Ziel des Projektes ist die gesamtheitliche Flexibilisierung und Optimierung des Energiebedarfs industrieller Fertigungsprozesse durch den Einsatz moderner KI-Ansätze, um einen Beitrag zur Transformation der produzierenden Industrie in Deutschland und Europa in Bezug auf Energieeffizienz und -transparenz bis 2045 zu leisten. Die Optimierung des Fertigungsprozesses und der Produktionsplanung soll zu einer energieminimalen Fertigung unter maximaler Nutzung der lokal erzeugten, erneuerbaren Energien durch eine PV-Anlage führen. Mit Hilfe von maschinellem Lernen sollen eine autonom agierende Produktionsanlage entstehen, die ihre Fertigungsparameter eigenständig anpassen kann, je nachdem wie viel Energie zur Verfügung steht und wie es zu einer optimalen Gesamtprozessabfolge beiträgt. Durch das flexible Zusammenspiel der Werkzeugmaschinen und Automatisierungslösungen wie einem PalettenHandling-System (PHS) in der Produktionsanlage und der PV-Anlage sollen somit Lastspitzen und -plateaus in der Produktion vermieden werden, sowie Produktionskosten und Treibhausgasemissionen gesenkt werden. Die Komplexität der Zusammenhänge in der Produktionsplanung erfordert den Einsatz innovativer Verfahren wie Reinforcement Learning, um eine hohe Anpassungsfähigkeit und schnelle Reaktionszeiten zu realisieren. In einer realen Produktionsumgebung wird der Einsatz der autonomen Anlage und innovativen Produktionsplanung im Projekt erprobt und umgesetzt.