Ausgezeichnet: KI findet und erklärt Fehler im Kraftwerksprozess

Einen großen Erfolg können Forscher aus Deutschland, Schweden, den Niederlanden und die LEAG als Praxispartner feiern:  Das internationale Wissenschaftsprojekt EXPLAIN (EXPLanatory interactive Aritificial intelligence for Industry), das am Beispiel der Prozessabläufe im sächsischen LEAG-Kraftwerk Boxberg entwickelt wurde, hat in dieser Woche den ITEA-Award of Excellence 2025 erhalten. Die Preisverleihung fand am Dienstag auf internationalem Parkett im Rahmen der ITEA PO Days im Estoril Congress Centre in Portugal statt. 

In dem Projekt geht es darum, mit einem menschenbasierten Ansatz Künstliche Intelligenz so weiterzuentwickeln, dass sie nicht nur funktioniert, sondern auch verständlich erklärt, was passiert und warum. Das steigert den Nutzen für Industrie-Kunden und das Vertrauen in praktische KI-Anwendungen.

Die LEAG brachte ihre Betriebserfahrung und umfangreiche Daten aus dem Kraftwerk Boxberg ein – 22.000 Zeitreihen und 12 Millionen Alarme aus zehn Jahren Betrieb. Dort überwachen Anlagenfahrer rund um die Uhr tausende Prozesssignale, um Abweichungen zu erkennen und die Betriebssicherheit zu gewährleisten. Das EXPLAIN-System ist dazu gedacht, die Anlagenfahrer bei der Anomalieerkennung zu unterstützen. Es wurde mit großen Datenmengen trainiert und zeigte Abweichungen frühzeitig auf.  Darüber hinaus werden den Anlagenfahrern mögliche Erklärungen angeboten, was passiert sein könnte, wo im Prozess das Problem liegen könnte und warum. Das Forschungsprojekt diente dazu, entsprechende KI-Methoden zu entwickeln, theoretisch zu testen und mit Feedback von Leitstandsfahrern der LEAG zu untersetzen. Aus dem im Forschungsprojekt entstandenen Softwareprototyp entsteht nun bei ABB ein marktreifes Produkt.

„Unser Ziel war es, den Schlüssel zu einem vertrauensvollen Einsatz von KI in der Leitwarte eines Kraftwerks zu finden“, sagt Dr. Jan J. Koltermann, Projektleiter Digitalisierung bei LEAG. „Besonders die Erklärung der Merkmalsbedeutung wurde als hilfreich bewertet, da sie den Ursprung einer Anomalie eingrenzt und so Zeit spart. Damit trägt erklärbare KI dazu bei, Fehler schneller zu erkennen, Störungen zu vermeiden und das Risiko ungeplanter Stillstände zu reduzieren, ohne jedoch selbst in Prozesse einzugreifen. Die Entscheidungshoheit blieb und bleibt stets bei den Mitarbeitenden.“