Intro
B+T Story

Data Deal:
KI verstehen und nachhaltig umsetzen

Die B+T Unternehmens­gruppe ist Vorreiter bei der Digitali­sierung in der Ober­flächen­technik. Mit einer eigenen KI optimieren die Hütten­berger interne Prozesse, schonen den Verbrauch von Ressourcen und sorgen für eine schnelle Ermittlung des CO₂-Fußab­drucks. Davon profi­tieren Kunden wie Automobil­zulieferer und Anbieter von Medizin­technik.

Vom Datengeber zur eigenen KI: Implementierung künstlicher Intelligenz

Wenn in der Oberflächen­technik Aufträge auf ihre Machbarkeit geprüft werden, gehen damit in der Regel aufwändige Prüfungs- und Bewertungs­­aufgaben einher. Die Ein­schätzung erfolgt auf Basis von vorhandenen Berech­nungen und viel persönlicher Erfah­rung, damit ist sie zeit­intensiv und potenziell fehler­anfällig. Künst­liche Intelligenz ist in diesem Zusammen­hang eine große Chance, das hat die B+T Unter­nehmens­gruppe früh erkannt. In verschie­denen Forschungs­projekten zu KI in der Oberflächen­technik war sie bereits Datengeber und profitierte von den Ergeb­nissen. 2024 entschied die Geschäfts­führung, eine eigene KI auf den firmen­internen Servern zu etablieren. Vorteile ergaben sich dadurch nicht nur ökono­misch, sondern auch in puncto Nach­haltigkeit.

Die Vorteile der Innovation

Vorteil 01
Sichere Machbarkeits­bewertung

Die KI verknüpft Prozessdaten, Kunden-Normen und interne Anforde­rungen an technische Abläufe. Sie ist in der Lage, Chancen und Risiken eines Auftrags zu analysieren und eine Einschätzung über den Zeit- und Qualitäts­­rahmen zu geben. Der Vorteil: Durch die automa­tisiert erhobenen Daten können Entscheidungen fundierter getroffen und Kunden­anfragen schneller beantwortet werden. Planbarkeit und Prozess­sicherheit der gesamten Dienst­leistung verbessern sich. Die gesamten KPI fließen automatisiert in die KI für das Management-Review ein. Hierbei profitiert B+T durch eine erhebliche Zeitersparnis.

BuT-vorteil-Ressourceneinsparung

Vorteil 02
Ressourcen­einsparung

Durch die Erfassung von Prozessdaten in Echtzeit werden Auffällig­keiten, Störungen und Fehler in den Anlagen systematisch doku­mentiert und als Einfluss­faktoren auf den Material­einsatz bewertet. Dadurch begegnet B+T einem typischen Problem aus der Galvanik: der Verschleppung von Chemi­kalien aus den Beschichtungs­wannen, die bisher nur schwer zu quantifizieren war. Mit Erfolg: Mithilfe von KI sank der Material- und Chemi­kalien­verbrauch bereits im Schnitt um 2,5 bis 3 Prozent.

BuT-vorteil-CO2-Fußabdruck

Vorteil 03
Bessere Bestimmung des CO₂-Fußabdrucks

Erste Untersuchungen zeigen, dass die KI durch die Analyse von Verbrauchs­daten, Produkt­parametern und Störungen in der Lage ist, einfache Handlungs­­empfehlungen zur Reduktion des CO₂-Ausstoßes zu gene­rieren. So können Chemi­­kalien, Abwasser und Energie gezielt weiter reduziert und Ober­­flächen allgemein umwelt­­freund­licher beschichtet werden. 

BuT-vorteil-Energieeffizienz

Vorteil 04
Energieeffizienz verbessern

Künstliche Intelligenz macht die Beschich­tungs­­prozesse bei B+T insgesamt effizienter. Anstelle von zeit­auf­wän­digen Rund­gängen durch das Personal liefern tägliche, auto­mati­sierte Reports den Soll-/Ist-Vergleich der Anlagen. Die KI unterstützt durch die Analyse der Zähler­stände und Nacharbeits­­bedarfe bei der Identifikation von Fehler­­quellen und Ineffi­zienzen. So sehen die Betriebs­­leiter jeden Morgen direkt, wo Handlungs­bedarf besteht. Das macht sowohl den Einsatz menschlicher Arbeits­kraft als auch den Energie­­verbrauch effizienter.

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Auffälligkeiten und Störungen in den Maschinen werden in Echtzeit ausgelesen und analysiert.
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Mithilfe der KI arbeiten die Maschinen effizienter. Es kommt zu weniger Verschleppung von Chemikalien und der Materialverbrauch sinkt.
HTAI_Innovate-Hessen_B_T_0183_Produktionsprozess
Aufträge aus der Industrie können sicherer auf ihre Machbarkeit geprüft werden. Es kommt zu weniger Fehlern und Ausfällen im Produktionsprozess.
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Daten aus den Prüfprozessen – hier von der Härteprüfung – werden zur Analyse in die KI gespeist.
Der CEO im Interview
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CEO Frank Benner im Interview

Frank Benner, CEO bei der B+T Unternehmensgruppe, über KI als Notwendigkeit für Industrie und Wirtschaft. 

Die B+T Unternehmensgruppe sieht KI als Treiber für ihre Nachhaltig­keits­strategie. Wie kann künstliche Intelligenz ein nachhaltiges Wirtschaften begünstigen?

Frank Benner: Künstliche Intelligenz macht die „unsichtbare Datenwelt“ hinter den Prozessen sichtbar und verständlich – erst dieses tiefere Prozess­verständnis ermöglicht gezielte Optimierungen. Das Ergebnis ist für uns ganz konkret in der täg­lichen Arbeit zu sehen: Wir müssen weniger nach­ar­beiten, verbrauchen weniger Material und Energie. Ein wesent­licher Punkt ist dabei die Zusam­men­arbeit zwischen den Gewerken, also von Daten­­expertise auf der einen und erfahrenen Fach­arbeitern und ‑arbeiter­innen aus der Galvanik auf der anderen Seite. Man könnte auch sagen: Nach­haltige Effekte entstehen, wenn digitale Analyse praktisches Prozess­­verständnis trifft. 

»Ich bin überzeugt, dass wir nur gemeinsam durch Digi­tali­sierung und intelli­gente Prozesse nach­hal­tiger werden können.«

Frank Benner
CEO B+T Unternehmensgruppe

Was haben Sie bisher konkret erreicht?

Wir konnten unseren Material- und Chemi­kalien­verbrauch bereits um rund drei Prozent senken, weil Nach­arbeit und Ausschuss deutlich zurück­ge­gangen sind. Nach Scope 1 und 2, also bei den direkten Emis­­sionen und der eingekauften Energie ist B+T bereits weitest­gehend klima­­neutral, auch dank der KI. Unser Ziel ist es, nun auch die sonstigen Emis­sionen entlang der Wert­­schöpfungs­kette – Scope 3 – zu redu­zieren und im besten Fall zu neu­trali­sieren. Ein großer Meilen­stein war zudem, dass wir das Manage­ment-Review komplett automa­tisiert erstellen können, inklu­sive Risiken, Chancen und Hand­lungs­empfehlungen. Und ganz praktisch: Unsere Betriebs­leiter haben morgens in wenigen Minuten einen klaren Überblick über Auslastung, Störungen und Energie­verbrauch. Das spart enorm viel Zeit und macht uns schneller und effizienter.

Welche Nachhaltig­keits­ziele haben Sie sich gesteckt und wie wollen Sie mit KI darauf einzahlen?

Unser klares Ziel ist es, den öko­lo­gischen Fuß­ab­druck unseres Unter­nehmens so weit wie möglich zu redu­zieren. KI ist dabei ein zentrales Werk­zeug. Sie hilft uns, Ressourcen und Energie effizienter einzu­setzen und den CO₂-Ausstoß präzise zu erfassen. Aber wir denken über unser Unter­nehmen hinaus. Deshalb habe ich in unserem Bran­chen­verband, der DGO – Deutsche Gesellschaft für Galvano- und Ober­flächen­technik, auch den Fach­­aus­schuss Digita­lisie­rung und Innovation mitbe­gründet. Dort treiben wir das Thema KI bran­chen­weit voran. Die Galvanik- und Ober­­flächen­­technik ist sehr ener­gie­intensiv und ich bin überzeugt, dass wir nur gemeinsam durch Digi­tali­­sierung und intelligente Prozesse nach­haltiger werden können.

Frank Benner, CEO
KI gehört zum täglichen Geschäft

Glossar

Glossar: Nachhaltig­keits­kategorien nach dem Green­house Gas Protocol

Das Greenhouse Gas Protocol (GHG) stellt weltweite Standards für die Bilan­zierung von Treib­­haus­gasen bereit. Es wurde entwickelt, um Unternehmen, Regierungen und anderen Organi­sationen eine konsistente und trans­parente Methode zur Messung ihrer Emissionen zu bieten. 

Hinter dem GGH steht eine Partnerschaft zwischen dem World Resources Institute (WRI) und dem World Business Council for Sustain­able Development (WBCSD). Ziel ist die Redu­zierung von Treibhaus­gasemis­sionen. Zu den wichtigsten Kate­gorien gehören dabei aktuell die Scopes 1, 2 und 3. 

  • Scope 1

    Direkte Emissionen, die im Unter­neh­men selbst entstehen. Zum Beispiel durch eigene Heiz­kessel, Produk­tions­anlagen oder Firmen­fahrzeuge.

  • Scope 2

    Indirekte Emissionen aus eingekaufter Energie wie Strom, Wärme oder Dampf. Indirekte Emissionen entstehen beim Energie­versorger, werden aber dem Unter­nehmen zugerechnet.

  • Scope 3

    Alle übrigen indirekten Emissionen entlang der Wert­schöp­fungs­kette, zum Beispiel durch Herstellung und Trans­port von Roh­stoffen, Geschäfts­reisen, Nutzung der Produkte oder deren Ent­sorgung.

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Dank der präzisen Datenerhebung mit KI lassen sich Verbräuche auch über einen längeren Zeitraum vergleichen und optimieren.
HTAI_Innovate-Hessen_B_T_0197_KI-Auswertung
Die KI ermöglicht es allen Mitarbeitenden, umfassende Informationen aus dem Produktionsprozess auf einen Blick zu sehen — und die passenden Entscheidungen sicherer zu treffen.
HTAI_Innovate-Hessen_B_T_0318_Geschäftsführung
CEO Frank Benner: Die Haltung der Geschäftsführung spielt eine wesentliche Rolle beim Einsatz von KI in der Industrie.
HTAI_Innovate-Hessen_B_T_0037_KI-Software
Die Software stellt KI-generierte Daten grafisch und übersichtlich dar.
KI-Implementierung

KI-Implemen­tierung
Step by Step

B+T war lange Daten­lieferant für Forschungs­projekte zum Einsatz von künstlicher Intelli­genz in der Ober­flächen­technik. Das heißt: Man sah, was mit Daten machbar ist. Aber auch, welche Grenzen bestehen, wenn man keine eigene Kontrolle über Systeme und Ergebnisse hat. Der Aufbau einer eigenen KI war für Frank Benner und sein Team daher der einzige folge­richtige Schritt. So ging das Unter­nehmen dabei vor:

1. Unabhängig­keit und Datenhoheit

Die Auswahl der richtigen Software

Um nicht an externe Partner gebunden zu sein und selbst die Kontrolle über sensible Pro­duktions- und Kunden­daten zu behalten, entschied sich B+T gegen eine Cloud-Lösung. Auch eine fertige Stan­dard­lösung kam nicht infrage. Statt­­dessen fiel die Wahl auf ein Open-Source-Modell in Kombi­nation mit maßge­schnei­derter Program­mierung. Das System läuft auf den Firmen­servern hinter der eigenen Firewall. 

2. Programmierung trifft Praxis

Kompetenzaufbau und fachlicher Austausch 

Eine maßgeschneiderte KI für die eigenen Anforde­rungen war von Beginn an das Ziel. Dafür stellte B+T einen Data Scientist ein, der sich zunächst mit den grund­legenden Abläufen in den Anlagen wie Auslastung und chemischen Prozessen vertraut machte. Eine enge und verständ­nis­volle Zusammen­arbeit zwischen den verschiedenen Fach­kollegen und -kolleginnen war Voraus­setzung für das Gelingen. Wichtig ist zudem eine klare interne KI-Policy, die genau festlegt, welche Entschei­dungen die Maschine treffen darf und an welcher Stelle weiterhin der Mensch das letzte Wort hat.

3. Iteratives Vorgehen

Von ersten Use Cases zu fundierten Kennzahlen

Von der Entscheidung, KI einzusetzen bis zu den ersten praxis­tauglichen Ergeb­nissen, vergingen knapp vier Monate. Gestartet wurde mit kleinen Use-Cases zum Erkennen von Störungen oder der Auslastung von Anlagen samt Verbes­serungs­vorschlägen. 

Die KI wird primär durch die Integration zusätzlicher Schnitt­stellen und den Zugriff auf unterschiedliche Daten­quellen erweitert, was ihren Funktions­umfang erheblich steigert. Zwar erfolgt auch eine partielle Weiter­entwick­lung durch Fine-Tuning, jedoch sind es vor allem die Erwei­terungen durch speziali­sierte Agenten und verbundene Daten­quellen, die ihre Leistungs­fähig­keit maß­geblich beeinflussen.

Im Zuge des kontinuier­lichen Ausbaus ermöglicht die KI, immer präzisere Infor­ma­tionen zum Material­einsatz zu analy­sieren, Potenziale für Kosten­senkungen zu ermitteln und relevante Nachhaltig­keits­kennzahlen zu berechnen. Auf diese Weise trägt sie aktiv zur Verbes­serung der Umwelt­bilanz von B+T bei.

Innovation fördern

Innovation fördern

B+T beteiligt sich jährlich an zwei bis drei neuen Forschungs­projekten. Im Bereich KI zuletzt zusammen mit dem Fraunhofer-Institut für Schicht- und Ober­flächen­technik IST und der TU Braun­schweig unter der Förde­rung des Bundes­minis­teriums für Bildung und Forschung. Start-ups und Unternehmen in Hessen stehen für Innovationen und Entwick­lungen im Bereich KI etwa das push-Stipendium und das F&E-Förder­programm zur Verfügung.

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  • 11.12.
    Der Mensch im Fokus des Change-Managements bei der Einführung von KI
  • F&E-Förderung

    Technologieförderung für den Mittelstand

  • KIckstart für die intelligente Produktion
    PDF, 4.67 MB
  • 16.12.
    Mit IoT-Plattformen KI-Anwendungen ermöglichen

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