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Innovative und smarte Spanntechnik-Lösungen für Werkstücke in der Zerspanung sind einer von drei Schwerpunkten bei ROEMHELD. Julia Reichert in der Montage am Unternehmenssitz im hessischen Laubach

Julia Reichert: "Gegen Betriebsblindheit hilft die Brille von außen"

Innovative und smarte Spanntechnik-Lösungen für Werkstücke in der Zerspanung sind einer von drei Schwerpunkten bei Roemheld. Wie die Unternehmensgruppe angesichts der momentan schwierigen Rahmenbedingungen international wachsen will, erklärt Julia Reichert, geschäftsführende Gesellschafterin, im Interview.

F. Stephan Auch

22. Juli 2026

Agentische KI

WZL-Forschungsprojekt AKIMI bringt agentische KI in die robotische Montage

Agentische KI steht im Mittelpunkt des Forschungsprojekts AKIMI. Ziel ist es, Robotersysteme für kleine und mittlere Unternehmen einfacher programmier- und rekonfigurierbar zu machen.

Redaktion FERTIGUNG

10. Juli 2026

Nach zwei Jahren mit spürbarer Investitionszurückhaltung zeigt die deutsche Werkzeugmaschinenindustrie erste Anzeichen einer Stabilisierung.

Werkzeugmaschinenindustrie: Markt verschiebt sich

Werkzeugmaschinenindustrie: Warum China davonzieht

Die Werkzeugmaschinenindustrie zeigt erste Stabilisierungstendenzen nach zwei Jahren schwacher Investitionen. Gleichzeitig verschieben sich die globalen Kräfteverhältnisse deutlich – vor allem zugunsten Chinas.

Stefan Weinzierl

16. März 2026

Mit dem Tokn hat Heller einen digitalen Zwilling entwickelt, der nicht nur zur Planung, sondern auch als interaktives Trainings- und Testgerät eingesetzt wird.

Trends im Werkzeugmaschinenbau

Werkzeugmaschinenbau im Wandel: digital, vernetzt, nachhaltig

KI, digitale Zwillinge und Automatisierung verändern den Werkzeugmaschinenbau grundlegend. Präzision allein reicht nicht mehr – Vernetzung, Energieeffizienz und Kreislaufwirtschaft rücken ins Zentrum. Diese fünf Trends prägen die Branche.

Annedore Bose-Munde

10. März 2026

Gerald Martinetz ist Mindbreeze Enthusiast und verantwortet die Umsetzung KI-basierter Wissensmanagementlösungen für Kunden weltweit. Er bringt seine langjährige Erfahrung als Datenanalyst, Systemarchitekt und Projektmanager gezielt in die Weiterentwicklung intelligenter Such- und Analyseprozesse ein.

Interview mit Gerald Martinetz, Mindbreeze

„KI ist nur so gut wie das Wissen dahinter“ – Cognitive Search in der Metallbearbeitung

Informationssilos bremsen KI-Initiativen in der Metallbearbeitung aus. Im Interview erklärt Gerald Martinetz von Mindbreeze, warum Cognitive Search zur zentralen Grundlage für produktive KI-Anwendungen wird – und wie Fertigungsbetriebe damit Stillstände reduzieren, Qualität sichern und Wissen langfristig nutzbar machen.

Annika Ostermeier

3. März 2026

Cognitive Search als Suchmaschinen-Software der nächsten Generation, die KI-Technologien wie maschinelles Lernen (ML) einsetzt, um Informationen aus mehreren, voneinander getrennten Datenquellen zu erfassen, zu verstehen und zu strukturieren. Ziel ist es, Menschen dabei zu unterstützen, Inhalte, Antworten und Erkenntnisse zu finden und große Informationsbestände effizient zu durchsuchen.

Produktivität statt Datenchaos

Wie Cognitive Search Generative KI in der Metallbearbeitung wirksam macht

Generative KI gilt aktuell als der Game Changer der nächsten digitalen Transformationswelle und schwappt zunehmend auch in die metallverarbeitende Fertigung. Cognitive Search verbindet dabei Maschinen-, Prozess- und Dokumentationsdaten und macht Generative KI zu einem echten Werkzeug für effiziente Fertigungsprozesse.

Gerald Martinetz

3. März 2026

Die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Produktion Methoden des Maschinellen Lernens (ML), die dabei helfen, Qualitätsmängel in der Produktion vorherzusagen und somit Produktionsprozesse zu optimieren. Der Anwendungsfall ist der Verschleiß eines Fräswerkzeuges. Im Bild: Das Fräswerkzeug trägt Schritt für Schritt Ebenen des Bauteils aus Warmarbeitsstahl ab, wodurch es langfristig zum Verschleiß des Werkzeuges kommt.

Maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz prognostiziert Qualitätsmängel in der Metallverarbeitung

Die Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Produktion setzen Maschinelle Lernverfahren (ML) ein, um verschleißbedingte Formabweichungen präzise vorherzusagen. Sie untersuchten die Unsicherheit der Modelle und nutzten Active Learning, um die Produktionsqualität zu sichern.

Redaktion 'Fertigung'

10. November 2025