Der Arbeitskreis Umformtechnik 4.0/KI traf sich am 16. April 2026 zu einer Online-Sitzung mit sechs Fachvorträgen und einer Diskussionsrunde zum Einstieg in KI-Projekte.
Die Begrüßung übernahm Prof. Dr.-Ing. Andreas Schwung (Fachhochschule Südwestfalen) in Vertretung des verhinderten Arbeitskreisleiters Prof. Dr.-Ing. Michael Marré. Nach den kartellrechtlichen Hinweisen standen Praxisanwendungen Künstlicher Intelligenz (KI) entlang der Umformprozesskette im Mittelpunkt des Programms.
Den Auftakt machte Frank Thurner (mts Consulting & Engineering GmbH) mit dem Engineering-KI-Analyser. Thurner beschrieb einen seit 2021 eingesetzten Ansatz, der Six-Sigma-orientierte Versuchsplanung mit KI verbindet und statt Big Data auf Smart Data setzt. Eine Live-Demonstration ergänzte die Folien um Echtzeit-Monitoring laufender Produktionsprozesse. Anschließend stellte Maximilian Zipp (GEC) – in Vertretung des angekündigten Thomas Harde – die Plattform ONCITE DPS vor. Am Beispiel einer Reklamationsbearbeitung veranschaulichte Zipp, wie eine durchgängige Datenbasis Track-and-Trace, OEE-Auswertungen sowie KI-gestützte Änderungsprozesse über das Modul Digital Industrial Engineer ermöglicht. Auch die Anbindung an Catena-X und das Sichern von Erfahrungswissen über das Modul Great2Know wurden demonstriert. Phil Gebauer (Innoscripta SE) erläuterte die steuerliche Forschungszulage als budgetunabhängiges Förderinstrument. Begünstigt seien Grundlagenforschung, industrielle Forschung und experimentelle Entwicklung – auch abgebrochene Vorhaben und Kooperationen mit externen Partnern. Dr.-Ing. Markus Bergmann (Fraunhofer IWU) präsentierte die digitale Prozesskette des Instituts: vom Werkstofftester über laser-speckle-basierte Richtprozessregelung und werkzeugintegrierte Pressensensorik bis zur Inline-Qualitätsüberwachung AnoWatch und einem thermografiebasierten Härteprognosemodell. Die Lösungen begleitet das IWU derzeit kostenfrei über den Hub TuWAs. Anton Seidler (Pankl AG) berichtete über die KI-gestützte optische Endkontrolle in der Pleuelfertigung. Reflektierende Oberflächen und Ausschussquoten unter einem Prozent erschwerten das Training; dem werde mit synthetischer Defektgenerierung und konsistentem Labeling begegnet. Den Impulsvortrag zu selbstlernenden Systemen hielt Prof. Schwung selbst. Er ordnete supervised, unsupervised und Reinforcement Learning ein und plädierte für die Verbindung physikalischen Prozesswissens mit datenbasierten Modellen. In der abschließenden Diskussion mit Zipp, Gebauer und Seidler wurden pragmatische Einstiegspfade erörtert: kleine Anwendungsfälle mit klarem Ziel, kein Digitalisieren „schlechter“ Prozesse und externe Begleitung in der Anfangsphase.
Die Sitzung verdeutlichte einmal mehr die hohe Relevanz des fachlichen Austauschs innerhalb des Netzwerks – insbesondere vor dem Hintergrund aktueller Herausforderungen wie der praxisnahen KI-Integration und der Datenqualität in der Umformproduktion. Der nächste Arbeitskreis findet am Mittwoch, 18. November 2026, von 10:00 bis 15:00 Uhr vor Ort im Industrieverband Massivumformung (IMU) statt. Die Einladung folgt rechtzeitig.