Wie kann KI-Engineering Ihre Metall‑ und Kunststofffertigung in München schneller, sauberer und kosteneffizienter machen?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Lokale Herausforderung: Effizienz bei steigender Komplexität
Münchner Fertiger stehen unter dem Druck, Qualität, Durchsatz und Dokumentationspflichten gleichzeitig zu verbessern. Verteilte Lieferketten, heterogene Maschinenparks und Fachkräftemangel machen manuelle Prozesse teuer und fehleranfällig. Ohne gezielte KI-Engineering-Initiativen bleiben viele Effizienzpotenziale ungenutzt.
Warum wir die lokale Expertise haben
Reruption kommt aus Stuttgart und reist regelmäßig nach München, um vor Ort mit Fertigungs- und Engineering-Teams zu arbeiten. Wir verstehen die bayerische Industrie, ihre regulatorischen Erwartungen und die lokalen Lieferketten: von Zulieferern für Automotive-Bauteile bis zu spezialisierten Kunststoffspritzereien.
Unsere Co-Preneur-Arbeitsweise bedeutet, dass wir nicht nur beraten, sondern in Ihrem P&L mitarbeiten, Prototypen bauen und in den Shopfloor integrieren. Vor Ort arbeiten wir eng mit Produktionsleiterinnen, Qualitätssicherung und IT zusammen, um schnelle, messbare Ergebnisse zu liefern.
Unsere Referenzen
Für Fertigungslösungen haben wir mehrfach mit Branchenkunden zusammengearbeitet: Bei STIHL führten wir Projekte von Sägentraining bis zu ProTools und Sägensimulatoren, die Prozesswissen, Training und operative Tools miteinander verknüpfen. Diese Arbeit zeigt, wie produktionsnahe KI und digitale Zwillinge operative Exzellenz steigern können.
Mit Eberspächer entwickelten wir AI-basierte Ansätze zur Geräuschreduktion in der Fertigung – ein typisches Beispiel, wie Signalverarbeitung, Sensorik und ML zusammenkommen, um Qualitätsprobleme zu lösen. Solche Projekte illustrieren konkrete Einsparpotenziale in Prüfprozessen und Nacharbeit.
Über Reruption
Reruption baut AI-Produktteams wie Co-Gründer in Ihrem Unternehmen: Wir liefern technische Prototypen, integrieren Modelle in robuste Backends und erstellen Produktionspläne. Unser Ansatz kombiniert AI Strategy, KI-Engineering, Security & Compliance sowie Enablement, damit Lösungen nicht nur proof-of-concept bleiben, sondern skalieren.
Wir geben Verantwortung für Ergebnisse ab: schnelle Iterationen, technische Tiefe und radikale Klarheit sind unsere Markenzeichen. Für Münchner Fertiger bedeutet das: weniger Risiko, klarere Roadmaps und schnelle Lernzyklen direkt auf dem Shopfloor.
Wollen Sie ein erstes KI-PoC für Ihre Produktionslinie in München?
Wir kommen gerne vor Ort, definieren den Use Case mit Ihren Teams und liefern binnen Tagen einen validierten Prototyp. Keine Bürokratie, klarer Fahrplan für Produktionstauglichkeit.
Was unsere Kunden sagen
Hans Dohrmann
CEO bei internetstores GmbH 2018-2021
Das ist die systematischste und nachvollziehbarste Go-to-Market Strategie, die ich bezüglich Corporate Startups je gesehen habe.
Kai Blisch
Director Venture Development bei STIHL, 2018-2022
Extrem wertvoll ist dabei Reruptions starker Fokus auf die Nutzer*innen, deren Bedürfnisse und das kritische Hinterfragen von Vorgaben. ... und nicht zuletzt macht die Zusammenarbeit riesige Freude.
Marco Pfeiffer
Head of Business Center Digital & Smart Products bei Festool, 2022-
Reruption evaluierte systematisch ein neues Geschäftsmodell mit uns: besonders beeindruckend fanden wir die Fähigkeit auch komplexe Sachverhalte nachvollziehbar darzustellen.
KI-Engineering für Fertigung in München: Von Use Case zu Produktionslösung
Die Herausforderung für metallverarbeitende, kunststoffverarbeitende und Komponenten produzierende Betriebe in und um München ist nicht der Mangel an Ideen, sondern die Umsetzung: Wie bringt man Machine Learning, LLMs und Automatisierung in robuste, wartbare Produktionsumgebungen? Hier beginnt echtes KI-Engineering.
Marktanalyse und wirtschaftlicher Kontext
München vereint traditionelle Fertigungskompetenz mit High-Tech-Ökosystemen. Unternehmen investieren zunehmend in digitale Transformation, doch Antworten sind fragmentiert: Insellösungen, Excel-basierte Workflows und legacy-IT verhindern Skalierung. KI-Engineering schließt die Lücke zwischen Forschung und produktivem Einsatz, indem es Architektur, Datenpipelines und betriebliches Monitoring von Anfang an mitdenkt.
Unternehmen in Bayern profitieren von einer dichten Lieferantenstruktur und starken OEMs wie BMW. Das schafft Nachfrage nach Nachweisen zur Produktqualität, Predictive Maintenance und nachvollziehbaren AI-Entscheidungen entlang der Wertschöpfungskette. Für Zulieferer ist dies eine Existenzfrage: Wer Fehler früher erkennt, gewinnt Aufträge.
Konkrete Use Cases für Metall-, Kunststoff- und Komponentenfertigung
1) Qualitätskontrolle per Computer Vision: Kamerasysteme überwachen Oberflächen, Nähte oder Spritzgusskavitäten, während ML-Anomalieerkennung frühe Abweichungen identifiziert. Der Mehrwert liegt in reduzierter Nacharbeit und höherer Erstteilqualität.
2) Produktions-Copilots: Interne Copilots unterstützen Planer und Einkauf bei Lieferantenkommunikation, Materialbedarfsplanung und Rüstlisten. Solche Multi-Step-Agenten verkürzen Entscheidungszyklen und reduzieren Stillstandzeiten.
3) Prozess- und Maschinenoptimierung: Datenpipelines aus PLC-, IoT- und Qualitätsdaten erzeugen Dashboards und Forecasting-Modelle, die Rüstfolgen optimieren, Ausschuss senken und die Overall Equipment Effectiveness (OEE) verbessern.
Implementierungsansatz: Vom PoC zur Produktionsreife
Erfolgreiches KI-Engineering beginnt mit klarer Use-Case-Definition: Input, Output, Metriken und Akzeptanzkriterien. Wir empfehlen eine PoC-Phase mit realen Produktionsdaten, gefolgt von iterativem Ausbau der Datenpipelines und Modell-Operationalisierung. Die Reruption-AI-PoC (9.900€) ist genau für diese Validierung ausgelegt: funktionierender Prototyp, Performance-Metriken und ein umsetzbarer Produktionsplan.
Wichtig ist, dass Architekturentscheidungen früh getroffen werden: Soll das Modell cloudbasiert oder self-hosted laufen? Welche Latenz ist akzeptabel? Welche Sicherheitsanforderungen bestehen? Wir bauen Backends mit OpenAI/Groq/Anthropic-Integrationen, aber ebenso mit self-hosted Stacks (Hetzner, MinIO, Traefik), je nach Compliance- und Kostenanforderungen.
Technologie-Stack und Integrationsfragen
Ein robustes System braucht mehr als ein Modell: Daten-Ingestion (ETL), Feature-Engineering, Model Serving, Observability und ein Rollback-Plan. Für Enterprise Knowledge Systems empfehlen wir Postgres + pgvector für skalierbare Embeddings und konsistente Retrieval-Systeme. Private Chatbots können modell-agnostisch aufgebaut werden, ohne auf RAG zu setzen, wenn strikte Datenhoheit verlangt wird.
API- und Backend-Entwicklung spielt eine zentrale Rolle: stabile Schnittstellen, Authentifizierung, Rate-Limiting und Kostensteuerung sind entscheidend, wenn ein LLM produktiv genutzt wird. Wir implementieren auch Programmatic Content Engines zur Automatisierung von Dokumentation, Prüfberichten und technischen Spezifikationen.
Erfolgsfaktoren und Fallstricke
Erfolgsfaktoren sind klare KPIs, Datenqualität, Stakeholder-Alignment und iteratives Deployment. Häufige Fallstricke sind unreife Datenpipelines, fehlendes Monitoring und ein rein proof-of-concept-orientiertes Mindset, das nicht für langfristigen Betrieb ausgelegt ist. Change Management ist zentral: Shopfloor-Personal muss die Lösungen verstehen und akzeptieren.
Organisationen sollten außerdem auf Security & Compliance achten: personenbezogene Daten, geistiges Eigentum und Lieferantendaten benötigen differenzierte Zugriffsmodelle. Self-hosted Infrastruktur kann hier Vorteile bringen, erfordert aber Expertenteams für Betrieb und Updates.
ROI‑Überlegungen und Zeitpläne
Ein typischer Zeitplan reicht von einer Woche für einen initialen Feasibility-Check bis zu 3–6 Monaten für einen produktionsreifen Pilot inklusive Integration in MES/ERP. ROI hängt vom Use Case ab: Reduktion von Ausschuss und Nacharbeit, geringere Stillstandszeiten oder schnellere Angebotserstellung sind direkte Hebel. Meist amortisieren sich Projekte innerhalb 6–18 Monaten, wenn Prozesse richtig skaliert werden.
Bei der Abschätzung sollten Unternehmen Total Cost of Ownership (Model-Kosten, Infrastruktur, Betrieb) gegenüber dem Einsparpotenzial in Qualität, Zeit und gebundenem Kapital setzen. Wir erstellen dafür konkrete Szenarien in unserem PoC- und Produktionsplan-Deliverable.
Team und Kompetenzen
Ein erfolgreiches Projekt benötigt Data Engineers, ML Engineers, Backend-Entwickler, DevOps für self-hosted Stacks und Domänenexperten aus Fertigung und Qualität. Reruption ergänzt genau diese Lücken: Wir bringen Engineering-Power, bauen Prototypen und befähigen interne Teams durch gezieltes Enablement.
Langfristig zahlt sich der Aufbau einer internen KI-Fähigkeit aus: Von dort aus werden Copilots, Qualitätsagenten und automatische Dokumentations-Flows zu einem festen Bestandteil der Produktionssteuerung – mit unmittelbarem Einfluss auf Wettbewerbsfähigkeit in München und Bayern.
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Schlüsselbranchen in München
München ist das wirtschaftliche Herz Bayerns, in dem Industrie, High-Tech und Dienstleistung dicht nebeneinander existieren. Historisch wuchsen hier Maschinenbau- und Fahrzeugzulieferer, die später von Halbleiterherstellern und Softwarefirmen ergänzt wurden. Diese Diversität schafft ein Innovationsklima, in dem Fertigungslösungen zunehmend digital gedacht werden.
Die Automotive‑Zulieferindustrie profitiert von der Nähe zu OEMs und Forschungseinrichtungen. Produktionsprozesse sind hoch automatisiert, aber die Integration von KI in Prüfprozesse und Materialfluss ist noch in vielen Unternehmen unausgereift. Hier liegt ein enormes Effizienz- und Qualitätssteigerungspotenzial.
Der Elektronik‑ und Halbleitermarkt rund um Firmen wie Infineon verlangt ultrapräzise Fertigungsprozesse. Für diese Branche sind Predictive Maintenance und Prozessstabilität essenziell, weil Ausschusskosten besonders hoch sind und Nacharbeit selten praktikabel ist.
Die Kunststoffverarbeitung in Bayern hat sich von einfacher Serienfertigung zu spezialisierten Komponentenherstellern entwickelt, die für Automotive und Maschinenbau produzieren. Durch KI lassen sich Werkzeugzustände und Spritzguss-Parameter dynamisch anpassen, wodurch Ausschuss reduziert und Zykluszeiten verkürzt werden können.
Zudem spielen Versicherungen und Finanzdienstleister in München eine Rolle, weil sie digitale Risikomodelle und Lieferkettenabsicherungen bereitstellen. Kooperationen zwischen Fertiger und Versicherer eröffnen neue Versorgungsmodelle, in denen datengetriebene Qualitätssicherung eine Rolle spielt.
Die Medienszene und Startups bringen Agilität und moderne Entwicklungspraktiken in die Region. Diese Cross‑Pollination ist wichtig: Agile Produktentwicklungsmethoden und schnelle Prototypzyklen aus der Tech‑Szene helfen klassischen Fertigern, KI‑Lösungen schneller zu testen und zu adaptieren.
In Summe entsteht in München ein Ökosystem, das traditionelle Fertigungstiefe mit digitaler Kompetenz verbindet. Für Metall-, Kunststoff- und Komponentenhersteller bedeutet das: Wer KI-Engineering ernsthaft angeht, kann seine Position in komplexen Wertschöpfungsketten nachhaltig stärken.
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Wichtige Akteure in München
BMW ist einer der sichtbaren Motoren der Region: Als OEM treibt BMW nicht nur Fahrzeugentwicklung voran, sondern auch Zulieferketten und Produktionsinnovationen. KI-Anwendungen von Qualitätskontrolle bis Logistik-Optimierung haben hier direkte Hebelwirkung, weil Anforderungen an Präzision und Nachweisbarkeit extrem hoch sind.
Siemens verbindet industrielle Automatisierung mit Softwarelösungen. Siemens‑Fabriken und Digital‑Units sind Impulsgeber für industrielle KI‑Projekte in der Region, insbesondere wenn es um Edge‑Computing, OPC UA und die Integration in bestehende SPS‑Infrastrukturen geht.
Allianz und Munich Re sind nicht klassische Fertiger, prägen aber die Landschaft durch Kapital, Risikomanagement und datengetriebene Dienstleistungen. Versicherungsmodelle und Risikobewertungen beeinflussen Investitionsentscheidungen in Produktionsautomatisierung und Instandhaltungslösungen.
Infineon ist zentral für die Halbleiterversorgung und fordert höchste Standards in Prozessstabilität. Für Zulieferer und Maschinenbauer rund um Infineon bedeutet das, dass KI-Projekte oft mit strengen Qualitäts- und Nachverfolgbarkeitsanforderungen starten müssen.
Rohde & Schwarz steht für Messtechnik und Präzision. Die Nähe zu Messtechnikern erleichtert die Integration von sensorbasierten KI-Lösungen, etwa für Prüfstände oder Signalverarbeitungs‑Use‑Cases in der Fertigung.
Darüber hinaus prägen zahlreiche mittelständische Familienunternehmen die Region: spezialisierte metallverarbeitende Betriebe, Kunststoffspritzereien und Komponentenhersteller, die oft die eigentlichen Innovationsmotoren für Lieferketten sind. Diese Firmen sind typische Partner für PoCs, weil sie kurze Entscheidungswege und klares Domänenwissen liefern.
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Häufig gestellte Fragen
Ein initialer Feasibility-Check und ein minimaler funktionaler Prototyp lassen sich oft innerhalb weniger Tage bis weniger Wochen realisieren, abhängig von Datenverfügbarkeit und Komplexität des Use Cases. Wir beginnen mit klaren Input- und Output-Definitionen, Metriken und einer einfachen Architektur, die rasch getestet werden kann.
Für viele Fertigungsuse‑Cases – etwa Bilddaten für Qualitätskontrolle oder einfache Copilots für Einkaufspersonal – liefert ein schneller Prototyp bereits signifikante Erkenntnisse über technische Machbarkeit, Datenqualität und erwartete Performance. Diese Erkenntnisse sind oft wertvoller als theoretische Analysen.
Wichtig ist jedoch die Unterscheidung zwischen PoC und Produktionsreife. Ein PoC beantwortet die Frage: Funktioniert die Technologie? Die Produktionsreife erfordert zusätzliche Schritte: robuste Datenpipelines, Monitoring, Sicherheitsprüfungen und Integration ins MES/ERP, was zusätzliche Wochen bis Monate beanspruchen kann.
Praktische Takeaways: Priorisieren Sie Use Cases mit klar messbarem Business Impact, stellen Sie die relevanten Daten bereit und planen Sie einen klaren Übergang vom PoC zum Pilot mit definierten Kriterien für Erfolg und Skalierung.
Für Machine‑Vision sind vor allem hochwertige Bilddaten mit passenden Labels entscheidend. Das bedeutet: strukturierte Aufnahmen unter reproduzierbaren Lichtbedingungen, annotierte Beispiele von fehlerfreien und fehlerhaften Teilen sowie Metadaten zu Prozessparametern (Maschinenstatus, Charge, Werkzeugnummer).
Zusätzlich sind Kontextdaten hilfreich: Zykluszeiten, Werkzeugwechselprotokolle, Temperaturen und vorherige Prüfprotokolle erhöhen die Aussagekraft und erlauben multimodale Modelle, die nicht nur Optik, sondern Prozesszusammenhänge verstehen.
Ein häufiger Fehler ist die Beschaffung zu kleiner oder zu heterogener Datensätze. Besser ist ein bewusstes Sampling: Erfassung über mehrere Schichten, Werkzeugstände und Lieferchargen, um die Modellrobustheit sicherzustellen. Data Augmentation kann ergänzend helfen, ersetzt aber nicht echte Varianz im Produktionsumfeld.
Operative Empfehlung: Starten Sie mit 500–2.000 gut annotierten Bildern für einen ersten PoC und erweitern Sie die Datenmenge iterativ. Implementieren Sie zudem ein kontinuierliches Data‑Labeling‑Programm, damit das Modell mit neuen Fehlerbildern weiterlernen kann.
Die Entscheidung zwischen self-hosted und Cloud hängt von Compliance, Kosten, Latenz und IT-Kompetenzen ab. In vielen bayerischen Fertigungsbetrieben ist Datenschutz und Produktionssicherheit ein zentrales Thema – hier kann eine self-hosted Lösung auf Hetzner oder eigenen Rechenzentren Vorteile bieten, besonders wenn sensible Konstruktionsdaten verarbeitet werden.
Self-hosted-Infrastrukturen bieten volle Datenhoheit und oft niedrigere langfristige Betriebskosten, erfordern jedoch erfahrene DevOps-Teams für Betrieb, Backups, Security-Patches und Skalierung. Reruption bietet Architekturvorschläge mit Tools wie Coolify, MinIO und Traefik, um wartbare, reproduzierbare Umgebungen aufzubauen.
Cloud-Angebote punkten mit einfacher Skalierbarkeit, Managed Services und schneller Verfügbarkeit modernster Modelle. Für schnelle Prototypen ist die Cloud oft praktischer; für langfristige Produktionsinstallationen kann eine hybriden Strategie die beste Lösung sein: schnelle Cloud-PoCs, dann schrittweise Migration kritischer Workloads on‑prem oder zu einem vertrauenswürdigen Hosting-Provider.
Praktischer Rat: Definieren Sie Datenklassifizierungen und Compliance-Anforderungen zuerst. Starten Sie PoCs in der Cloud, evaluieren Sie TCO und Sicherheitsanforderungen und entscheiden Sie dann gezielt über Migration oder Hybridbetrieb.
Ein KI-Copilot sollte über APIs an ERP- und MES-Systeme angebunden werden, um Echtzeitdaten zu lesen und Aktionen auszulösen. Zentral ist eine stabile Middleware, die Datenformate transformiert, Zugriffsrechte regelt und Transaktionssicherheit gewährleistet.
Im Detail bedeutet das: Authentifizierung über Unternehmens-SSO, Event-getriebene Kommunikation (z. B. Webhooks oder Message Queues) und Versionierung der API‑Schnittstellen. Der Copilot sollte zudem in der Lage sein, Aktionen nur als Vorschlag zu liefern oder automatisiert auszuführen – je nach konfigurierter Sicherheitsstufe.
Technisch arbeiten wir mit model-agnostischen Backends und liefern Integrationsmodule für gängige Systeme. Wichtig ist außerdem ein Audit-Protokoll, das alle Copilot‑Vorschläge, Entscheidungen und ausgeführten Aktionen nachvollziehbar dokumentiert – das ist oft eine Anforderung von QA und internen Audits.
Um die Akzeptanz zu sichern, starten Sie mit einem eingeschränkten Scope (z. B. Einkaufsunterstützung) und erweitern die Verantwortung schrittweise. Schulungen und ein klares Rollback-Verfahren sind unerlässlich, damit operative Teams den Copilot unterstützen statt ihn zu fürchten.
Change Management ist häufig der entscheidende Faktor zwischen einem erfolgreichen Pilotprojekt und einer vollwertigen Implementierung. Neue Workflows, Copilots und Automatisierungen verändern Aufgabenprofile auf dem Shopfloor – ohne gezieltes Change Management entstehen Widerstände oder unsachgemäße Nutzung der Systeme.
Gute Praxis umfasst Stakeholder‑Mapping, frühe Einbindung der Betriebs- und Qualitätsteams, transparente Kommunikation der Ziele und KPIs sowie hands-on Trainings, in denen Mitarbeitende mit den Tools arbeiten. Pilotbenutzer sollten in Feedback‑Loops eingebunden werden, damit die Lösung praxisgerecht weiterentwickelt wird.
Rolle der Führung: Führungskräfte müssen Erfolge sichtbar machen und Freiräume für Experimente schaffen. Gleichzeitig braucht es klare Regeln für Verantwortlichkeiten und Eskalationspfade, wenn der KI-Copilot Handlungsempfehlungen gibt, die Menschen überstimmen könnten.
Takeaway: Planen Sie Change Management parallel zur technischen Implementierung. Kleine, sichtbare Gewinne in den ersten Wochen stärken das Vertrauen und ermöglichen eine skalierebare Einführung über mehrere Produktionslinien hinweg.
Kosten setzen sich typischerweise zusammen aus PoC-Investment, Infrastruktur (Cloud oder self-hosted), Entwicklung (Data Engineers, ML Engineers, Backend), Lizenzen, Betrieb und Schulungen. Auf der Nutzen‑Seite stehen reduzierte Ausschussraten, geringere Nacharbeit, verkürzte Rüstzeiten, weniger Stillstände und schnellere Angebotserstellung.
Wir empfehlen einen Business Case, der sowohl kurzfristige Effekte (z. B. weniger Ausschuss pro Schicht) als auch langfristige Effekte (z. B. höhere Liefertreue und geringere Garantieaufwände) abbildet. Quantitative KPIs wie OEE‑Verbesserung, Ausschussreduktion in Prozent und verkürzte Rüstzeiten sind praktisch messbar.
Ein realistisches Szenario rechnet oft mit einer Amortisationszeit von 6–18 Monaten für gut definierte Produktions-Use‑Cases. Sensitivitätsanalysen helfen, die Abhängigkeit von Data‑Qualität, Modellkosten und Integrationsaufwand sichtbar zu machen.
Praktische Empfehlung: Starten Sie mit einem kleinen, messbaren Use Case, validieren Sie wirtschaftliche Annahmen im PoC und bauen Sie dann auf dem Erfolg auf. Reruption liefert in jedem PoC eine detaillierte Produktionsplanung mit Aufwandsschätzung und ROI‑Prognose.
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