Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz liegen die Analyseergebnisse in maximal 20 Sekunden vor (Illustration, KI-generiert: THWS/Wilhelm Markus)

Transferprojekt DIG:IT-KMU arbeitet mit Fertig Motors GmbH aus Marktheidenfeld zusammen

Gemeinsam mit dem Projekt DIG:IT-KMU der Technischen Hochschule Würzburg-Schweinfurt (THWS) hat die Fertig Motors GmbH aus Marktheidenfeld eine auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Lösung entwickelt, um fehlerhafte Elektromotoren automatisch am Prüfstand zu erkennen.

Ein fehlerhafter Elektromotor, der unentdeckt die Fertigung verlässt, kann im Einsatz kostspielige Folgeschäden verursachen. Deshalb entwickelte die Fertig Motors GmbH gemeinsam mit dem Technologietransferprojekt DIG:IT-KMU eine Lösung, die genau das absichert: Ein KI-System analysiert jeden Motor automatisch am Prüfstand und schlägt Alarm, sobald das Verhalten vom Normalzustand abweicht, ohne dass Messwerte manuell ausgewertet werden müssen.

Was Messdaten über einen Motor verraten

Elektromotoren erzeugen beim Betrieb charakteristische Messmuster, ähnlich einem Fingerabdruck, der für jede Motorvariante typisch ist. Weicht dieses Muster merklich ab, deutet das auf einen Fehler hin. Die entwickelte Lösung wertet genau diese Muster aus. Sie zerlegt das gemessene Signal in seine einzelnen Bestandteile, vergleichbar damit, wie man aus einem Gesamtgeräusch die einzelnen Instrumente eines Orchesters herausfiltern kann. Was für das menschliche Auge nur eine Kurve auf dem Bildschirm wäre, wird für die KI zu einer präzise lesbaren Signatur.

Als KI-Verfahren kommt dabei ein Algorithmus zum Einsatz, der ohne vorherige Beispiele fehlerhafter Motoren auskommt. Die KI lernt selbstständig, was ein normaler Motor ist, und erkennt Ausreißer automatisch. Das ist besonders wertvoll, wenn, wie in der Praxis häufig, kaum dokumentierte Fehlfälle vorliegen.

Direkt am Prüfstand: Integration in die laufende Fertigung

Die Lösung ist als eigenständiges Anwendungsprogramm direkt auf dem Prüfstand der Fertig Motors GmbH installiert und läuft vollständig im unternehmenseigenen Netzwerk, ohne externe Datenübertragung. Die Anbindung an den Prüfstand erfolgt über eine standardisierte industrielle Datenschnittstelle. Eine zentrale Anforderung an die Lösung war, dass das Analyseergebnis innerhalb von 10 bis 20 Sekunden vorliegen muss, um den laufenden Fertigungsablauf nicht zu beeinträchtigen.

Im Projektverlauf wurde der Technologie-Reifegrad 7 auf einer Skala von 1 bis 9 erreicht – das bedeutet, der Prototyp wurde nicht nur entwickelt und getestet, sondern auch erfolgreich in der operativen Betriebsumgebung der Fertig Motors GmbH eingesetzt. Ein realer Datensatz des Unternehmens wurde analysiert, die Software zur Anomalie-Erkennung auf dieser Grundlage entwickelt und anschließend direkt im Unternehmen produktiv integriert. Damit ist die Lösung bereits einen bedeutenden Schritt näher an der vollständigen Einsatzreife als viele Forschungsprototypen.

„Die automatische Auswertung ist eine echte Erleichterung im Alltag, sie spart Zeit und gibt uns eine zusätzliche Stütze in der Qualitätskontrolle“, betont Stefan Dorn, Leitung Entwicklung der Fertig Motors GmbH. „Der Anwendungsfall bei Fertig Motors zeigt, wie KI-Methoden aus der Forschung direkt in die Fertigung übertragen werden können, ohne großen Infrastrukturaufwand und mit messbarem Mehrwert für die Qualitätssicherung“, sagt Silvio Lang, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der THWS, der beim Projekt DIG:IT-KMU tätig ist.

Teilnehmende Unternehmen und THWS-Team beim 1. Netzwerktreffen von DIG:IT-KMU am Campus Ledward in Schweinfurt (Foto: THWS/Markus Wilhelm)

Wenn Unternehmen aus dem Maschinen- und Anlagenbau, der Softwarebranche, dem 3D-Druck und dem öffentlichen Sektor an einem Tisch sitzen und über künstliche Intelligenz (KI) sprechen, entsteht etwas Besonderes: Ein ehrlicher Blick auf das, was KI heute in der Praxis leisten kann. Genau das stand im Mittelpunkt des ersten Netzwerktreffens von DIG:IT-KMU an der Technischen Hochschule Würzburg-Schweinfurt (THWS).

DIG:IT-KMU ist ein Technologietransferprojekt der THWS, das kleine und mittlere Unternehmen aus der Region dabei unterstützt, künstliche Intelligenz gezielt in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren. Gut ein halbes Jahr nach dem offiziellen Projektstart kamen die Partnerunternehmen und das THWS-Projektteam zusammen, um erste Ergebnisse zu präsentieren und gemeinsam zu diskutieren. Fünf Anwendungsfälle standen im Mittelpunkt, jeder davon entstanden aus einer konkreten Herausforderung im Unternehmensalltag und ein Beispiel dafür, wie sich digitale Technologien gezielt und praxisnah einsetzen lassen.hen KI-Lösungen für Bereiche wie Produktion und Lagerbestand ein. Das entwickelte System basiert auf TikiWiki, einem Open-Source-Content-Management-System für internes Wissensmanagement, und ermöglicht es Mitarbeitenden, Inhalte per einfacher Texteingabe in natürlicher Sprache zu durchsuchen und abzurufen.

Von der Idee zum laufenden System

Die vorgestellten Projekte zeigen eine große Bandbreite: Ein Unternehmen aus der Fertigung von Elektromotoren setzt heute ein KI-System ein, das Auffälligkeiten an Prüfständen automatisch erkennt und meldet – bevor ein Fehler sichtbar wird. Ein Anbieter von 3D-Druckdienstleistungen prüft eingehende Modelle nun automatisch auf ihre Druckbarkeit, was den Prüfprozess beschleunigt und die Kommunikation mit Kunden vereinfacht.

Ein Softwareunternehmen extrahiert relevante Produktdaten vollautomatisch aus technischen Datenblättern, die zuvor mühsam von Hand übertragen werden mussten. Ein Hersteller hydraulischer Komponenten ermöglicht seinen Mitarbeitenden, tausende Konstruktionszeichnungen per intelligenter Suche sekundenschnell zu finden. Und ein mittelständisches Unternehmen hat sein internes Wiki mit einem KI-Chatbot erschlossen, sodass Mitarbeitende auf Unternehmenswissen zugreifen können, ohne wissen zu müssen, wo es abgelegt ist. Was diese Fälle verbindet: Sie alle sind nicht im Labor entstanden, sondern in enger Zusammenarbeit zwischen den Unternehmen und dem Forschungsteam der THWS – mit dem Ziel, Lösungen zu entwickeln, die im Betrieb wirklich funktionieren.

Praxiserfahrung aus der Industrie

Den fachlichen Rahmen des Abends setzte Alexander Butz, Head of Business Line Data Solutions bei der M&M Software GmbH. Auf Basis von über 39 Jahren Unternehmensgeschichte und mehr als 2.600 umgesetzten Kundenprojekten gab er Einblick in das, was KI-Projekte in der Praxis zum Erfolg oder zum Scheitern bringt. Seine Botschaft war klar: Nicht die neueste Technologie entscheidet, sondern die Qualität der Daten, die Einbindung der Menschen und ein iterativer Weg vom kleinen Piloten zur skalierbaren Lösung. „Kontext schlägt Modellwahl – Technik allein schafft noch keinen Mehrwert“, betonte Alexander Butz.

Im Gespräch nach den Präsentationen zeigte sich, wie wertvoll der direkte Austausch zwischen den Beteiligten ist. „Es war besonders wertvoll zu sehen, wie unterschiedlich die Herausforderungen der einzelnen Unternehmen sind – und gleichzeitig, wie viel man voneinander lernen kann. Genau dafür ist dieses Netzwerk da“, resümierte Vladyslav Borysenko, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der THWS und Teil des Projektteams. Und Rodolfo Cacacho, ebenfalls wissenschaftlicher Mitarbeiter an der THWS, ergänzte: „Die präsentierten Prototypen laufen heute in echten Produktionsumgebungen – genau das war unser Anspruch von Anfang an.“

Wissensmanagement per Spracheingabe: Ein Chatbot sorgt mittels künstlicher Intelligenz für eine leistungsfähige und nutzerfreundliche Lösung (Illustration: THWS/Vladyslav Borysenko)

Technologietransferprojekt an der THWS setzt auf künstliche Intelligenz

Internes Wissensmanagement wird für Unternehmen immer wichtiger: Um dafür eine nutzerfreundliche und datenschutzkonforme Lösung anzubieten, hat das Technologietransferprojekt DIG:IT-KMU der Technischen Hochschule Würzburg-Schweinfurt (THWS) gemeinsam mit der unterfränkischen Clye GmbH einen Chatbot entwickelt, der auf künstlicher Intelligenz (KI) basiert. Wie gut der Chatbot funktioniert, wurde bereits mit einem weiteren Projektpartner, der Münch GmbH, erfolgreich getestet. „Dieser Anwendungsfall steht beispielhaft für den Ansatz von DIG:IT-KMU: Technologie nicht im Labor entwickeln, sondern gemeinsam mit Unternehmen direkt in die Praxis überführen“, sagt Prof. Dr. Andreas Schiffler, Leiter des Instituts für Digital Engineering (IDEE) an der THWS.

Wichtige Informationen im firmeninternen Wiki zu finden, kostet oft wertvolle Zeit. Das soll der gemeinsam von DIG:IT-KMU und Clye GmbH entwickelte Chatbot ändern. Die Clye GmbH bringt dabei ihre Expertise in der Optimierung manueller Prozesse sowie in praxistauglichen KI-Lösungen für Bereiche wie Produktion und Lagerbestand ein. Das entwickelte System basiert auf TikiWiki, einem Open-Source-Content-Management-System für internes Wissensmanagement, und ermöglicht es Mitarbeitenden, Inhalte per einfacher Texteingabe in natürlicher Sprache zu durchsuchen und abzurufen.

KI-Schnittstelle als Schlüsseltechnologie

Das Herzstück der Lösung ist ein sogenannter MCP-Server (Model Context Protocol), eine intelligente Schnittstelle, die den Inhalt der TikiWiki-Datenbank automatisch extrahiert, in durchsuchbare Einheiten aufbereitet und aktuell hält, inklusive Bildern und Prozessdiagrammen. Ergänzt wird dies durch eine RAG-Komponente (Retrieval-Augmented Generation): Die KI sucht zunächst passende Inhalte und nutzt diese als Grundlage für ihre Antwort.

Die gesamte Infrastruktur wird auf Servern in der EU betrieben, sodass sensible Daten zu keinem Zeitpunkt Europa verlassen. Die Lösung erfüllt damit die Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), ohne auf die Leistungsfähigkeit kommerzieller KI-Modelle verzichten zu müssen. Für Unternehmen, die weder über die Ressourcen für eine lokale KI-Infrastruktur verfügen noch Daten an außereuropäische Anbieter übermitteln möchten, bietet dieser Ansatz einen pragmatischen Mittelweg: volle Leistung bei EU-konformem Datenschutz.

Die Lösung wurde bereits erfolgreich in einer realen Unternehmensumgebung validiert. Als Testumgebung diente das TikiWiki der Münch GmbH: Der MCP-Server wurde mit dem echten Datenbestand des Unternehmens erprobt und validiert. Anforderungen aus Belegschaft und Geschäftsführung wurden durch Studierende der THWS erhoben und in die Entwicklung der Benutzeroberfläche eingebracht. Der modulare Aufbau macht die Lösung zur wiederverwendbaren Blaupause für weitere Unternehmen, die ebenfalls TikiWiki einsetzen.

„Das gemeinsame Projekt mit DIG:IT-KMU hat gezeigt, wie KI-Technologie ohne große IT-Infrastruktur sinnvoll in den Geschäftsalltag integriert werden kann. Dass wir die Lösung direkt an der Unternehmensumgebung der Münch GmbH erproben konnten, war für die Weiterentwicklung entscheidend“, betont Celal Kengel, Geschäftsführer der Clye GmbH.

Dieses Schaubild verdeutlicht die intelligente Datenextraktion für Sicherheitsdatenblätter, die das Projekt DIG:IT-KMU der THWS mit der GeSi Software GmbH entwickelt hat (Grafik KI-generiert: THWS/Silvio Lang)

THWS und GeSI Software GmbH arbeiten an der Verbesserung der Datenqualität für Gefahrenstoffmanagement in Unternehmen

Sicherheitsdatenblätter sind das Rückgrat des betrieblichen Gefahrstoffmanagements: Sie enthalten kritische Informationen über Gefahrstoffe und müssen von Unternehmen sorgfältig ausgewertet werden. Bisher geschieht das meist aufwendig per Hand oder mit relativ fehleranfälligen regelbasierten Systemen. Im Rahmen des Technologietransferprojekts DIG:IT-KMU arbeitet die Technische Hochschule Würzburg-Schweinfurt (THWS) gemeinsam mit der GeSi Software GmbH daran, diesen Prozess mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) grundlegend zu verbessern.

Vom Regelwerk zur intelligenten Extraktion

Die GeSi Software GmbH bietet Software für das Gefahrenstoffmanagement in Unternehmen verschiedenster Branchen an. Ihre Kunden erhalten Sicherheitsdatenblätter von Lieferanten, Dokumente mit kritischen Informationen zu Gefahrenstoffen, die für das betriebliche Gefahrenstoffmanagement ausgewertet werden müssen. „Die automatische Verarbeitung dieser Dokumente war bislang fehleranfällig und zog einen erheblichen manuellen Nachbesserungsaufwand nach sich“, erklärt Prof. Dr.-Ing. Bastian Engelmann von DIG:IT-KMU.

Das Ziel des gemeinsamen Anwendungsfalls bei DIG:IT-KMU ist klar: Eine KI-gestützte Lösung soll die Datenextraktion präziser, flexibler und zuverlässiger machen, insbesondere bei stark variierenden Dokumentenlayouts, wo regelbasierte Ansätze an ihre Grenzen stoßen. Im Projektverlauf sei ein funktionsfähiger Prototyp entwickelt und erfolgreich in einer praxisnahen Umgebung erprobt worden, so Prof. Dr.-Ing. Engelmann. Damit sei das sogenannte „Technology Readiness Level 5 (TLR 5)“ erreicht worden. Dies bedeutet, dass die Lösung nicht nur im Labor funktioniert, sondern sich bereits unter realistischen Bedingungen bewährt habe.

Ein zentrales Merkmal dieser Lösung ist ihr datenschutzkonformes Design: Sensible Unternehmensdaten werden dabei sicher und regelkonform verarbeitet – ein wesentlicher Aspekt für Betriebe im Umgang mit Gefahrenstoffen. „Die Kombination aus KI-Extraktion, Plausibilitätsprüfung und datenschutzkonformer Verarbeitung ist für unsre Kundinnen und Kunden ein echter Gamechanger. DIG:IT-KMU hilft uns, diesen Schritt vom Konzept in die Praxis zu gehen“, so Dr. Dieter Feitsch, Leiter der Softwareentwicklung der GeSI Software GmbH.

Praxisnaher Technologietransfer für den Mittelstand

Das Projekt stehe beispielhaft für den Ansatz von DIG:IT-KMU: Modernste KI-Methoden würden nicht als theoretisches Konzept vermittelt, sondern gemeinsam mit Unternehmen direkt in deren Prozesse überführt. Durch den Einsatz eines umfangreichen, praxiserprobten Datenfundus konnte die korrekte Extraktion relevanter Schlüsselfelder gezielt geprüft werden, ein entscheidender Schritt für die Qualitätssicherung. „Der Anwendungsfall zeigt, wie KI in hochregulierten Bereichen wie dem Arbeitsschutz echten Mehrwert schaffen kann, ohne Abstriche bei Sicherheit und Compliance“, erklärt Prof. Dr.-Ing. Bastian Engelmann, der das Projekt DIG:IT-KMU an der THWS leitet.

(V.li): Polizeioberrat Marcus Schmidt sowie die beiden THWS-Professoren Prof. Dr.-Ing. Bastian Engelmann und Prof. Dr.-Ing. Andreas Schiffler (Foto: THWS/Markus Wilhelm)

Digitalisierung von Prozessen:

Dies ist eine zentrale Aufgabe moderner Polizeiarbeit. Prof. Dr.-Ing. Bastian Engelmann und Prof. Dr.-Ing. Andreas Schiffler von der Technischen Hochschule Würzburg-Schweinfurt (THWS) haben sich mit Vertretern des Polizeipräsidiums Unterfranken über aktuelle Herausforderungen und mögliche Schnittstellen zur Forschung ausgetauscht. Das Treffen fand im Rahmen des Technologietransferprojekts DIG:IT-KMU statt, das am THWS-Institut für Digital Engineering (IDEE) angesiedelt ist.

Die beiden Projektverantwortlichen tauschten sich mit Polizeipräsident Detlev Tolle und Vizepräsident Holger Baumbach sowie weiteren Vertretern des Präsidiums über die aktuellen Herausforderungen im Hinblick auf digitale Transformation aus. Prof. Dr.-Ing. Schiffler, Leiter des IDEE, und dessen Stellvertreter sowie Projektleiter DIG:IT-KMU Prof. Dr.-Ing. Engelmann, betonten dabei die Bedeutung eines engen Wissensaustauschs zwischen akademischer Forschung und staatlichen Institutionen.

Von der Infrastruktur bis zur künstlichen Intelligenz

Im fachspezifischen Meet & Greet mit Experten aus den IT-Fachbereichen der Polizei erstreckten sich die Themengebiete über das gesamte digitale Spektrum von der Infrastruktur bis zur KI-Applikationsentwicklung. Die Teilnehmenden diskutierten konkrete Ansätze und darüber, wie sich Erkenntnisse aus dem Projekt DIG:IT-KMU einbringen lassen.

„Der Austausch mit dem Polizeipräsidium Unterfranken hat gezeigt, dass die Herausforderungen der Digitalisierung, von der sicheren Infrastruktur bis hin zu KI-basierten Applikationen, über Sektorengrenzen hinweg sehr ähnlich sind“, erklärt Prof. Dr.-Ing. Bastian Engelmann.

„Unser Ziel bei DIG:IT-KMU ist es, Methoden für den sicheren Technologietransfer zu entwickeln, die nicht nur in der Wirtschaft, sondern auch im öffentlichen Raum für digitale Souveränität sorgen.“

Prof. Dr.-Ing. Andreas Schiffler ergänzt im Hinblick auf die technische Zusammenarbeit: „Es ist beeindruckend zu sehen, wie die Polizei Unterfranken moderne IT-Projekte vorantreibt. Wir sehen zahlreiche Gemeinsamkeiten zwischen unseren Erkenntnissen aus Forschungsprojekten wie DIG:IT-KMU und den polizeilichen Anforderungen.“

Einblicke in die operative Einsatzzentrale

Zum Abschluss gab Polizeidirektor Uwe Sauer Einblicke in die Einsatzzentrale des Polizeipräsidiums. Sie nimmt alle Notrufe entgegen und steuert zentral den Einsatz der Polizeikräfte im gesamten Regierungsbezirk. Die THWS-Projektverantwortlichen betonten, sie freuen sich auf den weiteren Austausch und die zukünftige Zusammenarbeit, um die digitale Transformation in der Region gemeinsam voranzutreiben.

Schweinfurt, 11. November – Mit einem erfolgreichen digitalen Kick-off-Termin ist das neue Technologietransferprojekt „DIG:IT-KMU – Datenintelligenz für KMU“ offiziell gestartet. Das von der Technischen Hochschule Würzburg-Schweinfurt (THWS) geleitete Projekt unterstützt kleine und mittlere Unternehmen in Mainfranken dabei, ihre oft ungenutzten Datenbestände, insbesondere aus Excel- und PDF-Dokumenten, mithilfe moderner KI-Technologien, Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) effizienter zu nutzen.

Ziel des Projekts ist es, KMUs aus der Automobilzulieferindustrie, dem Maschinen- und Anlagenbau sowie angrenzenden Branchen in ihrer digitalen Transformation zu unterstützen und ihnen den Zugang zu hochwertigen KI-Methoden zu ermöglichen, die bislang vor allem großen Unternehmen vorbehalten waren. Durch intelligente Datenextraktion, Wissensgraphen, Graph Convolutional Networks (GCNs) und optimierte Empfehlungssysteme sollen Unternehmen künftig schneller Informationen finden, Entscheidungen fundierter treffen und digitale Prozesse effizienter gestalten können.

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Projektleitung sieht große Chancen für die Region

„Wir freuen uns sehr über den offiziellen Start von DIG:IT-KMU. Das enorme Interesse zeigt, wie wichtig die Themen Datenintelligenz und KI-gestützte Informationsnutzung für KMU geworden sind. Gemeinsam mit unseren Unternehmenspartnern wollen wir echte, praxisnahe Innovationen in die Betriebe bringen.“
– Prof. Dr. Ing. Andreas Schiffler, Projektleitung THWS

Beim Kick-off nahmen zahlreiche Vertreterinnen und Vertreter aus unterschiedlichsten Branchen teil, unteranderem aus dem Maschinen- und Anlagenbau, IT-Dienstleistung, Stahlbau oder 3D-Druck. Die Vielfalt unterstreicht die breite Relevanz des Projekts und die gemeinsame Herausforderung, aus Dokumentenwissen echten digitalen Mehrwert zu schaffen.

„Dass dieses Projekt gefördert wird, ist eine großartige Nachricht für unsere Region. Wir können damit gezielt KMU unterstützen, die vor großen zukünftigen Herausforderungen stehen – und ihnen helfen, resilienter und digital souveräner zu werden.“
– Prof. Dr.-Ing. Bastian Engelmann, Projektleitung THWS

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Förderung und Projektsumme

Das Projekt wird durch das Bayerische Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie im Rahmen des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) in Bayern 2021-2027 mit insgesamt 975.130 € gefördert, kofinanziert von der europäischen Union.

Unternehmen können weiterhin teilnehmen

Weitere interessierte Unternehmen aus der Region können sich dem Projekt jederzeit anschließen und eigene Anwendungsfälle einbringen. Hierzu einfach Kontakt aufnehmen.