Die digitale Schicht: KI-Transformation in der Galvano- und Oberflächentechnik

In der industriellen Fertigung gilt die Oberflächentechnik seit Jahrzehnten als unverzichtbare „Enabling Technology“, da sie maßgeblich über Funktionalität, Lebensdauer und Qualität zahlreicher Produkte entscheidet.

 

Ob Korrosionsschutz, Verschleißbeständigkeit, elektrische Leitfähigkeit oder dekorative Eigenschaften – galvanotechnische und andere oberflächentechnische Verfahren sind aus modernen Produktionsprozessen nicht mehr wegzudenken.

 

Gleichzeitig ist die Branche traditionell stark von empirischem Erfahrungswissen, komplexen chemischen Zusammenhängen und fein abgestimmten Prozessparametern geprägt. Viele Entscheidungen beruhen bis heute auf dem Know-how erfahrener Fachkräfte sowie auf zeitaufwendigen Laboranalysen und manueller Prozessüberwachung.

 

Mit dem rasanten Fortschritt der Digitalisierung verändert sich dieses Umfeld jedoch grundlegend. Insbesondere die Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich zunehmend zu einem Schlüsselwerkzeug für die Analyse, Steuerung und Optimierung komplexer Fertigungsprozesse. Während KI lange Zeit vor allem als Zukunftstechnologie galt, hat sie sich im Jahr 2026 bereits zu einem praxisrelevanten Bestandteil moderner Produktionsstrategien entwickelt. Durch die Auswertung großer Datenmengen, lernfähige Algorithmen und Echtzeit-Analysen eröffnet KI völlig neue Möglichkeiten, Prozesse stabiler, effizienter und transparenter zu gestalten.

 

Für Unternehmen der Oberflächentechnik bedeutet dies einen tiefgreifenden Paradigmenwechsel. KI ermöglicht nicht nur eine präzisere Prozesskontrolle und eine frühzeitige Fehlererkennung, sondern trägt auch wesentlich zur Ressourcenschonung, Energieeinsparung und Qualitätssteigerung bei. Gleichzeitig entstehen neue Potenziale für automatisierte Entscheidungsprozesse, prädiktive Wartung und eine nachhaltigere Produktion. Damit entwickelt sich die Integration von KI zunehmend zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor in einer Branche, die sich zwischen traditionellem Expertenwissen und digitaler Transformation neu positioniert.

 

Ist-Stand der Einführung von KI in der Galvanotechnik und Oberflächentechnik

 

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in die Galvanotechnik und allgemeiner in die Oberflächentechnik befindet sich im Jahr 2026 in einer Phase beschleunigter Implementierung. Während in traditionellen Bereichen noch überwiegend manuelle und regelbasierte Steuerungsmechanismen dominieren, setzen zunehmend Unternehmen und Forschungseinrichtungen KI-basierte Systeme ein, um Prozesse zu automatisieren, Daten auszuwerten und Optimierungen in Echtzeit durchzuführen.

 

 

Der aktuelle Stand lässt sich folgendermaßen charakterisieren:

 

  • Dateninfrastrukturen werden aufgebaut: Viele galvanische Fertigungslinien verfügen heute über Sensorik zur Erfassung relevanter Prozessgrößen wie Temperatur, Stromdichte, pH-Wert, Badzusammensetzung und Beschichtungsdicke. Diese Daten bilden die Grundlage für KI-Algorithmen.
  • Pilotprojekte und hybride Systeme: In zahlreichen Anlagen laufen Pilotanwendungen zur prädiktiven Prozessüberwachung und zur adaptive Prozessregelung. Dabei arbeiten klassische Prozesssteuerungen mit KI-Modulen zusammen („hybride Steuerung“).
  • Integration in MES/ERP-Landschaften: KI-gestützte Analytik wird zunehmend in Manufacturing Execution Systems (MES) und Enterprise Resource Planning (ERP) eingebettet, um Fertigungskennzahlen mit Produktionsplanung und Qualitätsmanagement zu verknüpfen.
  • Forschung und Standardisierung: Hochschulen, Forschungsinstitute und Industrieverbände arbeiten an Standardmodellen zur KI-Validierung in der Oberflächentechnik, um reproduzierbare und zertifizierbare Anwendungen zu ermöglichen.
  • Trotz dieser Fortschritte ist der Einsatz von KI noch nicht flächendeckend. Viele kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen vor Herausforderungen wie begrenzten Datenressourcen, fehlender IT-Infrastruktur oder mangelndem Fachpersonal im Bereich Datenwissenschaft.

 

Beste Einsatzmöglichkeiten der KI in der Oberflächentechnik

 

Die Stärken von KI entfalten sich dort, wo große Datenmengen, komplexe Abhängigkeiten und variable Prozessbedingungen zusammenkommen. Zu den vielversprechendsten Anwendungsfeldern gehören:

 

1. Prozessüberwachung und Qualitätskontrolle

  • KI-Modelle analysieren Sensordaten in Echtzeit, um Abweichungen frühzeitig zu erkennen.
  • Anomalieerkennung reduziert Ausschuss und Fehlchargen, indem Prozessparameter sofort korrigiert werden.
  • Visuelle Inspektionssysteme mit Deep Learning erkennen Oberflächenfehler (z. B. Porosität, Delamination, Verfärbungen) zuverlässiger als klassische Bildverarbeitung.

 

2. Prädiktive Wartung (Predictive Maintenance)

  • Maschinendaten werden genutzt, um Verschleißmuster zu erkennen und Wartungszyklen vorherzusagen.
  • Dies führt zu höherer Maschinenverfügbarkeit und geringeren ungeplanten Stillstandszeiten.

 

3. Adaptive Prozessregelung

  • KI-Algorithmen passen automatisch Stellgrößen (z. B. Stromdichte, Durchfluss, Temperatur) an, um optimale Beschichtungsergebnisse bei variierenden Eingangsmaterialien oder Umweltbedingungen zu sichern.
  • Dies reduziert den Bedarf an manueller Feinabstimmung durch Fachpersonal.

 

4. Chemie- und Rezepturoptimierung

  • KI-gestützte Modellierung unterstützt bei der Entwicklung neuer Badzusammensetzungen mit verbesserten Eigenschaften (z. B. Leitfähigkeit, Haftung, Glanz).
  • Simulationsbasierte Optimierung spart teure Laborversuche.

 

5. Energie- und Ressourcenmanagement

  • Durch datenbasierte Verbrauchsanalysen lassen sich Chemikalien, Wasser und Energie effizienter nutzen, was sowohl Kosten senkt als auch ökologische Zielsetzungen unterstützt.

 

Entwicklungsperspektiven

 

Die nächsten Jahre versprechen tiefgreifende Fortschritte in mehreren Dimensionen:

 

Skalierung und Automatisierung

Mit zunehmender Digitalisierung ganzer Fertigungslinien werden KI-Anwendungen standardisiert und für unterschiedliche Anlagen skalierbar. Automatisierte Datenerfassung und cloudbasierte Analytik ermöglichen kontextsensitive Optimierungen über mehrere Produktionslinien hinweg.

 

Federated Learning und Datenschutzmodelle

Datenschutzfreundliche Lernmethoden wie Federated Learning erlauben die gemeinsame Nutzung von KI-Modellen über Unternehmen hinweg, ohne sensible Prozessdaten preiszugeben. Dies fördert branchenweite Innovationen.

 

KI-gestützte Prozesssimulation

Durch Kombination von KI mit physikalischen Modellen entstehen sogenannte Physics-Informed Neural Networks (PINNs), die Prozessverläufe präziser vorhersagen und Interpretierbarkeit verbessern.

 

Erklärbare KI (XAI)

Um Vertrauen in KI-Entscheidungen zu schaffen, wird der Fokus stärker auf Explainable AI gelegt. Dies ist besonders in sicherheitskritischen und qualitätsrelevanten Anwendungen wichtig, um Vorgaben aus Normen und Audits zu erfüllen.

 

Mensch-Maschine-Kollaboration

KI wird zunehmend nicht nur autonom agieren, sondern als Assistenzsystem für Produktionsingenieure fungieren – etwa durch Empfehlungen, Visualisierungen und digitale Zwillinge, die Handlungswissen zugänglich machen.

 
Fazit:

Die Einführung von Künstlicher Intelligenz in der Galvanotechnik und Oberflächentechnik hat sich vom Konzeptstatus zu einer realen, zunehmend produktiven Technologie entwickelt. Insbesondere dort, wo große Datenströme, komplexe Prozessabhängigkeiten und Qualitätsanforderungen zusammentreffen, bietet KI nachweisbare Vorteile – etwa durch frühzeitige Fehlererkennung, adaptive Regelung, prädiktive Wartung und effizientere Ressourcennutzung.

 

Trotz bestehender Herausforderungen – wie Dateninfrastruktur, Fachkräftemangel und standardisierte Validierung – zeichnet sich ein klarer Entwicklungspfad ab: Von Insellösungen über integrierte KI-Plattformen hin zu vernetzten, lernenden Produktionssystemen. Diese Entwicklung wird langfristig nicht nur die Wettbewerbsfähigkeit einzelner Unternehmen stärken, sondern auch grundlegende Veränderungen in der Fertigungsphilosophie der Oberflächentechnik bewirken.

 

Redaktioneller Beitrag - Erstellt mit Hilfe von KI.