MLOps-gestützte Event-Driven Architektur optimiert Stahlproduktion

In einer neuen Studie wird ein Digital‑Twin‑basierter Ansatz vorgestellt, der die Nachhaltigkeit, Effizienz und Kosten­optimierung in Stahlwerken deutlich steigert. Durch eine Mikro‑Service‑Edge‑Compute‑Plattform werden Echtzeit‑Sensordaten direkt in einen digitalen Zwilling eingespeist, der über eine konvergente Netzwerk‑Infrastruktur verbunden ist.

Im Kern des Systems stehen agile, maschinelles‑Lernen‑basierte Kontrollschleifen, die die Heizung von Induktionsöfen optimieren, die Produktionsqualität verbessern und Prozessabfälle reduzieren. Ein Deep‑Reinforcement‑Learning‑Agent, integriert in ein MLOps‑getriebenes System, korreliert automatisch den aktuellen Systemzustand mit dem digitalen Zwilling und schlägt Korrekturmaßnahmen vor, um die Energieeinstellungen der Anlage zu optimieren.

Die Autoren erläutern die theoretischen Grundlagen, die Architekturdetails und die praktischen Auswirkungen dieser Lösung. Durch die flexible, skalierbare Event‑Driven‑Architektur lässt sich das Konzept leicht auf andere industrielle Anwendungen übertragen. Die Arbeit markiert einen entscheidenden Schritt, traditionelle Fertigungsprozesse in intelligente, datengetriebene Systeme zu transformieren und unterstützt gleichzeitig die globalen Nachhaltigkeitsziele.