EuroFMX: KI für die nächste Generation der Fertigung
EuroFMX entwickelt industrielle GenAI-Modelle für die Fertigung der Zukunft. Die HWR Berlin bringt Expertise in Logistik, Supply Chain Management und simulationsbasierter KI in das Projekt ein.
- Projekt
EuroFMX
- Laufzeit
01. Juni 2026 bis 31. Mai 2030
- HWR Berlin
Fachbereich 1 Wirtschaftswissenschaften
- Projektverantwortlich
Prof. Dr. Dmitry Ivanov
- Weitere Projektbeteiligte an der HWR Berlin
Phu Nguyen, Wissenschaftlicher Mitarbeiter
- Projektpartner
EuroFMX vereint mehr als 70 Partner aus Wissenschaft, Forschungseinrichtungen und Industrie aus 20 europäischen Ländern. Das Konsortium wird vom Politecnico di Milano koordiniert und umfasst führende akademische und Forschungseinrichtungen wie die Fraunhofer-Gesellschaft, die TU Eindhoven, das Imperial College London, die KU Leuven und die Chalmers University sowie bedeutende Akteure aus der Industrie, darunter Siemens, Schneider Electric, Bosch, Philips, Leonardo, Celonis und Comau. Die HWR Berlin beteiligt sich als Forschungspartner.
- Förderung
Europäische Union
Worum geht es im Kern?
Der europäischen Fertigungsindustrie fehlen industrielle GenAI-Modelle, die auf die physikalischen Gegebenheiten und die Produktionsabläufe in der Fertigung zugeschnitten sind; stattdessen ist sie angesichts von Störungen in der Lieferkette, Qualifikationslücken und einer unzureichenden Integration von Robotik auf generische KI angewiesen.
Was motiviert Sie für dieses Thema?
Die europäische Fertigungsindustrie steht bei der Umsetzung ihrer ökologischen und digitalen Transformation vor dringenden Herausforderungen. Ohne grundlegende KI-Kompetenzen, die auf europäischen Werten und Datenhoheit basieren, läuft Europa Gefahr, im Bereich der industriellen KI unwiderruflich ins Hintertreffen zu geraten – insbesondere KMU, denen der Zugang zu fortschrittlichen, industrietauglichen KI-Tools fehlt.
Wie war die Ausgangslage?
Aktuelle Industrie-4.0-Systeme sind reaktiv und isoliert. Nur 12 % der Industrieroboter nutzen GenAI für die autonome Entscheidungsfindung, und 83 % der europäischen Hersteller berichten von suboptimaler GenAI-Leistung bei Kernaufgaben wie Qualitätskontrolle und vorausschauender Wartung. Sensible Produktionsdaten, die über fremde Cloud-Infrastrukturen verarbeitet werden, legen firmeneigenes Know-how offen, und diskrete, ereignisgesteuerte Fertigungsumgebungen werden von bestehenden KI-Ansätzen nach wie vor deutlich zu wenig berücksichtigt.
Welche konkreten Ziele verfolgt das Projekt?
EuroFMX hat sich zum Ziel gesetzt, Folgendes zu entwickeln: (1) ein industrietaugliches multimodales Grundmodell, das auf den Grundlagen der Fertigungsphysik, dem Materialverhalten und der Produktionssemantik aufbaut; (2) eine sich selbst weiterentwickelnde Infrastruktur für „Agentic Manufacturing Intelligence“ zur autonomen, kontinuierlichen Produktionsoptimierung; und (3) eine offene, KMU-freundliche europäische Plattform für Tests, Experimente und Sandboxing – in voller Übereinstimmung mit dem EU-KI-Gesetz.
Wie wollen Sie diese Ziele erreichen?
Die HWR Berlin bringt ihre fundierte Expertise in den Bereichen Lieferkettenmanagement, Betriebsmanagement, Logistik und KI-gestützte Entscheidungsfindung ein. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf simulationsbasierten Methoden, darunter digitale Zwillinge und diskrete Ereignissimulationen, zur Modellierung, Analyse und Optimierung komplexer Lieferketten- und Produktionssysteme. Die HWR Berlin wird ihre nachgewiesene Erfolgsbilanz bei dem Transfer von akademischer Forschung und industrieller Anwendung nutzen, um fortschrittliche KI- und Simulationsmodelle in praktische, einsetzbare Lösungen für Fertigungsunternehmen umzusetzen. Dazu gehört die Entwicklung KI-gestützter Werkzeuge für die dynamische Neukonfiguration von Lieferketten, die Bewertung der Resilienz und die autonome Logistikplanung, die direkt auf reale industrielle Einschränkungen eingehen.
Kontakt
Fachbereich Wirtschaftswissenschaften
Prof. Dr. Dmitry Ivanov, Professor für Supply Chain Management
dmitry.ivanov(at)hwr-berlin.de