Generic filters
FS Logoi

Materialsubstitution: KI hilft bei der Suche nach Alternativen

Mangelnde Versorgungssicherheit, zu hohe Preise, technische Optimierung, Verbote: Es gibt viele Gründe, weshalb Unternehmen einzelne Roh- oder Werkstoffe durch andere ersetzen müssen. Die Suche nach Alternativen ist aufwändig und endet oft ergebnislos. Ein Forschungsteam vom Fraunhofer IPA hat nun ein KI-unterstütztes Tool zur Materialsubstitution entwickelt.

von | 10.06.25

Kritische Rohstoffe ersetzen: Ein Materialsubstitutionstool bewertet Alternativen.
Quelle: Fraunhofer IPA I Foto: Rainer Bez
Materialsubstitution

Kobalt kommt in Lithium-Ionen-Batterien für Elektrofahrzeuge zum Einsatz, spielt also eine wichtige Rolle bei der Energiewende. Doch das silbergraue Metall zählt aus mehreren Gründen zu den kritischen Rohstoffen.

Kobalt ist selten. Sein Anteil an der gesamten Erdkruste beträgt gerade einmal 0,004 Prozent.

Anwendungsfall im Unternehmen berücksichtigen

Die weltweit bekannten Kobaltreserven werden auf 7,2 Millionen Tonnen geschätzt.

Über die Hälfte davon, etwa vier Millionen Tonnen, lagern auf dem Staatsgebiet der Demokratischen Republik Kongo.

Die Arbeitsbedingungen in den Bergwerken des instabilen zentralafrikanischen Landes sind häufig schlecht, die Umweltschäden beim Erzabbau groß.

Ob mangelnde Versorgungssicherheit, zu hohe Preise auf dem Weltmarkt, ethische Bedenken, Verbote oder Produktinnovationen mit besseren Materialeigenschaften: Für Unternehmen gibt es viele Gründe, sich nach alternativen Materialien umzuschauen.

„Es gibt zwar Datenbanken, die Produktentwickler für die Recherche heranziehen können. Doch die liefern oft keine brauchbaren Ergebnisse, weil sie den genauen Anwendungsfall im Unternehmen nicht berücksichtigen”, sagt Charlotte Schmidt vom Forschungsteam Sustainability and Material Compliance Management am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA.

Um die Suche zu erleichtern und passendere Ergebnisse zu erzielen, hat Schmidt zusammen mit zwei Kolleginnen ein KI-unterstütztes Tool zur Materialsubstitution entwickelt.

Über eine Eingabemaske müssen die Nutzerinnen und Nutzer zunächst spezifische Details zu dem Werkstoff oder Rohstoff angeben, den sie ersetzen möchten und dann die erforderlichen Eigenschaften des alternativen Materials sowie Informationen zum Kontext des gewünschten Materialeinsatzes nennen.

Materialsubstitution: KI-Recherche mit Datenbank

Es folgt eine KI-Recherche, mit der die Datenbank „Semantic Scholar” anhand der spezifischen Daten und Benutzeranforderungen durchforstet wird.

Durch den Abgleich der Nutzereingaben mit den in der Datenbank verfügbaren Informationen identifiziert die KI geeignete alternative Materialien.

Die KI-Anbindung zur Materialsubstitution ist nur einer von mehreren Bausteinen, mit dem die Forscherinnen Unternehmen bei der Suche nach alternativen Rohstoffen, Werkstoffen oder chemischen Stoffen unterstützt.

Denn, nachdem die KI ihre Aufgabe erfüllt hat, unterziehen sie die vorgeschlagenen Substitute sowie die Ausgangsmaterialien einer umfassenden Bewertung, in der sie rechtliche, ökologische und soziale Aspekte sowie die Versorgungssicherheit berücksichtigen.

Im engen Austausch mit dem jeweiligen Unternehmen prüfen die Wissenschaftlerinnen anschließend, wie genau die vorgeschlagenen Materialien die spezifischen Anforderungen erfüllen.

Am Ende des Prozesses steht ein Bericht. In diesem werden die geeignetsten Substitute sowie die Bewertung der verschiedenen Kriterien dargestellt.

Damit bieten die Wissenschaftlerinnen Unternehmen eine fundierte Entscheidungsgrundlage.

Erste Tests zeigen: KI-Anbindung ist vielversprechend

Als Alternative zu Kobalt schlägt das KI-unterstützte Materialsubstitutionstool unter anderem Eisen vor.

„Es ist zwar keine neue Erkenntnis, dass anstelle von Lithium-Nickel-Mangan-Kobalt-Oxid auch Lithium-Eisenphosphat für die Kathoden von Batterien verwendet werden kann«, sagt Schmidt. »Aber dieses und weitere Ergebnisse haben uns gezeigt, dass die KI-Anbindung bei der Suche nach alternativen Materialien vielversprechend ist.”

Entstanden ist das KI-unterstützte Materialsubstitutionstool im Forschungsprojekt „Ultraeffizienzfabrik – Deep Dive”.

Es ist im April 2024 gestartet ist und läuft bis Ende August 2025. Unterstützt wird das Forschungsprojekt vom Ministerium für Umwelt, Klima und Energiewirtschaft Baden-Württemberg mit insgesamt 1,4 Millionen Euro.

Bildquelle, falls nicht im Bild oben angegeben:

Jetzt Newsletter abonnieren

Brennstoff für Ihr Wissen, jede Woche in Ihrem Postfach.

Hier anmelden

Elektro- und Digitalindustrie: Auftragslage verbessert sich auch im Februar
Elektro- und Digitalindustrie: Auftragslage verbessert sich auch im Februar

Mit einem Plus von 1,8 % bei den Auftragseingängen gegenüber dem Vorjahr beschließt die deutsche Elektro- und Digitalindustrie den Februar 2026. Auch der nominale Umsatz der Branche entwickelt sich gegenüber dem gleichen Vorjahresmonat mit einem Zuwachs von 1,3 % weiter positiv. Jedoch sank die um Preiseffekte bereinigte Produktion elektrotechnischer und elektronischer Güter in Deutschland um 2,7 % gegenüber dem Februar 2025. Das Geschäftsklima bleibt verhalten optimistisch. Die Effekte des im März begonnenen Iran-Kriegs spiegeln sich in den aktuellen Zahlen noch nicht wider.

mehr lesen
Agile Robots übernimmt Automatisierungs-Sparte von thyssenkrupp
Agile Robots übernimmt Automatisierungs-Sparte von thyssenkrupp

Agile Robots hat Assets von thyssenkrupp Automation Engineering in Europa und Nordamerika übernommen. Die bereits im November 2025 angekündigte Transaktion stärkt die Position des Münchener Unternehmens im Bereich KI-gestützter Automatisierungslösungen und soll laut einer Pressemeldung den Zugang zu neuen Märkten sowie zu Partnerschaften mit OEMs erweitern.

mehr lesen
Geringe Cloud-Reife bremst laut Studie KI-Potenziale
Geringe Cloud-Reife bremst laut Studie KI-Potenziale

Der IT- und Technologiedienstleister NTT DATA hat die Studie „Cloud-led innovation in the era of AI: The new rules for driving value with cloud“ veröffentlicht. Die Ergebnisse zeigen, dass lediglich 14 % der befragten Unternehmen einen hohen Reifegrad bei der Cloud-Nutzung erreicht haben – trotz einer Nutzung der Technologie über nahezu zwei Jahrzehnte hinweg.

mehr lesen
Fraunhofer-Projekt will Materialdaten digital und maschinenlesbar verfügbar machen
Fraunhofer-Projekt will Materialdaten digital und maschinenlesbar verfügbar machen

Im Forschungsprojekt Unternehmensübergreifende Materialdaten und Materialsimulation in der Produktion, PMD-X-MAPRO, das vom Bundesforschungsministerium BMFTR gefördert wird, arbeiten Forschung und Wirtschaft daran, Materialdaten digital und maschinenlesbar verfügbar zu machen. Ziel ist es, Informationen über Werkstoff-Eigenschaften und Fertigungsdaten so aufzubereiten, dass sie entlang der gesamten Lieferkette automatisch genutzt und ausgetauscht werden können.

mehr lesen

atp weekly

Der Newsletter der Branche

Ihr kostenfreier E-Mail-Newsletter für alle Belange der Automatiserung.

Sie möchten das atp magazin testen

Bestellen Sie Ihr kostenloses Probeheft

Überzeugen Sie sich selbst: Gerne senden wir Ihnen das atp magazin kostenlos und unverbindlich zur Probe!

Finance Illustration 03