Von Daten zur Anwendung: MEDAM und der KI-Transfer in der additiven Fertigung

Additive Fertigung gilt seit Jahren als Schlüsseltechnologie für die Medizintechnik. Ihr Potenzial ist groß: von individualisierten Bauteilen bis hin zu neuen Wegen in der Produktion. Doch zwischen technischer Machbarkeit und industriell nutzbarer Anwendung liegt eine entscheidende Herausforderung: der Transfer in reale Prozesse.
Genau hier setzt das Forschungsprojekt MEDAM an. Und genau hier bringt Chimaera seine Erfahrung aus KI-gestützter Bildverarbeitung, strukturierter Annotation und anwendungsnaher Softwareentwicklung ein.
Im Rahmen der MEDAM-Transferveranstaltung an der Technischen Hochschule Rosenheim hat unser CEO Dr.-Ing. Dieter Hahn mit seinem Vortrag zu „Annotation and AI in Medical and Industrial Image Processing“ zentrale Erfolgsfaktoren für den Einsatz von KI in medizinischen und industriellen Bildverarbeitungsprozessen aufgezeigt. Die Diskussion im Anschluss hat deutlich gemacht: Die Perspektiven aus beiden Welten sind enger miteinander verbunden, als es auf den ersten Blick scheint.
 

KI beginnt mit Daten
Ein zentrales Thema des Vortrags war die Rolle von Daten. Denn KI-Projekte scheitern in der Praxis selten an fehlender Modellkomplexität, sondern an einer unzureichenden Datenbasis.
Hochwertige Annotationen sind dabei nicht nur ein vorbereitender Schritt, sondern die Grundlage für belastbare Ergebnisse. Gerade in der medizinischen und industriellen Bildverarbeitung entscheidet die Qualität der Daten darüber, ob ein Modell robuste Erkenntnisse liefert oder nur unter Laborbedingungen funktioniert.
Für Chimaera ist das ein Kernpunkt der Arbeit: Wir denken KI nicht als isolierte Modellfrage, sondern als Prozess, der bei der Datenstruktur beginnt.
 

Von der Erkennung zur Entscheidung
In der industriellen Bildverarbeitung geht es längst nicht mehr nur um das bloße Erfassen von Bildern. Entscheidend ist, aus Bilddaten zuverlässige Informationen für konkrete Entscheidungen zu gewinnen.
Typische Anwendungen reichen von der Erkennung von Objekten, Fehlern und Anomalien über die Segmentierung und Klassifizierung einzelner Elemente bis hin zur Extraktion von Formparametern, Geometrien und Objektgrößen. Hinzu kommen Aufgaben wie Rauschunterdrückung und Artefaktreduktion.
Gerade in der additiven Fertigung spielt das eine zentrale Rolle. Denn hier hängen Bauteilqualität, Materialverhalten und Prozessstabilität eng zusammen. Bildverarbeitung wird damit zu einem strategischen Werkzeug, nicht nur für Analyse, sondern zunehmend auch für Prozessverständnis und Prozesssteuerung.
 

Technologie braucht Kontext
Ein weiterer wichtiger Punkt aus Dieter Hahns Vortrag: Technologie allein reicht nicht aus.
Erfolgreiche KI-Anwendungen entstehen dort, wo technische Systeme mit Domänenwissen, Prozessverständnis und interdisziplinärer Zusammenarbeit zusammenkommen. Wer additive Fertigung mit KI verbinden will, muss vom Dateninput bis zur Nutzung im realen Anwendungsumfeld die gesamte Prozesskette verstehen.
Genau deshalb verfolgt Chimaera einen ganzheitlichen Ansatz. Wir entwickeln nicht für den isolierten Use Case, sondern für den Einbettungszusammenhang: in bestehende Workflows, in konkrete Anforderungen und in komplexe Systemlandschaften.
 

Deployment schafft Wert
Ein Modell kann technisch überzeugend sein und trotzdem im Alltag keinen Mehrwert erzeugen. Der Grund liegt oft nicht im Modell selbst, sondern in der fehlenden Integration.
Der eigentliche Wert von KI entsteht erst im Deployment, also dort, wo Systeme in bestehende Prozesse eingebettet werden, etwa in:

• Qualitätssicherungsprozesse,
• Produktionsumgebungen,
• datengetriebene Entscheidungslogiken.

Nahtlose Integration ist deshalb kein letzter Schritt, sondern ein zentraler Erfolgsfaktor. Nur wenn KI-Anwendungen in bestehende Abläufe passen, können sie ihren Nutzen langfristig entfalten.
 

Standardisierung ermöglicht Skalierung
Ein oft unterschätzter Hebel liegt in der Standardisierung. Modulare Plattformen und wiederverwendbare Schnittstellen schaffen nicht nur Effizienz in der Entwicklung, sondern auch die Voraussetzung für Skalierbarkeit.
Gerade im Transfer zwischen Forschung und Industrie ist das entscheidend. Standardisierte Strukturen reduzieren Reibungsverluste, erleichtern die Zusammenarbeit und machen Lösungen robuster und übertragbarer.
Für Chimaera ist genau das ein wichtiger Baustein, um KI-Anwendungen nachhaltig weiterzuentwickeln, nicht als Einzelprojekt, sondern als belastbare Infrastruktur für wiederkehrende Anforderungen.
 

KI ist ein fortlaufender Prozess
Vielleicht die wichtigste Erkenntnis des Vortrags: KI ist nie „fertig“.
Modelle müssen überwacht, weiterentwickelt und an neue Daten und Anforderungen angepasst werden. Das gilt in der medizinischen genauso wie in der industriellen Bildverarbeitung. Wer KI erfolgreich einsetzen will, braucht daher nicht nur Technologie, sondern auch die Bereitschaft zur kontinuierlichen Iteration.
MEDAM zeigt exemplarisch, wie dieser Transfer gelingen kann: durch Austausch, durch interdisziplinäre Zusammenarbeit und durch die konsequente Ausrichtung auf reale Anwendungsfälle.