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Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines intelligenten Monitoringsystems für Waschwässer in gewerblichen Wäschereien, wobei exemplarisch ein Softsensor zur indirekten online Messung von anionischen und nichtionischen Tensiden unter Nutzung von Künstlicher Intelligenz entwickelt wird. Damit wird es möglich die Tensidkonzentration online zu messen um Waschprozesse in Zukunft Industrie 4.0-intelligent regeln zu können. Die indirekte Messung der Tenside wird auf Basis verschiedenster korrelierender Messgrößen wie bspw. pH-Wert, Redox-Potential, etc. erfolgen. In der Entwicklungsphase erlernt der Softsensor zunächst mit Methoden der Künstlichen Intelligenz den nicht offensichtlichen und nichtlinearen Zusammenhang zwischen den Messgrößen und der Tensidkonzentration. Zur Generierung der Datenbasis werden dabei umfangreiche Laboranalysen von realen und im Labor erzeugten Waschwässern durchgeführt. Nach der Lernphase kann der Softsensor die Tensidkonzentration dann über ein erlerntes Modell anhand relevanter Messgrößen online schätzen. Zur kontinuierlichen Weiterentwicklung wird ein sogenanntes „Federated Learning“-Konzept angestrebt, d.h. die Softsensormodelle in verschiedenen Wäschereien „lernen“ individuell weiter und daraus verbesserte Modelle werden wäschereiübergreifend über eine Cloud erstellt und verteilt. Bei erfolgreichem Verlauf steht nach Projektende ein intelligentes Monitoringsystem für Tensidkonzentrationen in Wäschereien als Funktionsmuster mit TRL 5 zur Verfügung. Ein Nutzen für KMU entsteht entlang einer gesamten Wertschöpfungskette. Unmittelbar profitieren KMU, die an einer weiteren Entwicklung des Monitoringsystems (TRL 6-7) und nachfolgend an dessen Herstellung (ggf. auch für Anwendungen außerhalb der Wäschereibranche) beteiligt sind. Durch Erkenntnisgewinn bereits während der Projektlaufzeit und insbesondere bei Verfügbarkeit des Monitoringsystems als Produkt profitieren dann insbesondere KMU der Wäscherei- und verwandter Branchen.