KI, die sich rechnet - Wirtschaftschaftlichkeit & Umsetzung

Interview mit Christian Gebert-Janssen, Gründer und Geschäftsführer von Industry AI Engineering

KI wird in der Stahl- und Metallverarbeitung vor allem dort interessant, wo Fehler früh erkannt, Prozesse stabilisiert und Qualitätsdaten systematisch ausgewertet werden. Über Potenziale, Wirtschaftlichkeit und den Weg in die Serie sprachen wir mit Christian Gebert-Janssen. Er kommt aus der Gießerei- und Produktionspraxis – über ein Jahrzehnt Führungsverantwortung in der Metallverarbeitung – und entwickelt heute mit Industry AI Engineering KI-Lösungen für die Branche.

marketSTEEL: Damit sind wir bei der Wirtschaftlichkeit. Welche KI-Anwendungen rechnen sich zuerst?

Gebert-Janssen: Die Logik ist einfach: Es rechnet sich zuerst, was viel kostet, gut messbar ist und auf vorhandenen Daten aufsetzt. Der Hebel ergibt sich aus den vermiedenen Kosten pro Fehler mal der Häufigkeit – hohe Stückzahlen und teure Fehler bedeuten den schnellsten Rückfluss. Konkret sind das meist vier Felder: die Prozessstabilisierung, also Predictive Quality, die Fehler verhindert, bevor sie entstehen; die automatische Fehlerdetektion per Bild-, Röntgen- oder CT-Auswertung; eine Produktionsplanung, die mit echten statt pauschalen Zeiten rechnet; und die Angebotskalkulation auf Basis der tatsächlichen Maschinen- und Werkstoffleistung. Dazu kommt ein Wissenssystem, das Erfahrung im Haus hält.

marketSTEEL: Sie betonen die Kalkulation besonders. Warum?

Gebert-Janssen: Weil der Hebel dort enorm ist und gleichzeitig unterschätzt wird. Eine Kalkulation wirkt nicht einmalig, sondern über die gesamte Serie. Wer auf veraltete Annahmen kalkuliert, schleppt diesen Fehler durch tausende Teile. „Nichts ist teurer als eine falsche Kalkulationsgrundlage, die in Serie geht.“ Ein KI-System – technisch ein RAG-System, das interne Dokumente nutzbar macht – kann Maschinendaten, Werkstoffverhalten und frühere Kalkulationen zusammenführen und so eine belastbare Grundlage für das nächste Angebot liefern. Man kalkuliert dann mit der Realität, nicht mit einem Bauchgefühl von vor zehn Jahren.

marketSTEEL: Was kostet so ein Einstieg – und wie steht es um Schnittstellen und Risiken?

Gebert-Janssen: Mein Rat ist immer, den Investitionsbedarf bewusst klein zu halten. Wir starten mit einem klar umrissenen Pilot mit messbarem Ziel, einem Proof of Value – kein Millionenprojekt. Der entscheidende Erfolgsfaktor ist dabei die Datenqualität, nicht die Wahl des Algorithmus. Die Einbindung in bestehende Systeme wie MES, ERP oder SPS gestalten wir evolutionär, nicht als „rip and replace“. Und ich nenne die Risiken offen: zu wenige oder schlechte Daten, fehlende Akzeptanz an der Linie, überzogene Erwartungen. Genau deshalb der Pilot zuerst. „Wir investieren erst in die Skalierung, wenn der Pilot den Nutzen schwarz auf weiß belegt hat – nicht vorher.“

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Fotos: marketSTEEL