Mit KnowFab starten wir in Leipzig. Wir bauen industrielle KI für Engineering, Qualität und Produktion, mit einem klaren Anspruch an Nachvollziehbarkeit statt Blackbox-Entscheidungen.
Was uns bewegt
In der Fertigung entstehen jeden Tag große Mengen an Prozess- und Qualitätsdaten. Trotzdem basieren viele Entscheidungen noch immer auf Erfahrung, manueller Analyse und Systembrüchen. Genau diese Lücke wollen wir schließen.
Viele klassische KI-Lösungen erkennen Muster, liefern aber kaum belastbare Begründungen. Für Engineering, QS und Produktion reicht das nicht. Wenn ein Modell etwas empfiehlt, muss der technische Pfad dorthin verständlich bleiben.
KI in der Produktion darf keine Blackbox sein. Jede Entscheidung braucht einen Pfad, den ein Ingenieur nachvollziehen kann.
Tom Süßkind, Co-Founder & CEO
Unser Ansatz
KnowFab verbindet datengetriebene Modelle mit explizitem Prozesswissen. Dabei arbeiten neuronale Netze und strukturierte Wissensmodelle nicht nebeneinander, sondern zusammen. So entstehen Ergebnisse, die statistisch stark und fachlich einordenbar sind.
Neuronales Netz, Wissensgraph, technische Einordnung
Unser Ansatz verbindet Mustererkennung mit explizitem Prozesswissen. So entsteht aus Produktionsdaten eine fachlich belastbare und nachvollziehbare Bewertung.
liest unstrukturierte Prozessdaten und setzt erste Aktivierungswerte.
ordnet diese Werte entlang erlaubter Zusammenhänge und Prozesslogik.
liefert eine belastbare Bewertung mit technischem Kontext statt Blackbox-Score.
Wir verbinden Mustererkennung mit strukturiertem Prozesswissen. Genau daraus entsteht erklärbare industrielle KI für Fügeverfahren.
Hong Li, Co-Founder & CTO
Womit wir starten
KnowFab Design
Digitale Unterstützung für Planung, Bewertung und Regelprüfung rund um Produktions- und Fügeverfahren.
KnowFab JoinTech
Analyse laufender Fertigungsprozesse, frühe Erkennung von Abweichungen und Unterstützung der Ursachenanalyse.
Pilotprojekte
Zusätzliche Entwicklungsprojekte helfen uns, Referenzen aufzubauen und die Produkte nah an realen Anforderungen weiterzuentwickeln.
Was uns unterscheidet
Spezialisierung auf Fügeverfahren
Wir konzentrieren uns auf genau die Prozesse, in denen Qualitätsrisiken und operative Hebel besonders groß sind.
Knowledge Graph als Strukturkern
Prozesswissen, Materialbezüge und Qualitätslogik werden explizit modelliert und bleiben nachvollziehbar.
Keine Blackbox-Entscheidungen
Engineering, QS und Produktion erhalten Begründungen statt abstrakter Scores und können Ergebnisse besser einordnen.
Warum erklärbare KI für die Fertigung relevant ist
In der industriellen Praxis reicht eine Prognose allein selten aus. Wenn Qualitätsabweichungen, Materialeinflüsse oder Prozessfenster bewertet werden, müssen Fachbereiche verstehen, welche Signale eine Aussage beeinflussen und welche technischen Zusammenhänge dahinterstehen. Genau dort entstehen Vertrauen, Freigabefähigkeit und die Bereitschaft, ein System wirklich in den Ablauf zu integrieren.
Für Teams in Engineering, Qualität und Produktion bedeutet das konkret: weniger Diskussionen über undurchsichtige Scores, schnellere Ursachenanalyse bei Auffälligkeiten und eine bessere Basis für standardisierte Entscheidungen. Erklärbare KI ist für uns deshalb kein Zusatzfeature, sondern eine Voraussetzung dafür, dass digitale Assistenz in der Fertigung operativ nutzbar wird.
Wer wir sind
Tom Süßkind
Verantwortet Geschäftsführung, Unternehmensaufbau und Kundenentwicklung bei KnowFab. Verbindet Marktanforderungen mit operativer Umsetzung, Partnerschaften und klaren Strukturen im Tagesgeschäft.
Hong Li
Industrielle KI, Knowledge Graphen und belastbare Architekturen für Edge und Cloud.
Jan Paul Buchwald
Softwarearchitektur, B2B-Markt und SaaS-/Cloud-Strategie für Industrieprodukte.
Leipzig bewusst gewählt
Unser Standort ist bewusst gewählt: Leipzig liegt nah an industriellen Netzwerken in Automotive und Fertigung und bietet zugleich Zugang zu Forschung, Talenten und einem starken Technologieumfeld.
Worauf wir im ersten Jahr den Fokus legen
- Pilotprojekte mit klar eingegrenztem technischem Nutzen und belastbarer Datenbasis
- Produktreife für KnowFab Design und KnowFab JoinTech entlang realer Fertigungsanforderungen
- Aufbau von Referenzen in Automotive, Zulieferindustrie und angrenzender Fertigung
- Wiederverwendbare Methodik für erklärbare Bewertungen statt isolierter Einzellösungen
Unser Anspruch ist ein kontrollierter Start mit klarer Priorisierung. Wir wollen nicht möglichst viele Anwendungsfälle parallel anreißen, sondern wenige relevante Probleme so lösen, dass daraus belastbare Referenzen, robuste Produktbausteine und saubere Integrationen entstehen. Diese Konzentration ist für uns Teil von Qualität.
Was als Nächstes kommt
Mit KnowFab bauen wir jetzt die nächsten Partnerschaften und ersten Referenzen auf. Wir suchen Unternehmen aus Industrie und Automotive, die erklärbare KI produktionsnah einsetzen und gemeinsam mit uns robuste Anwendungen in den Betrieb bringen wollen.