Idee: Entwicklung einer KI-Plattform, die Produktionsprozesse in der Industrie durch Echtzeit-Datenanalyse optimiert. Die Plattform nutzt maschinelles Lernen und Retrieval Augmented Generation (RAG), um Maschinenausfälle vorherzusagen, Wartungszyklen zu optimieren und Energieverbrauch zu reduzieren. Ziel ist die Integration in bestehende ERP-Systeme großer Industrieunternehmen.
Förderfähigkeit:
BMBF-Programme wie „KMU-innovativ“ oder „Industrie 4.0“ fördern KI-Projekte für KMU und Industrieanwendungen mit bis zu 50 % der Projektkosten (oft 500.000 € oder mehr).
EXIST-Forschungstransfer: Für wissenschaftsbasierte KI-Projekte mit universitären Partnern, Förderung bis zu 1 Mio. €.
EU-Programme wie Horizont Europa bieten Förderungen für innovative Industrieprojekte (0,5–2,5 Mio. €).
Kein Eigenkapital erforderlich, wenn universitäre Partner die Koordination übernehmen oder KMU-Status vorliegt.
Industrie- und Universitätskontakte:
Zusammenarbeit mit Universitäten (z. B. TU Darmstadt, hessian.AI) für KI-Algorithmen und Datenzugang.
Industriepartner wie Siemens oder Bosch für Pilotprojekte und Datenintegration, gestärkt durch bestehende Kontakte.
Vernetzung über Plattformen wie die IHK oder European Digital Innovation Hubs (EDIH).
Exit-Potenzial:
Industrie 4.0 ist ein wachsender Markt (McKinsey: KI könnte bis 2030 13 Billionen $ global beitragen).
Übernahme durch große Industrieplayer (z. B. SAP, Siemens) oder Scale-ups wie Celonis, die KI-Lösungen integrieren.
Skalierung durch Lizenzierung der Plattform an KMU (Abonnement- oder Lizenzmodell).
Ziel: 10 Mio. € Verkaufswert durch nachgewiesene Umsätze (z. B. 2–3 Mio. €/Jahr) und strategische Partnerschaften.
Umsetzung ohne Eigenkapital:
Förderung deckt Entwicklungskosten (z. B. Personal, Infrastruktur).
Universitäten stellen Rechenleistung (z. B. Zugang zu Supercomputern via EU-Initiativen).
Frühphasen-Investoren (z. B. High-Tech Gründerfonds) oder Business Angels über Industriekontakte für Anschlussfinanzierung.