HAAR / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Wahtari GmbH aus Haar entwickelt KI-gestützte optische Qualitätssicherungsscanner für die industrielle Fertigung. Das Startup setzt dabei auf eigene Hardware mit bis zu zwei Meter hohen Scanner-Einheiten und ergänzt sie um KI-Software direkt am lokalen Server. Wahtari wirbt mit einer Erkennungsquote von 99,9 Prozent und beschreibt drei spezialisierte Produktlinien für Bandmaterial, Rohre sowie Reifen. Mit dem Umzug in größere Flächen will das Unternehmen seine Entwicklung und den Betrieb in Haar verstetigen.
Qualitätssicherung wird in vielen Werken noch immer als Kampf zwischen Taktzeit und Handarbeit verstanden. Zu langsam darf die Prüfung nicht sein, zu ungenau darf sie auch nicht werden. Genau an dieser Stelle setzt die Wahtari GmbH aus Haar an und positioniert ihre KI-gestützten optischen Scanner als durchgängige Lösung für automatisierte Sichtprüfungen in der Produktion. Besonders auffällig ist dabei die Kombination aus eigener Hardware und KI-Software, die nicht nur eine Kamera auswertet, sondern den Prüfprozess entlang klarer Produktreferenzen organisiert.
Technisch betrachtet arbeitet das System mit einem Abgleich gegen ein makelloses Ausgangsprodukt. Der Scanner erfasst zunächst das Referenzobjekt und nutzt diese Bildbasis, um danach andere Exemplare mit optischer Präzision zu vergleichen und anschließend potenzielle Fehler zu lokalisieren. Laut Wahtari erkennt die Anlage dabei sehr kleine Unterschiede auf Oberflächen, etwa Risse, Löcher, Verunreinigungen, Anhaftungen oder Verformungen. Solche Fehlerbilder sind in der Praxis häufig schwer konstant zu prüfen, weil sie sich je nach Material, Geometrie und Oberflächenstruktur unterschiedlich zeigen. Indem die Technologie das Prinzip „Referenz zuerst, Abgleich danach“ in die Linie überführt, reduziert sie den Bedarf an manuellen Abnahmeschritten.
Wahtari beschreibt außerdem, dass die Scanner bis zu zwei Meter hoch sind und je nach Einsatzbereich unterschiedliche Spezialisierungen haben. In der Architektur steckt demnach nicht nur die Bildaufnahme, sondern auch die KI-basierte Software direkt in der Lösung; dadurch soll der Prüfablauf ohne externe Abhängigkeit funktionieren. Der Anbieter betont, dass nicht einmal eine Internetverbindung nötig sei, sondern ein lokaler Server im Betrieb ausreicht. Das ist gerade für Produktionsumgebungen relevant, in denen Datenflüsse, Latenz und Systemverfügbarkeit streng organisiert werden müssen. Für IT- und OT-Teams bedeutet das konkret: weniger Schnittstellen- und Integrationsaufwand als bei Ansätzen, die KI-Auswertung über zentrale Cloud-Komponenten erzwingen.
Marktseitig folgt die Wahtari-Strategie einem Ansatz, der in der Branche nicht überall beliebt ist: Eigenproduktion der Hardware. Dominik Scheffel, CEO und Mitgründer des 2019 gegründeten Startups, sagt, viele Unternehmen nähmen davon Abstand, weil Scanner als großer Kostenfaktor gelten. Wahtari berichtet, dass das Projekt anfangs sogar belächelt worden sei, intern aber der richtige Schritt gewesen sei. Dass der Anbieter beides aus einer Hand anbietet, soll aus Sicht des Unternehmens vor allem die Abstimmung zwischen Sensorik, optischer Auslegung und KI-Auswertung verbessern. Genau diese Kopplung bildet auch die Grundlage für die von Wahtari beworbene Erkennungsquote von 99,9 Prozent, die im Qualitätsumfeld als harter Zielwert verstanden wird.
Auf Produktseite nennt Wahtari drei Linien mit klaren Aufgabenprofilen: nScan für Artikel aus Bandfertigung, nLine für Kabel, Drähte, Schläuche und Rohre sowie nTire für Reifen. nScan wird als schnell integrierbar in bestehende Linien beschrieben und soll für verschiedene Materialien geeignet sein. nLine setzt laut Anbieter auf eine 360-Grad-Lösung mit drei Kameras, um Anomalien präzise zu erfassen; nTire hingegen zielt auf typische Materialfehler auf komplexen Oberflächen. Solche Spezialisierungen sind in der Praxis ein Vorteil, weil reine „Allround“-Vision-Systeme oft nur mit Kompromissen arbeiten: wechselnde Geometrien erfordern dann mehr Kalibrierung, das Fehlerbild ist weniger stabil und die Fehlalarmquote steigt. Mit drei Produktfamilien wird das Risiko eher in der Entwicklung als im laufenden Betrieb adressiert.
Auch die Frage „Warum KI?“ beantworten die Gründer explizit. Scheffel argumentiert, dass KI-gestützte Erkennungssysteme zuverlässiger seien als ein Mensch oder klassische Maschinenabläufe. Der Mensch sei durch Konzentration und Geschwindigkeit beeinflussbar; eine Maschine wiederum sei meist aufwendig zu programmieren und auf feste Abläufe getrimmt. KI-Modelle hingegen lassen sich trainieren, gelten als lernfähig und im Umgang präzise. Daneben positioniert Wahtari seine KI als anders als die KI, die etwa in Chatbots zum Einsatz kommt: statt Sprache steht die optische Qualitätsdetektion im Fokus. Operativ bedeutet das laut Beschreibung auch, dass das System ohne Cloud-Training auskommt und mit einem lokalen Server ausfährt.
Die organisatorische Entwicklung spiegelt die technische Ausrichtung wider: Wahtari beschäftigt rund 40 Angestellte und arbeitet an den drei genannten Produkten. Wegen unzureichender Kapazitäten im Jagdfeldzentrum ist das Unternehmen in die Richard-Reitzner-Allee im Stadtteil Eglfing gezogen und konnte dabei seine Fläche fast verdoppeln. Der Umzug unterstreicht, dass es bei einem solchen Ansatz nicht nur um Modelltraining geht, sondern auch um Hardware-Integration, Testaufbauten und den operativen Betrieb der Scan-Systeme. Dass Staatssekretär Tobias Gotthardt das Unternehmen besucht hat, ebenso Bürgermeister Andreas Bukowski und eine Vertreterin des städtischen Amts für Innovation, Wirtschaftsförderung und zentrale Dienste, zeigt zudem: Die Lösung wird als Standortthema wahrgenommen und nicht nur als individuelles Pilotprojekt.
Für den Einsatz in Unternehmen lautet der praktische Nutzen damit vor allem: weniger manuelle Prüfaufwände und eine stabilere Fehlererkennung entlang der Linie. Wenn ein Scanner sowohl Referenzabgleich als auch Fehlerlokalisierung automatisch erledigt, lässt sich der Prüfprozess eher in standardisierte Qualitätspipelines überführen. Gleichzeitig bleibt die Herausforderung bei jeder optischen Lösung die richtige Parametrierung auf konkrete Produkte und typische Fehlerbilder; genau hier dürfte die Eigenentwicklung der Hardware ein Differenzierungsfaktor sein. Wahtari vertreibt seine Produkte laut eigener Darstellung weltweit, unter anderem nach Asien sowie in Nord- und Südamerika. Für die weitere Entwicklung wird entscheidend sein, wie gut sich das System bei neuen Materialien und wechselnden Produktionsbedingungen ohne hohen manuellem Aufwand adaptieren lässt.
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