| Name des KMU | Mecklenburger Metallguss GmbH |
| Sitz | Waren (Müritz) |
| Gründungsjahr | 1991 |
| Mitarbeitende | 220 |
| Branche | Produzierendes Gewerbe |
Die Mecklenburger Metallguss GmbH (MMG) entwickelt und produziert hochpräzise Schiffspropeller aus Kupferlegierungen und setzt dabei auf über 150 Jahre Gießereitradition und moderne Technologien. Durch kontinuierliche Forschung und Innovationen wie computergestützte Fluiddynamik und additive Fertigung definiert MMG die Maßstäbe für maritime Antriebssysteme neu.
Um die Schleuderguss-Fertigung zu optimieren, plant die Mecklenburger Metallguss GmbH (MMG) die Entwicklung eines KI-Modells, das vorhandene Daten nutzt, um zukünftige Aufträge abschätzen zu können. Dazu soll die KI die Wirtschaftlichkeit neuer Aufträge bewerten und ermitteln, ob sich die Investition in eine neue Gussform finanziell rentiert. Das Mittelstand-Digital Zentrum Rostock unterstützt das Projekt durch die Auswahl eines geeigneten Modells sowie bei der Projektplanung und mit KI-Expertise. Ziel ist es, datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen und die Effizienz der Geschäftsprozesse nachhaltig zu steigern.
Projektstart
Zum Auftakt des Projekts besuchte das MDZ Rostock die Mecklenburger Metallguss GmbH (MMG) vor Ort. Im Rahmen einer Werksführung erhielten die Teilnehmenden einen detaillierten Einblick in die Produktionsprozesse und die spezifischen Anforderungen an die Fertigung. Durch den direkten Austausch konnten zentrale Projektschritte definiert und weitere Zuarbeiten für MMG abgestimmt werden. Der Besuch diente zudem dazu, ein gemeinsames Verständnis für die technischen und operativen Rahmenbedingungen zu schaffen, um die nächsten Schritte umzusetzen.
Konkretisierung der Lösungsansätze
Im Rahmen des gemeinsamen Austauschs mit der MMG wurden die bisher erarbeiteten Anwendungsszenarien detailliert besprochen. Ziel war es, das gegenseitige Verständnis für die Anforderungen zu vertiefen und die nächsten Umsetzungsschritte und Lösungsansätze zu konkretisieren. Dabei wurde entschieden, einige der ursprünglich in Betracht gezogenen Methoden zu verwerfen. So wird beispielsweise die Apriori-Analyse nicht weiterverfolgt, da sie sich für den spezifischen Anwendungsfall als weniger geeignet herausgestellt hat. Anschließend wurde der Fokus auf vielversprechendere Verfahren gelegt. Um die Grundlagen zu legen, wurde eine kurze Schulung zu den Themen XGBoost und Zeitreihenanalysen in diesem Kontext durchgeführt. Diese neuen Methoden bilden nun die Grundlage für die weitere Entwicklung.
Vertiefung der Datenanalyse und Modellvorbereitung
Der Austausch vom 13. Oktober 2025 fokussierte sich auf die Datenbasis und die Vorbereitung des KI-Modells. Es wurde eine aktuelle Marktanalyse zu nachgefragten Kokillengrößen durchgeführt sowie Abhängigkeiten in den Angebots- und Auftragsdaten ermittelt, um die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs zu bestimmen. Für die Wirtschaftlichkeitsprüfung wurde außerdem der Kostenvergleichsprozess für die Anschaffung neuer Kokillen modelliert. Im Bereich der Modellentwicklung wurde ein erster Versuch unternommen, einen XGBoost-Learner zu trainieren.
Umsetzungsphase
Im Rahmen eines Statusupdates wurden die aktuellen Fortschritte im Projekt skizziert und diskutiert. Das Projekt hat sich für die Umsetzungsphase in zwei Bearbeitungsstränge aufgeteilt: Zum einen werden verschiedene Modelle auf Anfragen trainiert, um daraus wertvolle Erkenntnisse über die Erfolgsaussichten eines Angebots zu erhalten. Zum anderen wird ein Modell zur Prognose von angefragten Häufigkeiten trainiert, um gemeinsam mit der Berechnung von Produktionsparametern eine Kostenvergleichsrechnung zu erhalten.