Versorgungsengpässe, zu hohe Preise, technische Optimierung, Verbote: Es gibt viele Gründe, weshalb Unternehmen einzelne Roh- oder Werkstoffe durch andere ersetzen müssen. Die Suche nach Alternativen ist aufwändig und endet oft ergebnislos. Ein Forschungsteam vom Fraunhofer IPA hat dafür nun ein KI-unterstütztes Tool zur Materialsubstitution entwickelt.
„Es gibt zwar Datenbanken, die Produktentwickler für die Recherche heranziehen können. Doch die liefern oft keine brauchbaren Ergebnisse, weil sie den genauen Anwendungsfall im Unternehmen nicht berücksichtigen“, sagt Charlotte Schmidt vom Forschungsteam Sustainability and Material Compliance Management am Fraunhofer Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA.
KI durchforstet wissenschaftliche Publikationen
Um die Suche zu erleichtern und passendere Ergebnisse zu erzielen, hat Schmidt zusammen mit zwei Kolleginnen ein KI-unterstütztes Tool zur Materialsubstitution entwickelt. Über eine Eingabemaske müssen die Nutzerinnen und Nutzer zunächst spezifische Details zu dem Werkstoff oder Rohstoff angeben, den sie ersetzen möchten und dann die erforderlichen Eigenschaften des alternativen Materials sowie Informationen zum Kontext des gewünschten Materialeinsatzes nennen. Es folgt eine KI-Recherche, mit der die Datenbank ‚Semantic Scholar‘ anhand der spezifischen Daten und Benutzeranforderungen durchforstet wird. Durch den Abgleich der
Nutzereingaben mit den in der Datenbank verfügbaren Informationen identifiziert die KI geeignete alternative Materialien.
Die KI-Anbindung zur Materialsubstitution ist einer von mehreren Bausteinen, mit denen die Forscherinnen Unternehmen bei der Suche nach alternativen Roh-, Werk- oder chemischen Stoffen unterstützen. Denn nachdem die KI ihre Aufgabe erfüllt hat, unterziehen sie die vorgeschlagenen Substitute sowie die Ausgangsmaterialien einer tieferen Bewertung, in der sie rechtliche, ökologische und soziale Aspekte sowie die Versorgungssicherheit berücksichtigen. Im engen Austausch mit dem jeweiligen Unternehmen prüfen die Wissenschaftlerinnen anschließend, wie genau die vorgeschlagenen Materialien die spezifischen Anforderungen erfüllen. Am Ende des Prozesses steht ein Bericht, in welchem die geeignetsten Substitute sowie die Bewertung der verschiedenen Kriterien dargestellt wird. Unternehmen erhalten so eine Entscheidungsgrundlage.
Erste Tests sind vielversprechend
Beispiel Kobalt: Als Alternative zu Kobalt, das in Lithium-Ionen-Batterien für Elektrofahrzeuge zum Einsatz kommt, schlägt das Tool unter anderem Eisen vor. „Es ist zwar keine neue Erkenntnis, dass anstelle von Lithium-Nickel-Mangan-Kobalt-Oxid auch Lithium-Eisenphosphat für die Kathoden von Batterien verwendet werden kann“, sagt Schmidt. „Aber dieses und weitere Ergebnisse haben uns gezeigt, dass die KI-Anbindung bei der Suche nach alternativen Materialien vielversprechend ist.“
Kobalt selbst zählt aus mehreren Gründen zu den kritischen Rohstoffen: Es ist selten, sein Anteil an der gesamten Erdkruste beträgt 0,004 Prozent. Die weltweit bekannten Kobaltreserven werden auf 7,2 Mio.t geschätzt. Mehr als die Hälfte davon, etwa 4Mio.t, lagern auf dem Staatsgebiet der Demokratischen Republik Kongo. Die Arbeitsbedingungen in den Bergwerken des instabilen zentralafrikanischen Landes sind häufig schlecht und die Umweltschäden beim Erzabbau groß.
Das KI-unterstützte Materialsubstitutionstool entstand im Forschungsprojekt ‚Ultraeffizienzfabrik – Deep Dive‘, das im April 2024 gestartet ist und noch bis Ende August 2025 läuft. Unterstützt wird das Forschungsprojekt vom Ministerium für Umwelt, Klima und Energiewirtschaft Baden-Württemberg mit insgesamt 1,4Mio.€. Projektpartner sind neben dem Fraunhofer IPA das Fraunhofer IAO, das Centrum für Digitalisierung, Führung und Nachhaltigkeit Schwarzwald (Campus-Schwarzwald), Umwelttechnik BW, Alpirsbacher Klosterbräu Glauner, Ansmann und Protektorwerk Florenz Maisch sowie Zecha Hartmetall-Werkzeugfabrikation als assoziierter Partner.
