REGAIN weist den Weg vom ROI zu „Return to Future“

Nach drei Jahren intensiver Forschungsarbeit hat das Verbundprojekt REGAIN die Innovationskraft der deutschen Gießereiindustrie eindrucksvoll unter Beweis gestellt. Gemeinsam mit 20 Projektpartnern, rund 1.000 Personenmonaten Forschungsaufwand und einer Förderung von rund 7,7 Millionen Euro wurden digitale Technologien, KI-basierte Assistenzsysteme und neue Ansätze zur Ressourceneffizienz entwickelt und direkt unter realen Produktionsbedingungen getestet.

Bei der Abschlussveranstaltung im Rahmen des Deutschen Gießereikongresses 2026 in Göttingen stellten Dr. Kai Kerber (insightfabrik solutions GmbH), Prof. Dr. Dierk Hartmann (Steinbeis-Transferzentrum), Jan Nordmeyer (TU Braunschweig), Marija Lindner (TU Braunschweig) und Dr. Felix Ganser-Lentin (Blackforge AG) gemeinsam mit den Vertretern der Industrie Joshua Bissels (PINTER GUSS GmbH), Albert Miller (ABP Induction Systems AG) und Dr. Sebastian Tewes (BDG) die wichtigsten Ergebnisse des Projekts vor und skizzierten Perspektiven für die Zukunft datengesteuerter Gießereiprozesse.

Von Anfang an betonte Dr. Kai Kerber, dass technologischer Fortschritt allein nicht ausreicht. Entscheidend sei die Fähigkeit der Branche, Forschungsprojekte erfolgreich zu initiieren und umzusetzen. Die Herausforderungen werden immer komplexer: Förderprogramme werden wettbewerbsintensiver, Antragsverfahren anspruchsvoller, und technologische Entwicklungen, insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz, schreiten in einem Tempo voran, das traditionelle Forschungszyklen zunehmend überholt. Gleichzeitig hat REGAIN gezeigt, dass die Gießereiindustrie über ein äußerst leistungsfähiges Innovationsökosystem verfügt. Universitäten, Forschungseinrichtungen, Branchenverbände und Unternehmen haben gemeinsam bewiesen, dass Themen wie KI, Robotik, digitale Zwillinge, CO₂-Bilanzierung und Catena-X effektiv in industrielle Anwendungen übertragen werden können.

Eine der zentralen Erkenntnisse des Projekts ist, dass die Vision einer intelligenten Gießerei nicht durch ein einziges „allwissendes“ KI-System verwirklicht werden kann. Stattdessen wurde eine Reihe spezialisierter Assistenzsysteme und Basistechnologien entwickelt, um einzelne Wissens- und Datenlücken zu schließen und so schrittweise den Weg für umfassende Optimierungslösungen zu ebnen. Insgesamt lieferte das Projekt zehn technologische Kernmodule und 18 KI-Dienste.

Gussteile lassen sich nun lückenlos zurückverfolgen

Prof. Dr. Dierk Hartmann zeigte anhand der Arbeit des Sandguss-Clusters auf, wie die Vision einer lückenlosen Rückverfolgbarkeit in der Praxis umgesetzt werden kann. In Zusammenarbeit mit den Projektpartnern wurde ein „Digital Casting Pass“ entwickelt, der als digitale Identitätskarte für Gussteile fungiert. Sein Kernprinzip ist die nahtlose, durchgängige Rückverfolgbarkeit jedes einzelnen Gussteils.

Dies wird erreicht, indem eindeutige Codes direkt in die Form eingebettet werden, die später aus dem fertigen Gussteil ausgelesen werden. Darüber hinaus erhalten Kerne eine eindeutige Identität durch ein innovatives Fingerabdruckverfahren, bei dem die natürliche Kornstruktur des Sandkerns als inhärenter Identifikator dient – vergleichbar mit einem menschlichen Fingerabdruck, jedoch im Material selbst eingebettet.

Zusammen ermöglichen diese Methoden erstmals eine vollständige und konsistente Verknüpfung von Prozessdaten, Kernfertigungsdaten und Qualitätsinformationen auf der Ebene einzelner Bauteile. Hartmann betonte, dass dies einen entscheidenden Schritt zur Bewältigung einer der zentralen Herausforderungen im Sandguss darstellt: die direkte und zuverlässige Verbindung zwischen Produktionsprozessen und der daraus resultierenden Bauteilqualität. Die entwickelten Systeme wurden bereits erfolgreich in der laufenden Produktion einer mittelständischen Aluminiumgießerei validiert und eröffnen damit völlig neue Möglichkeiten für datengestützte Qualitätsanalysen und KI-gestützte Prozessoptimierung.

Ein Unterstützungssystem für Bediener von Druckgussanlagen

Der Druckguss-Cluster konzentrierte sich auf die Steigerung der Transparenz in hochdynamischen Produktionsprozessen. Jan Nordmeyer von der TU Braunschweig stellte zwei besonders erfolgreiche Entwicklungen aus diesem Bereich vor.

Die erste Anwendung ist ein Assistenzsystem zur Überwachung der Qualität des Trennmittelauftrags. Mithilfe von in die Form integrierten Temperatursensoren kann künstliche Intelligenz Prozessfehler wie defekte Düsen, falsche Sprühabstände oder eine Fehlausrichtung der Sprüheinheit erkennen. Das System basiert auf der Analyse von Wärmeabfuhr-Effekten, die durch die Verdampfung des Trennmittels verursacht werden, und ermöglicht so eine hochempfindliche und indirekte Form der Prozessüberwachung.

Ein zweiter Schwerpunkt war die Erkennung der Schmelzefront während der Formfüllung. Zu diesem Zweck entwickelten die Forscher ein Sensorsystem, das auf piezoelektrischen Kraftmessungen hinter den Auswerferstiften basiert. Die dabei entstehenden Signale werden anschließend mit Simulationsdaten aus MAGMASOFT verglichen, wodurch Abweichungen zwischen Simulation und tatsächlichem Prozessverhalten frühzeitig erkannt werden können. Dies unterstützt eine schnellere Werkzeugeinrichtung und ermöglicht eine langfristige Optimierung des Gießprozesses.

Ein besonders wichtiger Aspekt ist, dass beide Lösungen in bestehende Produktionsanlagen nachgerüstet werden können, was ihren Transfer in die industrielle Praxis erheblich vereinfacht.

Qualität und Energieeffizienz treiben die Forschung im Bereich des Formgusses voran

Marija Lindner stellte die Ergebnisse des Clusters für den Permanentformguss vor, dessen Schwerpunkt auf Qualitätssicherung, Energieeffizienz und CO₂-Reduzierung lag. Entlang der gesamten Prozesskette, vom Schmelzvorgang über die Schmelzbehandlung bis hin zur abschließenden Qualitätsprüfung, wurden zahlreiche digitale Assistenzsysteme entwickelt und getestet.

Ein zentrales Highlight war ein KI-basierter Assistent zur Vorhersage der Gussqualität. Das System wertet Prozessdaten wie Formtemperaturen, Schmelztemperaturen und Zykluszeiten aus und liefert den Bedienern eine Echtzeit-Prognose darüber, ob ein Gussstück die definierten Qualitätsanforderungen erfüllen wird. Darüber hinaus liefert die KI einen Konfidenzwert, der die Zuverlässigkeit jeder Vorhersage transparent widerspiegelt und so das Vertrauen sowie die Nutzbarkeit in industriellen Umgebungen erhöht. Die Auswirkungen sind deutlich messbar: Ein Projektpartner konnte seine Ausschussquote innerhalb von nur sechs Monaten von sieben Prozent auf fünf Prozent senken, was einer Verbesserung um 44 % entspricht.

Parallel dazu entwickelte das Fraunhofer IIS einen KI-Assistenten zur automatisierten Auswertung von Röntgenbildern. Dieser erkennt selbst kleinste Fehler zuverlässig und mit hoher Konsistenz und reduziert gleichzeitig den Aufwand für die manuelle Prüfung erheblich.

Es wurden zusätzliche Unterstützungssysteme für die energieoptimierte Planung von Schmelzwerken, die Wasserstoffentgasung, die Kornverfeinerung und -modifizierung sowie für die Ermittlung von Potenzialen zur Energieflexibilität und von CO₂-Fußabdrücken implementiert. Zusammengenommen zeigen diese Entwicklungen, wie datengestützte Ansätze gleichzeitig die Produktqualität verbessern und zu erheblichen Einsparungen beim Energie- und Ressourcenverbrauch führen können.

Von der Forschung zur industriellen Praxis: Skalierbarer Einsatz von KI in Gießereibetrieben

Während die technischen Lösungen innerhalb der einzelnen Cluster entwickelt wurden, befasste sich der Cluster „Digitalisierung“ mit einer ebenso entscheidenden Frage: Wie lassen sich Forschungsergebnisse nachhaltig in industrielle Anwendungen übertragen? Dr. Felix Ganser-Lentin stellte die zu diesem Zweck entwickelte Core-Plattform vor, die die technologische Grundlage für den produktiven Einsatz von KI-Systemen bildet.

Die Plattform übernimmt das Datenmanagement, die Visualisierung, die Benutzerverwaltung sowie die standardisierte Integration einer breiten Palette von KI-Anwendungen. Darüber hinaus wurden Schnittstellen zu Catena-X und anderen Datenräumen implementiert, um künftig einen unternehmensübergreifenden Datenaustausch zu ermöglichen. Das übergeordnete Ziel ist der Aufbau einer offenen, skalierbaren Infrastruktur, in der neue Anwendungen ähnlich wie Apps in einem digitalen Marktplatz bereitgestellt werden können.

Ganser-Lentin betonte, dass viele Forschungsprojekte funktionsfähige KI-Modelle hervorbringen, die letztendlich nicht in den langfristigen industriellen Betrieb überführt werden. Die Core Platform wurde daher bewusst als Brücke zwischen Forschung und produktivem Einsatz konzipiert. Die im Rahmen des Projekts entwickelten Demonstratoren veranschaulichen bereits, wie Daten aus unterschiedlichen Quellen kombiniert, analysiert und in umsetzbare Empfehlungen umgewandelt werden können.

Wie profitiert die Industrie davon? Vom ROI-Denken hin zu einer „Return to the Future“-Denkweise

Die Diskussion bei der Abschlussveranstaltung ging weit über die Vorstellung einzelner Technologien hinaus. Beiträge von Joshua Bissels, Albert Miller und Dr. Sebastian Tewes machten deutlich, dass die zentrale Herausforderung nicht mehr in der Entwicklung weiterer Demonstrationsanlagen liegt, sondern im Transfer bestehender Lösungen in die Fertigung.

Die letzten drei Jahre haben gezeigt, dass KI-Anwendungen in Gießereibetrieben funktionieren können. Die entscheidende Frage lautet nun, wie diese Systeme in den täglichen Betriebsablauf integriert werden können.

Die Antwort der Branchenvertreter war eindeutig: Das Ziel besteht nicht darin, über Nacht eine vollständig autonome Gießerei aufzubauen. Stattdessen müssen Unternehmen Schritt für Schritt die notwendige Infrastruktur entwickeln und Erfahrungen sammeln. Daten müssen zugänglich gemacht, Schnittstellen eingerichtet und die Mitarbeiter aktiv einbezogen werden. Nur unter diesen Voraussetzungen können digitale Assistenzsysteme ihr volles Potenzial entfalten.

Gleichzeitig wurde deutlich, dass die Digitalisierung keine vorübergehende Initiative mehr ist. Sie entwickelt sich zunehmend zu einer unternehmerischen Denkweise und in manchen Fällen sogar zu einem eigenständigen Geschäftsmodell. Unternehmen, die die Digitalisierung weiterhin als isoliertes IT-Projekt behandeln, laufen Gefahr, den Anschluss zu verlieren. Datengesteuerte Prozesse, KI-gestützte Entscheidungsfindung und digitale Wertschöpfung müssen zu integralen Bestandteilen der Unternehmensstrategie werden.

Eine besonders wichtige Entwicklung ist die zunehmende Verzahnung von Produktionssteuerung und wirtschaftlicher Optimierung. Die Zukunft liegt nicht nur in einer technisch stabilen Produktion, sondern in einer deckungsbeitragsorientierten Fertigung. KI-Systeme werden zunehmend Entscheidungen darüber unterstützen, welche Produkte unter welchen Bedingungen und mit welcher erwarteten Rentabilität hergestellt werden sollen. Damit verlagert sich der Fokus von reinen Effizienzsteigerungen hin zum intelligenten Management des gesamten Wertschöpfungsprozesses.

Die Zeit für eine „Community der Macher“ ist gekommen

Die Teilnehmer wiesen zudem darauf hin, dass neuen Organisationsmodellen, Formen der Zusammenarbeit und Konsolidierungsstrategien innerhalb der Branche derzeit zu wenig Aufmerksamkeit geschenkt wird. Technologische Entwicklungen dominieren die Diskussion, während Themen wie gemeinsame Plattformen, innovative Geschäftsmodelle und strukturierte Partnerschaften zwischen Unternehmen oft nicht mit derselben Intensität behandelt werden. In einem Umfeld, das von steigenden Investitionsanforderungen und zunehmendem internationalem Wettbewerb geprägt ist, dürften diese Aspekte jedoch zu entscheidenden Erfolgsfaktoren werden.

Es zeichnete sich ein breiter Konsens ab, dass die Branche nun den Übergang von der Analyse zur Umsetzung vollziehen muss. Es wurde vorgeschlagen, eine aktive „Macher-Community“ zu gründen, die Erfahrungen austauscht, Pilotprojekte umsetzt und die Übertragung erfolgreicher Lösungen in die Praxis beschleunigt. Die erforderliche Technologie ist vorhanden. Das Fachwissen ist vorhanden. Was nun benötigt wird, ist die Entschlossenheit, beides konsequent anzuwenden.

Eine Aussage, die die Stimmung der Veranstaltung besonders gut widerspiegelte, lautete: „Wir sind zum Optimismus verdammt.“

Selbst unter schwierigen wirtschaftlichen Bedingungen, hohen Energiekosten und strukturellem Druck zeigt die europäische Gießereiindustrie weiterhin beträchtliches technologisches Potenzial. REGAIN hat verdeutlicht, dass Innovation nicht auf Start-ups oder große Technologiekonzerne beschränkt ist, sondern auch in etablierten Branchen wie der Gießereiindustrie stark präsent ist.

Damit verlagert sich der Fokus von der Frage, „ob“ Digitalisierung und KI einen Mehrwert schaffen, hin zu der Frage, „wie“ dieser Mehrwert verstanden und bewertet werden sollte. Seit vielen Jahren stützen sich Unternehmen in erster Linie auf den traditionellen ROI (Return on Investment). Die Diskussionen auf der REGAIN-Abschlussveranstaltung führten eine umfassendere Perspektive ein: „Return to Future“.

Dieses Konzept beschreibt die Fähigkeit von Organisationen, durch Digitalisierung, KI und datengesteuerte Prozesse ihre langfristige Zukunftsfähigkeit zu sichern. Der geschaffene Mehrwert beschränkt sich nicht auf kurzfristige Einsparungen oder reduzierte Ausschussquoten. Er zeigt sich auch in einer stärkeren Wettbewerbsfähigkeit, einer erhöhten Reaktionsfähigkeit, besseren Entscheidungsfähigkeiten und der Entstehung völlig neuer Geschäftsmodelle.

Dies dürfte eine der bedeutendsten Errungenschaften von REGAIN sein. Das Projekt lieferte nicht nur technologische Entwicklungen, sondern zeigte auch, dass die Gießereiindustrie über die Wissensbasis, die Partnerschaften und die Innovationskraft verfügt, die erforderlich sind, um ihre eigene Zukunft aktiv zu gestalten. Die entwickelten KI-Systeme ersetzen nicht das menschliche Fachwissen. Stattdessen schaffen sie Transparenz, unterstützen eine bessere Entscheidungsfindung und helfen Fachkräften, komplexe Prozesse effektiver zu verstehen und zu steuern. Der Weg zur intelligenten Gießerei ist noch nicht abgeschlossen, aber dank REGAIN ist er deutlich sichtbar geworden.