Projekt · BMWE / ZIM-Durchführbarkeitsstudie
DynaMaint
Dynamische KI-gesteuerte und Cloud-basierte Plattform für die Fehlerdiagnose von HLK-Anlagen und intelligente Wartungskoordination – eine Durchführbarkeitsstudie im Zentralen Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM), gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie.
Eckdaten
Das Projekt auf einen Blick
- Projekt: DynaMaint – Dynamische KI-gesteuerte und Cloud-basierte Plattform für die Fehlerdiagnose von HLK-Anlagen und intelligente Wartungskoordination
- Programm: Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) – Durchführbarkeitsstudie
- Fördergeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE)
- Projektträger: VDI/VDE Innovation + Technik GmbH
- Projektbetreuung: FILINA Innovation + Technik GmbH (Tochterunternehmen der VDI/VDE-IT)
- Laufzeit: 01.03.2026 bis 28.02.2027 (12 Monate)
- Zuwendungsempfänger: Dr. Ali Behravan GreeNovaX, Siegen
Ausgangslage
Vom reaktiven Reparieren zur vorausschauenden Wartung.
Die Wartung von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen (HLK) ist bis heute weitgehend reaktiv: Fehler bleiben oft lange unentdeckt, Wartungseinsätze werden manuell geplant, und gleichzeitig fehlen qualifizierte Fachkräfte. Die Folge sind längere Ausfallzeiten, höhere Kosten und unnötiger Energieverbrauch. Studien zufolge lassen sich durch automatisierte Fehlererkennung und -diagnose (FED) 10 bis 40 % des HLK-Energieverbrauchs einsparen.
DynaMaint setzt hier an: Die geplante Cloud-Plattform verbindet KI-gestützte Fehlerdiagnose in Echtzeit mit einer intelligenten Koordination der Wartungsteams. Ein „Wartungsteam-Koordinator“ erkennt nicht nur Fehler und ihre wahrscheinlichen Ursachen, sondern unterstützt Technikerinnen und Techniker auch bei der Planung der passenden Maßnahmen. So entsteht ein geschlossener Kreislauf zwischen KI-Diagnose und Wartungspraxis.
Technologischer Ansatz
Die Bausteine der geplanten Plattform.
Bayessche Fehlerdiagnose
Fuzzy-Bayessche und dynamische Bayessche Netze (FBBN/DBN) erkennen Fehler probabilistisch und benennen ihre wahrscheinlichen Ursachen.
Multimodale Datenfusion
Multimodale neuronale Netze (z. B. LSTM- und Transformer-basiert) verbinden Sensordaten, Anlagenzustände, Historien und Textberichte.
KI-Wartungskoordination
Reinforcement Learning und dynamische Bayessche Netze unterstützen eine Einsatzplanung, die Ausfallzeiten minimiert und die Auslastung ausgleicht.
Cloud & Standards
Skalierbare Cloud-Microservices und Anbindung über Gebäudeautomations-Standards wie BACnet/IP und Modbus.
Ziele
Was die Durchführbarkeitsstudie klären soll.
Technische Machbarkeit
Bewertung der technischen Durchführbarkeit einer integrierten Diagnose- und Koordinationsplattform auf Basis des aktuellen Stands von Wissenschaft und Technik.
Marktpotenzial
Analyse des Bedarfs von Wartungsunternehmen und Facility Managern, des Wettbewerbsumfelds und möglicher Kooperationspartner im deutschen HLK-Markt.
F&E-Roadmap
Identifikation der erforderlichen F&E-Arbeiten, Ressourcen und Partner als Grundlage für ein nachfolgendes F&E-Projekt.
Erwarteter Nutzen
Wofür DynaMaint steht.
- Kürzere Ausfallzeiten durch frühzeitige Fehlererkennung und gezielte Wartungseinsätze
- Geringere Wartungskosten und effizienterer Einsatz knapper Fachkräfte
- Energieeinsparungen in Gebäuden und Industrie durch rechtzeitig behobene Anlagenfehler
- Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit kleiner und mittlerer Unternehmen der Gebäudetechnik
DynaMaint knüpft unmittelbar an die Forschung des Inhabers Dr.-Ing. Ali Behravan zu Bayesschen Klassifikatoren für die Fehlerdiagnose von HLK-Systemen (Promotion an der Universität Siegen) an.
Förderung
Gefördert durch BMWE und ZIM.
Die Durchführbarkeitsstudie DynaMaint wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE) im Rahmen des Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand (ZIM) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert. Projektträger ist die VDI/VDE Innovation + Technik GmbH, unterstützt durch ihr Tochterunternehmen FILINA Innovation + Technik GmbH.
DynaMaint – ZIM-Durchführbarkeitsstudie
Laufzeit 01.03.2026 – 28.02.2027
Projektträger: VDI/VDE Innovation + Technik GmbH
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