KnowFab GmbH i.G. · Leistungen

Industrielle KI für Engineering, Qualität und Produktion

Wir liefern industrielle KI als Produkt- und Projektleistung für Engineering, Qualität und Produktion. Bereitstellung wahlweise als SaaS, in Ihrer Cloud oder On-Premises.

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SaaS · Cloud · On-Premises - erklärbar, integrierbar, skalierbar.

Wissensgraph + Neuronales Netz

Erklärbare Ergebnisse

Unser Unterschied

Künstliche Intelligenz, die Technik versteht.

Wir verbinden Prozessdaten, Modelllogik und Fachwissen so, dass aus wenigen Signalen eine belastbare technische Aussage entsteht. Genau dieses Zusammenspiel ist unser Know-how und der Unterschied zu generischen KI-Ansätzen.

Interaktive Visualisierung

Vom Fügeprozess zur abgesicherten Qualitätsaussage

Am Beispiel des Widerstandspunktschweißens zeigen wir, wie wenige beispielhafte Prozessgrößen zunächst verdichtet, dann mit Fachwissen abgeglichen und schließlich in eine technische Aussage überführt werden.

01 Input

Beispielhafter Fügeprozess

Die Visualisierung zeigt, wie aus einem realen Fügeprozess belastbare Eingangsdaten für die Bewertung entstehen.

01Positionieren

Teile und Elektroden richten sich aus.

02Kraft + Strom

Kappen legen an, der Strom startet.

03Halten + Kühlen

Die Linse stabilisiert sich.

04Zurückfahren

Die Verbindung bleibt bestehen.

ProzessfensterAnimierter Fügevorgang

Schmelzlinse

Schweißlinse

Obere Kappe

Untere Kappe

AnnäherungKraftaufbauStromimpulsNuggetbildungÖffnen

01A Signals

Wenige Prozessgrößen als Eingang

Beispielhaft zeigen wir Strom, Spannung und Widerstand.

StromsignalI(t) Schweißstrom

Kein Strom, nur Annäherung.

SpannungssignalU(t) Elektroden-Spannung

Spannung folgt dem Kontakt.

WiderstandssignalR(t) Dynamischer Widerstand

Widerstand folgt dem Kontakt.

02-04 Flow

Hybrid aus Modell und Fachwissen

Das Modell bildet aus wenigen Prozessgrößen innere Signale. Diese werden mit Fachwissen zu Material, Prozess und Fehlern abgeglichen.

Aktivierunginternes Signal im Modell

Wissensgraphverknüpftes Fachwissen

Plausibilitätsprüfungtechnischer Abgleich

05 Output

Technischer n.i.O.-Befund

Gezeigt wird ein n.i.O.-Fall mit zu kleinem Linsendurchmesser. Die Ausgabe verdichtet Qualitätsurteil, Fehlerbild, Ursache und konkrete Abstellmaßnahme.

n.i.O.

QualitätSchweißlinse bleibt unter dem Sollmaß

Der Befund ist n.i.O., weil der Linsendurchmesser zu klein ausgebildet ist. Restwandstärke und Elektrodeneindruck bleiben dabei im zulässigen Bereich und stützen die Diagnose verschlissener Kappen.

Linsendurchmesser2,1 mm

Soll mindestens 4,6 mm

Restwandstärke1,7 mm

über Grenzwert von 1,5 mm

Elektrodeneindruck0,14 mm

innerhalb des Fensters von 0,10 bis 0,20 mm

QuerschnittBeispielhafte n.i.O.-Geometrie

Der Befund ist n.i.O., weil die Linse zu klein ausgebildet ist. Restwandstärke und Elektrodeneindruck bleiben im zulässigen Bereich.

FehlerbildLinsendurchmesser zu klein

Die Schweißlinse erreicht nicht das geforderte Tragmaß.

UrsacheVerschlissene Elektrodenkappen

Die abgeflachte Kappenkontur vergrößert die Kontaktfläche. Dadurch sinkt die Stromdichte im Fügepunkt und die Linse bleibt unter dem Sollmaß.

AbstellmaßnahmeKI-Vorschlag: Elektrodenkappen sollen ersetzt werden

Die Kappen sollen ersetzt werden, damit die wirksame Kontaktfläche wieder im Soll liegt und der geforderte Linsendurchmesser erneut erreicht werden kann.

Projektgeschäft

Projektgeschäft für offene Industrieprozesse

Projektgeschäft

Vom Prozessproblem zur produktiven Nutzung

Wir bearbeiten auch Anwendungsfälle ohne fertige Standardlösung. Ziel ist eine belastbare Umsetzung vom Prozessproblem bis zur produktiven Nutzung.

Prozessproblem

Belastbare Umsetzung

Produktive Nutzung

Umsetzung und Integration

Vorgehen

Strukturierte Analyse von Prozess, Zielgrößen und Randbedingungen

Aufbau eines belastbaren Datenbilds und Priorisierung der Einflussfaktoren

Umsetzung inklusive Integrations-, Betriebs- und Monitoringkonzept

Embedded AI: Integration in bestehende Kundensoftware

Unsere Algorithmen lassen sich als technische Komponenten in bestehende Software- und Systemlandschaften integrieren.

Einbindung als API, Service oder modulare Softwarekomponente

Technische Abstimmung auf bestehende Schnittstellen und Datenflüsse

Gemeinsame Umsetzung mit internen Teams und externen Integrationspartnern

Typische Projektthemen

Prozessoptimierung in komplexen Fertigungsumgebungen

Datenbasierte Qualitätsanalysen und Ursachenaufklärung

Spezifische Anwendungsfälle entlang von Engineering, QS und Produktion

Produkte

Produkte im Überblick

Zwei standardisierte Produktlinien für wiederkehrende Anforderungen in Engineering, Qualität und Produktion, ergänzt durch Individualprojekte für offene Anwendungsfälle.

KnowFab Design

Unterstützt Entwicklungs- und Planungsaufgaben mit belastbarer, datenbasierter Entscheidungsgrundlage.

Weniger manuelle Abstimmungsschleifen in der Entwicklungsphase.

Digitale Unterstützung bei Planung und Bewertung von Produktions- und Fügeverfahren
Nutzung vorhandener Konstruktions- und Prozessdaten
Reduktion manueller Analyse- und Abstimmungsaufwände

Produktdetails

KnowFab JoinTech

Analyse und Überwachung laufender Produktionsprozesse zur Stabilisierung von Qualität und Ausbringung.

Ausschuss erkennen, bevor er entsteht.

Auswertung von Prozess- und Qualitätsdaten aus der Fertigung
Erkennung von Abweichungen und Auffälligkeiten
Unterstützung bei Ursachenanalyse und Prozessstabilisierung

Produktdetails

Projektgeschäft

Individualprojekte

Ergänzt standardisierte Produkte um belastbare Umsetzungen für offene Anwendungsfälle in Engineering, Qualität und Produktion.

Schneller Einstieg mit direktem Anwendungsbezug.

Analyse spezifischer Kundenanforderungen und technischer Randbedingungen
Umsetzung maßgeschneiderter KI-Lösungen mit Integrationsfokus
Schrittweiser Übergang von Pilot, Referenzaufbau und produktnaher Skalierung

Use Case besprechen

Bereitstellung

Bereitstellungsmodelle

Kriterium

SaaS-KomplettlösungEmpfohlener Start

Deployment in eigener Cloud

On-Premises-Betrieb

Betriebsansatz

Vollständiger Betrieb über die KnowFab-Infrastruktur und den KnowFab-Account.

Bereitstellung in Ihrer Cloud-Infrastruktur mit Anschluss an bestehende Daten- und Security-Standards.

Bereitstellung in Ihrer eigenen Infrastruktur für Umgebungen mit strikten Anforderungen an Datenhoheit und Netztrennung.

Technischer Vorteil

Kurze Inbetriebnahme ohne eigene Plattformbereitstellung

Integration in vorhandene IAM-, Netzwerk- und Governance-Konzepte

Volle Kontrolle über Daten, Systeme und Zugriffswege

Integrationsvorteil

Betrieb, Updates und Monitoring aus einer Hand

Direkte Anbindung an bestehende Datenpipelines und Systeme

Geeignet für regulierte oder abgeschottete Produktionsbereiche

Skalierung/Einsatz

Skalierbar über Standorte, Linien und Anwendungsfälle

Flexibel für kundenspezifische Integrationsanforderungen

Einführung ohne grundlegende Änderung bestehender Betriebsabläufe

Ablauf

So arbeiten wir

Von der ersten Abstimmung bis zur Auslieferung arbeiten wir mit klaren technischen Kriterien. Bereits früh wird transparent dokumentiert, was im Projekt belastbar umsetzbar ist und was nicht.

Terminvereinbarung & Zielklärung

Gemeinsame Klärung von Zielbild, Anwendungsfall, Randbedingungen und relevanten Stakeholdern.

Datensichtung & Systembild

Prüfung von Datenquellen, Datenqualität, Schnittstellen und technischer Integrationsfähigkeit.

Gate 1Daten-Go/No-Go

Potenzialanalyse & Machbarkeit

Bewertung von Nutzenpotenzial, technischer Machbarkeit, Risiken und erwartbarer Ergebnisqualität.

Gate 2Wirtschaftlichkeits-Go/No-Go

Umsetzung & Integration

Implementierung der Lösung, Systemintegration und iterative Validierung im Zielprozess.

Abnahme & Auslieferung

Technische Abnahme anhand definierter Kriterien, Übergabe in den Betrieb und dokumentierter Auslieferungsstand.

Frühe Transparenz im Projekt

Klare Abgrenzung von umsetzbaren und nicht umsetzbaren Anforderungen
Frühe Benennung technischer Risiken und Datenlücken
Verbindliche Entscheidungspunkte vor der nächsten Ausbaustufe

Kontaktaufnahme & nächster Schritt

Im Erstgespräch klären wir Use Case, Datenlage und Zielbild. Danach erhalten Sie eine klare Einschätzung zu Machbarkeit, Aufwand und sinnvollem Vorgehen.

Technische Einschätzung statt unverbindlicher Allgemeinaussagen
Frühe Klarheit zu Grenzen, Risiken und Voraussetzungen
Definierter Startpunkt bis zur belastbaren Auslieferung

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