sztuczną inteligencję. Dla PSI wyniki te podkreślają konieczność gromadzenia danych opartych na faktach i stanowią podstawę technologiczną dla przyszłych kroków w kierunku cyfryzacji w tym sektorze, a także w przemyśle metalowym.
„Innowacyjny charakter projektu był w dużej mierze efektem współpracy w konsorcjum.
„W związku z tym firma PSI pragnie podziękować wszystkim partnerom za ukierunkowaną na cel i opartą na zaufaniu współpracę, a w szczególności Uniwersytetowi RWTH w Akwizgranie, Instytutowi Zaawansowanych Technologii Górniczych (AMT) oraz Instytutowi Elektroniki Mocy i Napędów Elektrycznych (ISEA), firmom Volvo Construction Equipment Germany GmbH, Knauf Gips KG, Mineral Baustoff GmbH, TITUS Research GmbH oraz Volvo Group Trucks Central Europe GmbH” – podsumowuje Arnd Grootz z PSI Software SE.
Grupa PSI rozwija produkty software’owe do optymalizacji przepływu energii i materiałów u dostawców oraz w przemyśle. Jako niezależny producent oprogramowania z ponad 2 300 pracownikami, PSI od 1969 roku jest liderem technologicznym w zakresie systemów sterowania procesami, które dzięki połączeniu metod AI z przemysłowo sprawdzonymi technikami optymalizacji wspierają zrównoważoną energetykę, produkcję i logistykę. Innowacyjne produkty branżowe mogą być wykorzystywane przez klientów zarówno lokalnie, jak i w chmurze.
