IRVINE / LONDON (IT BOLTWISE) – Der Hamburger Gießereiunternehmer Henning Fehrmann zeigt Ingenieuren in Kalifornien, wie seine KI-Plattform MaterialsX Werkstoff-Rezepturen beschleunigen soll. Die Software soll laut Darstellung auch dann Ergebnisse liefern, wenn für ein Material bisher kaum Daten vorliegen. Fehrmann koppelt KI-Algorithmen an physikalische und chemische Gesetze und setzt auf eine experimentelle Validierung. Im Mittelstand ist das Ziel ein „Betriebssystem“ für Industrieprozesse – ohne externe Geldgeber.
Wenn Henning Fehrmann aus Hamburg zu einem Publikum aus Ingenieuren der Metallverarbeitung an die University of California in Irvine reist, geht es nicht um eine allgemeine „KI-hat-alles“-Erzählung. Er stellt die Frage anders: Wie kommt Industrie schneller zu Werkstoffen, ohne sich auf jahrzehntelange Datenbestände verlassen zu müssen? Seine Antwort trägt den Namen MaterialsX und soll ein Zusammenspiel aus Materialwissenschaft, Engineering und Künstlicher Intelligenz organisieren, das die Durchlaufzeit für neue Rezepturen von bislang eher langen Entwicklungszyklen auf wenige Tage drücken soll. Entscheidend ist dabei weniger das Schlagwort KI, sondern der Anspruch, dass die Algorithmen physikalische und chemische Regeln einbeziehen und damit dort unterstützen, wo generative KI typischerweise nur dann stark ist, wenn bereits passende Daten existieren.
Fehrmanns Ausgangspunkt ist die industrielle Realität der Werkstoffentwicklung. Nach seiner Darstellung nutzt die Industrie weltweit nur etwa tausend metallische Materialzusammensetzungen, während „Rezeptbücher“ aus der Vergangenheit dominieren. Gleichzeitig nennen viele Unternehmen ihre Zeitpläne nicht ohne Grund konservativ: Für einen neuen industriereifen Werkstoff seien schnell mehrere Jahre nötig. Fehrmann beziffert das Risiko besonders deutlich über die Mindest- und Referenzgrößen: Zwei Millionen Euro Minimum und fünf Jahre seien eine Faustformel, in der Luftfahrt könne der Zeitraum eher zehn bis fünfzehn Jahre umfassen. In diesem Spannungsfeld will MaterialsX einen Engpass aufbrechen – indem die Plattform den Suchraum für neue Materialien strukturiert, Kandidaten priorisiert und damit die experimentellen Schritte gezielter macht.
Technisch setzt die Plattform laut Beschreibung genau an dieser Schnittstelle an: Statt ausschließlich datengetrieben zu arbeiten, rechnet MaterialsX mit Regeln aus der Material- und Chemiesphäre und soll Ergebnisse auch dann liefern können, wenn es keine bestehenden Daten für ein Zielmaterial gibt. Das ist ein wichtiger Unterschied zu vielen Ansätzen, die primär aus historischen Messreihen lernen. Natürlich bleibt die Validierung experimentell: Auch wenn die Software Rezepturen vorschlagen soll, müssen Proben hergestellt und geprüft werden. Dennoch nennt Fehrmann als messbaren Effekt eine verkürzte Entwicklungszeit; seine Firma habe diese nach eigenem Bekunden von Jahren auf einen Zeitraum im Bereich von zwei bis vier Wochen gedrückt. In der Praxis bedeutet das, dass aus einer langen Schleife „hypothesenbasiert testen“ eher ein kuratierter Such- und Priorisierungsprozess wird.
Parallel zur KI-Plattform positioniert Fehrmann ein Wissenswerkzeug, das technische Domänenerfahrung bündelt. Im November 2023 stellte er „MatGPT“ als kuratiertes technisches Informations- und Antwortsystem vor, das auf mehrere Expertendatenbanken zugreift und dabei mit dem „geheimen Wissensschatz“ eines Unternehmens verknüpft werden kann. In der Beschreibung werden typische interne Reibungsverluste adressiert: Ein Verkäufer erhält eine technische Frage, die er nicht beantworten kann, reicht sie an Experten weiter, die ohne Kontext Rückfragen stellen – und das kann sich über Wochen ziehen. MatGPT soll solche Schleifen verkürzen, indem es innerhalb von Minuten statt innerhalb von Projektzyklen Antworten bereitstellt; Fehrmann nennt dabei auch eine konkrete Testphase mit TU-Forschern, bei der eine zuvor mehrwöchige Recherche auf etwa 30 Sekunden reduziert worden sein soll. Für Unternehmen ist diese Ebene oft ebenso relevant wie die Materialoptimierung selbst, weil sie die Nutzung des Ingenieurwissens in den Vertrieb und in den Projektalltag zieht.
Der Marktkontext erklärt, warum Fehrmann gerade jetzt an Aufmerksamkeit gewinnt. Im Mittelstand gilt KI zwar als Zukunftstechnologie, aber Investitionen bleiben häufig überschaubar, weil echte Wettbewerbsvorteile schwer messbar wirken und weil Datenaufbereitung, Pilotierung und Integration in bestehende Produktions- und Entwicklungsabläufe Ressourcen binden. Fehrmann argumentiert dagegen, dass es um „systematische“ Anwendung gehe und nicht um isolierte Einzelprojekte. Als Beispiele aus der eigenen Anwendung nennt er Verbesserungen bei Werkzeugstandzeiten von bis zu 30 Prozent sowie eine Senkung der Ausschussquote einer Druckgießerei von zehn auf acht Prozent. In einer weiteren Studie zum Karosseriebau reduziert sein Unternehmen einen Mix aus sechs Werkstoffen auf einen einzigen, wodurch der CO₂-Fußabdruck um mehr als die Hälfte gesunken sein und auch die Herstellungskosten um rund zehn Prozent zurückgegangen sein sollen. Solche Zahlen sind nicht nur Marketing, sondern signalisieren, dass die KI-gestützte Materialauswahl direkt in Qualität, Ausbeute und Nachhaltigkeitsziele einzahlt.
Auch seine Organisationsstrategie fällt ins Gewicht: Er beschreibt, dass er KI- und Datenspezialisten nicht im stillen Büro arbeiten lässt, sondern sie früh in den Metallbetrieb schickt, damit ein wechselseitiger Respekt zwischen Programmierung und Fertigung entsteht. Parallel dazu betont er, externes Kapital bewusst nicht aufgenommen zu haben: „alles aus eigenem Cash“, wobei die Firma als Familienunternehmen konservativ bleiben will. Diese Haltung passt zu einem weiteren Argument, das er bei Industriekunden und in den USA adressiert: Großkonzerne seien oft so kapitalintensiv und margineng, dass sie systematisch Neues nur schwer aufsetzen. Umgekehrt sieht er in Deutschland Unternehmen mit tiefem industriellem Know-how, die ihre Daten und Domänenkompetenz mit KI schneller in Vorteile übersetzen könnten. In Washington wolle er deshalb über ein KI-basiertes „Betriebssystem“ für Industrieunternehmen diskutieren – also weniger um einzelne Modellchen, sondern um eine durchgängige Infrastruktur für Entscheidungen entlang des Produktions- und Entwicklungsprozesses.
Für viele Entscheider ist an der Geschichte vor allem die Denkweise übertragbar: KI wird hier nicht als Ersatz für Ingenieurarbeit verstanden, sondern als Beschleuniger für den Weg von Physik und Chemie zu konkreten Kandidaten sowie für die Verwertung von Wissen innerhalb der Organisation. Gerade in Domänen, in denen Daten knapp sind oder lange Generationszyklen dominieren, kann ein Ansatz, der Regeln und experimentelle Validierung zusammendenkt, plausibler wirken als ein rein statistisches Modell. Fehrmann formuliert sein Ziel sogar als „Betriebssystem“ auf technischer Ebene – „wie SAP“, nur für technische Abläufe. Ob die Plattform in der Breite tatsächlich zur Standardkomponente wird, hängt am Ende davon ab, wie gut sich Datenflüsse, Validierungsschleifen und die Integration in bestehende Entwicklungs- und Produktionsumgebungen abbilden lassen. Doch die Richtung ist klar: Wenn Software zur Massenware wird, zählen nicht nur Modelle, sondern vor allem Daten, Domänenwissen und die Fähigkeit, Ergebnisse in Fabrikrealität zu übersetzen.
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