Fallbeispiel · Tendenziell förderfähig

KI-Modelltraining für Qualitätskontrolle in der Fertigung

Dieses Beispiel beschreibt ein typisches, generisches technisches Muster — keinen realen Kundenfall — zur Veranschaulichung der Förderlogik bei KI-Entwicklungsvorhaben.

Ausgangslage

Ein Maschinenbauunternehmen möchte die optische Qualitätskontrolle eines Fertigungsschritts automatisieren, bei dem die zu erkennenden Fehlerbilder stark variieren und mit bereits am Markt verfügbaren, vortrainierten Bildverarbeitungsmodellen nicht zuverlässig erkannt werden. Es entscheidet sich, ein eigenes Modell zu trainieren, das speziell auf die unternehmensspezifischen Bauteile und Fehlerklassen zugeschnitten ist, statt eine vorhandene Standardlösung zu konfigurieren.

Warum das tendenziell förderfähig ist

Zu Projektbeginn steht nicht fest, ob das gewählte Modellarchitektur- und Trainingsverfahren die geforderte Erkennungsgenauigkeit tatsächlich erreichen wird — genau diese Ungewissheit begründet das technische Risiko, das Fördergeber als zentrales Bewertungskriterium heranziehen. Da vergleichbare, bereits verfügbare Standardmodelle die Aufgabe nachweislich nicht zuverlässig lösen, geht das Vorhaben über den Stand der Technik hinaus und erfüllt den geforderten Neuheitsgrad. Entscheidend für den Antrag ist, die konkrete technische Fragestellung — etwa warum bestehende Modelle an den spezifischen Fehlerbildern scheitern — präzise zu benennen, statt das Vorhaben nur allgemein als „KI-Projekt“ zu beschreiben.

Passende Förderprogramme

Ein solches Vorhaben lässt sich in der Regel über ZIM als Entwicklungsprojekt fördern, ergänzt um die Forschungszulage für die laufenden Personalkosten der Modellentwicklung. Mehr zur grundsätzlichen Abgrenzung bei KI-Vorhaben auf der Themenseite KI.

Zum Vergleich: das Gegenstück

Würde dasselbe Unternehmen stattdessen ein bereits trainiertes, allgemeines Bildverarbeitungsmodell über eine Standard-API einbinden, ohne eigenes Training, läge in der Regel keine förderfähige Entwicklungstätigkeit vor — siehe das Gegenbeispiel Standardintegration eines bestehenden Sprachmodells über eine API.

Häufige Fragen zu diesem Fallbeispiel

Reicht es, im Antrag zu schreiben, dass ein „eigenes KI-Modell“ entwickelt wird?

Nein, das allein reicht Gutachtern in der Regel nicht — entscheidend ist, welche konkrete technische Fragestellung ungelöst ist und warum bereits verfügbare Modelle diese nicht zuverlässig lösen. Eine überzeugende Antragsbeschreibung benennt die spezifische Herausforderung, etwa stark variierende Fehlerbilder oder ungewöhnliche Bauteilgeometrien, statt sich auf die allgemeine Aussage zu beschränken, dass KI eingesetzt wird. Diese Präzisierung ist der Unterschied zwischen einem Antrag, der die technische Unsicherheit glaubhaft macht, und einem, der bei der Begutachtung als zu unspezifisch abgelehnt wird.

Was, wenn im Projektverlauf doch ein bereits verfügbares Modell als Ausgangspunkt dient und nur nachtrainiert wird?

Ein wesentliches Nachtrainieren oder eine grundlegende Anpassung eines vortrainierten Modells für ein neuartiges Problem kann durchaus förderfähig sein, sofern dabei eine echte technische Unsicherheit besteht, ob das Modell die neue Aufgabe zuverlässig lösen wird. Die Grenze verläuft nicht zwischen „bei null anfangen“ und „auf Bestehendem aufbauen“, sondern zwischen echter Weiterentwicklung mit offenem Ausgang und reiner Konfiguration ohne neuen Erkenntnisgewinn. Diese Abgrenzung sollte im Antrag konkret anhand des tatsächlichen Trainingsaufwands und der technischen Unsicherheit dargestellt werden.

Wie unterscheidet sich dieses Beispiel von der grundsätzlichen KI-Förderfähigkeitsprüfung auf der Themenseite?

Die Themenseite KI ordnet die grundsätzliche Förderlogik für KI-Vorhaben branchenübergreifend ein und benennt allgemeine Muster für förderfähige und nicht förderfähige Tätigkeiten. Dieses Fallbeispiel vertieft einen konkreten Anwendungsfall aus der Fertigung mit vollständiger Begründung, damit Sie die Argumentationslogik auf ein eigenes, ähnlich gelagertes Vorhaben übertragen können. Beide Seiten ergänzen sich: die Themenseite für die grundsätzliche Einordnung, das Fallbeispiel für die konkrete Anwendung der Kriterien.

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Ihr Unternehmenskontext und der wissenschaftlich-technische Hintergrund fließen in den Antrag ein, statt einer generischen Vorlage.
Passende Fördersumme
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Fallbeispiele aus der Praxis

Tendenziell Routine

Standardintegration eines bestehenden Sprachmodells über eine API

Ein Chatbot auf Basis eines vortrainierten Sprachmodells ohne eigenes Training — ein typisches Beispiel für nicht förderfähige Standardanwendung.

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