Nachhaltigere Stahlproduktion durch datengetriebene Prozessoptimierung im Walzenrichten
Es gibt zahlreiche Bemühungen, die Stahlproduktion grüner zu machen. Die allermeisten davon setzen in frühen Phasen der Wertschöpfungskette an – kein Wunder, sind doch die Hochöfen starke Energieverbraucher. Dabei wird aber übersehen, dass auch die nachgelagerten Verarbeitungsschritte wie das Richten großes Sparpotenzial bieten. Ein Fehler, der dort vermieden wird, erspart eine aufwändige Nachbearbeitung, einen weiteren Durchlauf verschiedener Prozesse und unter Umständen sogar ein energieintensives erneutes Einschmelzen. Daher widmet sich ein Forschungsteam von Fraunhofer Austria im Rahmen eines umfassenden EU-Projekts einer neuartigen datenbasierten Optimierung der Richtprozesse mittels Machine Learning.
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