Die Textil- und Modeindustrie ist verantwortlich für 10 % der globalen Treibhausemissionen und 20% der globalen Land- und Wasserverschmutzung. Obwohl es nachhaltige textile Produkte, wie Lyocell oder Viskose, gibt, dominieren sie den globalen Markt nicht. Ursachen, sind unter anderem das vor allem nachhaltig-produzierende europäische Produzenten mit steigenden Produktionskosten, insbesondere im Energiesektor, durch den Wechsel auf Batteriegestützte Transportformen, unter Druck sind. Somit wird eine Optimierung der Produktion durch besseres Haushalten mit Betriebsmitteln, wie Energie, zur Überlebensnotwendigkeit für die Gesellschaft als auch für die Transformation zu nachhaltigen Textilwirtschaft.

KI gestützte Werkzeuge und Methoden, haben ihren Effekt in verschiedenen Branchen bereits gezeigt und gelten als Ermöglicher für eine nachhaltige Zukunft, wie sie in den Vereinten Nationen Nachhaltigkeitszielen verankert sind. In Produktionsumgebungen wird hochklassige KI-Forschung und Innovation derzeit durch Fehlen von Daten und Förderungen verhindert. Mit Industriepartner Lenzing, einem der weltweit führenden Produzenten von Holz-basierten Cellulose-Fasern, und dessen hochinstrumentierte Produktionsstraßen mit 20 Jahren von Daten, steht jedoch ein passendes "Labor” zur Verfügung, um KI für nachhaltige Produktion zu erforschen.

Direkt messbare Effekte sind die Reduktion der notwendigen Energie, die Vermeidung von Produktionsabfall und Lagerflächen für Upcycling Prozesse, die durch nicht optimale Ergebnisse des Produktionsprozesses entstehen. Aufgrund der Natur des Prozesses, sind kausale Abhängigkeiten zwischen Sensordaten und Qualitätsmerkmalen nicht klar und auch das sporadische Fehlen von Labormesswerten durch Ressourcenengpässe, erzeugt die Notwendigkeit diese Wissenslücken mit kausalen Methoden und Vorhersageverfahren des tiefen maschinellen Lernens zu schließen.

Aber nicht nur technische Probleme, behindern den Einsatz von KI in der Produktion, sondern auch menschliche Faktoren wie insbesondere die Angst das Arbeitsplatzverlusts durch KI, als auch das fehlende Vertrauen in AI basierten Entscheidungen. Um beides zu adressieren, planen wir die Augmentierung von menschlicher, mit maschineller Intelligenz mithilfe von erklärbarer KI, und bringen somit den Menschen wieder in den Mittelpunkt der Kontrolle. Weiters planen wir mit Was-ist-Wenn Verfahren Benutzer und Manager in die Lage zu versetzen explorative Szenarien für Produktionsstraßen zu analysieren. Damit ermöglichen wir neue Möglichkeiten der nachhaltigen Optimierung und stellen auch Vertrauen in KI-Systeme her. Schließlich wollen wir die gefundenen Resultate auch für andere Arten der Produktion aufbereiten, um auch dort sicherzustellen das Energieverbrauch und Abfall vermieden wird (REWAI) um eine nachhaltige Zukunft greifbar wird.