16. April 2026 | wbk Institut für Produktionstechnik, KIT Karlsruhe

Ein Projekt geht zu Ende, das die Holzindustrie – und weit darüber hinaus – nachhaltig geprägt hat. Beim Projektabschluss von champI4.0ns am wbk Institut für Produktionstechnik des KIT in Karlsruhe kamen Partner, Forschende, Industrievertreter und Gäste zusammen, um auf vier Jahre gemeinsame Arbeit zurückzublicken, Ergebnisse zu feiern und den Blick nach vorne zu richten.

Die Eröffnung übernahmen die beiden Konsortialleads Martin Benfer (wbk / KIT) und Daniel Bachlechner, die den Ton für den Tag setzten. Daniel Bachlechner brachte die Projektphilosophie auf den Punkt: „Wollen Daten mit ganz klarem Mehrwert nutzen. Intelligent. Souverän.“ Im Mittelpunkt standen konkrete Demonstratoren, die in einer begleitenden Ausstellung zeigten, was im Projekt realisiert wurde – greifbare Ergebnisse, die Diskussion und Transfer ermöglichen. Die Holzindustrie diente als zentrales Anwendungsfeld, die Übertragbarkeit auf andere Branchen war dabei stets mitgedacht. Regulatorische Aspekte rund um Datensouveränität sowie die Idee eines offenen Ökosystems zogen sich als roter Faden durch das gesamte Projekt.

Vier Use Cases – die Arbeit von champI4.0ns konkret umgesetzt

Das Herzstück von champI4.0ns bildeten vier praxisnahe Use Cases, die gemeinsam mit Industriepartnern entwickelt und umgesetzt wurden.

Use Case 1: Holz markierungsfrei nachverfolgen

Sarah Ritter von Wood K plus präsentierte, wie Mölltal Möbel gemeinsam mit dem Projektteam die gesamte Lieferkette eines Produkts digital abgebildet hat – vom Stamm bis zum fertigen Möbelstück. Die Idee: Holz ganz ohne Markierungen eindeutig identifizieren. Möglich wird das durch ein CNN-Modell (Deep Learning), das die natürliche Struktur des Holzes wie einen Fingerabdruck liest und mit einer Forstdatenbank abgleicht.

Verwaltet und vernetzt werden die Daten über das WIMS (Wood Information Management System) – ein Data Space, der gerade auch für kleinere Tischlereien echten Mehrwert bietet. Die nächsten Schritte umfassen den Umgang mit Farb- und Strukturveränderungen im Verarbeitungsprozess, die Integration des Digitalen Produktpasses sowie die Anbindung von Buchungssystemen – hin zu einer echten Komplettlösung.

Use Case 2: Autonome Prozesssteuerung in der Pelletherstellung

In der Pelletherstellung zählt jede Sekunde – und jede Fehlcharge kostet. champI4.0ns hat gemeinsam mit Hasslacher Norica Timber & NetAutomation eine semi-autonome Prozesssteuerung entwickelt, die genau hier ansetzt. Die Vorhersagemodelle wurden im Industrietest validiert, Kosteneinsparungspotenziale identifiziert – und das System trifft Entscheidungen in Echtzeit. Die gesamte Verarbeitungs-Pipeline läuft in nur 0,27 Sekunden durch, sodass das System mehrere Szenarien vorausberechnen und konkrete Handlungsempfehlungen geben kann – bevor ein Problem entsteht.

Use Case 3: Vernetzte Datenketten in der Stiegenfertigung

Martina Uray von Joanneum Research zeigte, wie sich die Arbeit von Tischlern durch durchgängige Datenketten spürbar vereinfachen lässt. Der Prozess startet direkt auf der Baustelle: Ein kostengünstiger, handgeführter Scanner erfasst die Betonkernstiege millimetergenau – bedienbar auch ohne IT-Kenntnisse. Die Scandaten werden automatisch auf einen Server hochgeladen, daraus wird eine hochgenaue 3D-Rekonstruktion erstellt, ein CAD-Modell abgeleitet und direkt in Staircon® eingebunden – bis hin zur vollautomatischen Fertigung. Technisch stecken Farbkameras & LiDAR, ML-gestützte Laserentfernungsmessung, VIO-SLAM sowie Deep Learning Feature Matching dahinter. Der Scanner wurde für Stiegen entwickelt, kann aber auch ganze Räume, Küchen oder Gebäude erfassen – ein deutlich größeres Anwendungsfeld wartet.

Use Case 4: Modellbasierte Prozessführung und Qualitätsvorhersage

Rick Hörsting vom wbk Institut für Produktionstechnik (KIT) präsentierte den technisch tiefsten Use Case: Wie lässt sich die Qualität einer Spanplatte vorhersagen, bevor es zu spät ist? Die Antwort: ein hybrides Modellierungsframework, das physikalisches Prozesswissen (White-Box) mit datengetriebenen Ansätzen (Black-Box) zum stabilsten Ergebnis kombiniert – dem Grey-Box Modell mit Residualkorrektur. Ergänzt wird das durch eine Anomalieerkennung, die drei Typen von Anomalien detektiert, sowie eine 3D-Partikelvermessung. Der Ansatz ist modular aufgebaut und soll schrittweise in Richtung Reinforcement Learning-basierter Prozesskontrolle ausgebaut werden. Zwei Themen stehen im Ausblick: Explainability für Black-Box-Modelle – denn Vertrauen in KI-Entscheidungen muss aktiv aufgebaut werden – sowie die standortübergreifende Datenintegration.

Highlights: Mehr als die Summe seiner Teile

Martin Benfer fasste zusammen, was champI4.0ns über die vier Use Cases hinaus bewegt hat. Durch Formate wie den champI4.0ns Award wurden gezielt weitere Partner, Ideen und Innovationen ins Ökosystem geholt. Im Projektverlauf hat sich die Entwicklung und Implementierung Digitaler Produktpässe als wichtiges Querschnittsthema herauskristallisiert. Die wissenschaftliche Ausbeute umfasst zahlreiche Veröffentlichungen, darunter ein Springer-Buch, das sich aktuell noch im Publikationsprozess befindet. Und mit den Folgeprojekten PASSAT und CliCE-DiPP werden die erarbeiteten Grundlagen in neue Kontexte überführt.

Keynotes: Drei Perspektiven auf die Datenzukunft der Industrie

„Surfe die Welle oder werde überrollt“

Dr. Stephan Niggeschmidt von G. Siempelkamp eröffnete den Keynote-Block mit einer klaren Botschaft. Holz ist ein faszinierendes Naturprodukt, aber seine individuellen Eigenschaften machen die Produktion anspruchsvoll: schwankende Qualitäten, nicht inline messbare Parameter, wachsende Anlagenkomplexität, Fachkräftemangel. Seine Botschaft zur Digitalisierung war unmissverständlich – „Tsunami der Industrialisierung“ – wer sich nicht damit auseinandersetzt, wird überrollt. Das zentrale Thema dabei: der drohende Verlust von Know-how und Daten. Die Vision von Siempelkamp: selbstoptimierte, autonome Anlagensteuerung – „We make Technology even smarter.“

„Meine Daten. Deine Agenten. Wer hat die Kontrolle?“

Andreas Huber von der nexyo AG stellte die vielleicht provokanteste Frage des Tages: „Who is in control?“ Seine Diagnose: Der größte Teil aller Unternehmensdaten liegt ungenutzt in Silos. Gleichzeitig kommen mit Agentic AI neue Akteure ins Spiel, die autonom Entscheidungen treffen – aber auf welcher Vertrauensbasis? Data Spaces als Vertrauensräume existieren konzeptionell, aber die verbindende Vertrauensschicht fehlt. Die gute Nachricht: Die Regulierung ist da – Data Act, AI Act, Digitaler Produktpass schaffen den Rahmen, und DSP/DCP-Protokolle erreichen 2026 den ISO-Standard. Was es jetzt braucht, ist die Verknüpfung von Identität, Policy und Audit – der Weg von persönlichem zu digitalem Vertrauen. In champI4.0ns wurde genau daran gearbeitet.

Datenökosysteme als Schlüssel zur vernetzten Industrie

Viktor Berchtenbreiter & Leonie Kilian von der PTW TU Darmstadt zeigten anhand zweier konkreter Anwendungsfälle, wie Datenökosysteme in der Praxis funktionieren – von der Lieferkette im Spritzguss bis zur datengetriebenen Zusammenarbeit zwischen Industrieausrüstern. Die Zahlen unterstreichen die Dringlichkeit: 80% der industriell generierten Daten bleiben ungenutzt, obwohl 2023 weltweit 132 Zettabyte generiert wurden. Damit Unternehmen in Ökosystemen überhaupt miteinander kommunizieren können, braucht es semantische und technische Interoperabilität – das PTW-Team hat dafür ein konkretes Werkzeug entwickelt: das Ecosystem Gateway, das Portabilität zwischen unterschiedlichen Systemen ermöglicht. Als lebendes Beispiel dient der CIRP Data Space, maßgeblich vorangetrieben von TU Darmstadt und TU Wien. Mit dem neuen Transferprojekt LEONIDAS sollen Sichtbarkeit und Nutzbarkeit von Datenökosystemen gezielt weiterentwickelt werden.

Interoperabilität, Industriestrategie und ein stumpfer Bohrer

Dominik Rohrmus (LNI 4.0 – Labs Network Industrie 4.0 e.V.) & Roland Sommer (Plattform Industrie 4.0 Österreich) setzten den Rahmen für die zweite Tageshälfte. Interoperabilität ist und bleibt das zentrale Thema – das zeigte der IMX Showcase eindrucksvoll: „Hatten Bock, Daten zu teilen.“ Das International Manufacturing-X (IMX) Ökosystem verfolgt genau diesen Ansatz: föderiert, dezentralisiert, kollaborativ – offen, global und branchenübergreifend. Ein starkes Praxisbeispiel lieferte das EU-Projekt SM4RTENANCE: 42 Partner aus 11 EU-Ländern arbeiten daran, datengetriebene Wartung zu ermöglichen – konkret etwa bei der Frage: ab wann wird ein Bohrer stumpf? Den größeren Rahmen lieferte die Industriestrategie 2035 der Plattform Industrie 4.0 Österreich: Österreich soll bis 2035 in die Top 10 der OECD-Länder bei der Industrieproduktion. Ganz vorne bei den Schlüsseltechnologien: Künstliche Intelligenz.

Podiumsdiskussion: Vertrauen ist die Währung der Datenwirtschaft

Den inhaltlichen Abschluss bildete eine Podiumsdiskussion mit allen Keynote-Sprecher:innen rund um drei Leitfragen.

Bei der Frage nach den Chancen souveräner Data Spaces für Europas digitale Zukunft brachte Niggeschmidt die Praxis-Perspektive auf den Punkt: Über Lösungen wird viel geredet – aber wenn es darum geht, Hersteller mit Daten auszustatten, gehen die Barrieren hoch. Misstrauen, Juristerei, Regularien – trotz langjähriger Partnerschaften. Rohrmus bestätigte das aus politischer Perspektive: der vorgestellte IMX-Showcase funktionierte nur, weil menschliches Vertrauen vorhanden war. Sommer sieht große Chancen für europäische Unternehmen – das Bewusstsein für Datensouveränität ist da, die Bereitschaft dafür zu zahlen auch. Leonie ergänzte: Services, die nicht billig kopiert werden können, sind Europas Chance. Andreas Huber: Skills und datenbasierte Services sind verteidigbar – im Gegensatz zur Hardware. Und Victor schloss mit dem vielleicht stärksten Satz des Tages: „Wir haben schon alles, was wir brauchen. Wir müssen es nur verwenden.“

Bei der Frage, wie Data Spaces und KI gemeinsam ihren Mehrwert entfalten, lieferte Sommer den entscheidenden Twist: Data Spaces sind das Instrument, um hochqualitative Daten für KI-Modelle bereitzustellen. Leonie ergänzte eine oft unterschätzte Ressource: das tiefe Domainwissen der europäischen Industrie – genau das, was KI-Modelle brauchen. Rohrmus zog den größten Bogen: Der nächste Nordstern sind autonome Systeme – und der Weg dorthin führt über KI und föderiertes Lernen.

Zur Frage, wo Europa bei Data Spaces steht, war Sommer ehrlich: „Europa hat’s erfunden“ – aber der Vorsprung darf nicht verspielt werden. Seine vier Prioritäten: skalieren, mehr selbsttragende Use Cases schaffen, Geschwindigkeit erhöhen, vereinfachen. Niggeschmidt stimmte zu: Regeln können wir, beim Skalieren straucheln wir – gerade KMUs brauchen mehr Unterstützung. Rohrmus: umsetzen, EDGE-Technologien einsetzen, automatisieren. Und Victor: „Man muss irgendwo mal anfangen.“

champI4.0ns Award 2026: Datengetriebene Innovation verdient eine Bühne

Der champI4.0ns Award – 2024 zum ersten Mal vergeben, damals gewann die Datenberg GmbH – gab auch 2026 innovativen Unternehmen eine Bühne. Eine Expert:innen-Jury bestehend aus Dominik Rohrmus, Konrad Solbrig und Dan Voicu Talpeanu entschied nach klaren Kriterien. Alle Nominierten haben ihre Lösung in einem Kurzvideo vorgestellt, abrufbar auf der champI4.0ns Website.

  1. autonomIQ automatisiert die CAM-Planung in der Zerspanung mithilfe selbstlernender KI – für präzise, effiziente und fehlerarme Fertigungsprozesse.
  2. SICK AG mit Assist – kamerabasierte KI überwacht manuelle Montageprozesse in Echtzeit, erkennt Fehler sofort und erhöht die Prozesssicherheit direkt am Arbeitsplatz.
  3. Selfbits mit der Manufacturing Suite – vernetzt Maschinen, Menschen und Systeme, um Produktionsdaten in Echtzeit für Planung, Qualität und Effizienz nutzbar zu machen.

Herzlichen Glückwunsch an alle Platzierten und Nominierten!

Wissen zum Mitnehmen – Ergebnisbroschüre & Springer Buch

Vier Jahre champI4.0ns – und die Ergebnisse sollen nicht in der Schublade verschwinden. Gleich zwei Publikationen machen das Projektwissen zugänglich.

Die Broschüre „Daten nutzen. Produktion verstehen.“ bereitet die Projektergebnisse niedrigschwellig und inspirierend auf – eingeordnet in Software & Hardware, Handlungsempfehlungen, Verfahren und Modelle. Die Holzwirtschaft dient als konkretes Beispiel, die Projektpartner kommen selbst zu Wort. Etwas, das man wirklich in die Hand nehmen kann.

Das Springer Buch „Intelligent and Sovereign Use of Data in Manufacturing“ arbeitet die Ergebnisse wissenschaftlich fundiert heraus – in fünf Modulen: datengetriebene Transformation, Automatisierung und Steuerung, souveräner Datenaustausch, Digitale Produktpässe sowie Governance und Recht. Es erscheint als Open Access und ist in Kürze abrufbar.

Abschluss: Stolz, Dankbarkeit – und es geht weiter

Martin Benfer verabschiedete die Gäste mit einem Satz, der die Stimmung des Tages perfekt traf: „Wir sind sehr stolz, dass wir dieses Projekt so über die Bühne gebracht haben.“ Der Dank floss in beide Richtungen – der deutsche wie der österreichische Konsortialführer würdigten ausdrücklich die gute und wertvolle Zusammenarbeit über die gesamte Projektlaufzeit. Ein besonderer Dank galt dem Team vor Ort für die reibungslose Organisation sowie den Beiräten, deren Begleitung das Projekt nachhaltig geprägt hat.

Daniel Bachlechner ergänzte, was alle spüren konnten: Das hier ist kein Ende – es ist ein Aufbruch. „Wir gehen in Folgeprojekte und weitere Aktivitäten.“

Vier Jahre. 17 Partner. Vier Use Cases. Zwei Publikationen. Zahlreiche Veröffentlichungen. Ein Award. Und ein Ökosystem, das weiterlebt.