Gentner Engineering

Kompetenzen

1. 01

   Computer Vision

   Objekterkennung, Tracking und Segmentierung für Qualitätssicherung und Prozessüberwachung. Digitale Fingerabdrücke zur Bauteilrückverfolgung ohne physische Markierung. Anomaliedetektion für seltene Fehlerbilder, bei denen die Datenlage für klassisches überwachtes Lernen nicht ausreicht. Thermografie und multispektrale Bildgebung für Prozesse, in denen sichtbares Licht nicht genügt.

2. 02

   Prozessoptimierung und adaptive Prozessführung

   Regelstrategien, die sich an veränderliche Randbedingungen anpassen statt an feste Sollwerte. Virtuelle Sensoren für Prozessgrößen, die messtechnisch nicht oder nur mit hohem Aufwand zugänglich sind. Prädiktive Instandhaltung auf Basis von Betriebs- und Sensordaten. Datengetriebene Entscheidungsgrundlagen für Prozessführer im laufenden Betrieb.

3. 03

   Physical AI und AIoT

   Zusammenführung von Sensorik, Modellen und Anlagentechnik zu Systemen, die im Werksbetrieb bestehen. Dazu gehören die Datenerfassung und die Anbindung an vorhandene Infrastruktur, die ich gemeinsam mit Ihrer IT abstimme. Wo numerische Simulationen zu langsam für den Betrieb sind, treten datenbasierte Surrogatmodelle an ihre Stelle — trainiert auf Simulations- oder Messdaten, echtzeitfähig auf Industriehardware. Ausführung auf Embedded-Systemen und Edge-Geräten dort, wo Daten das Werk nicht verlassen sollen oder wo kurze Reaktionszeiten entscheidend sind.

4. 04

   Machbarkeitsstudien

   Bewertung von Ideen und Potenzialen, bevor Entwicklungsbudget gebunden wird. Dazu gehören Werksbegehung und Prozessaufnahme vor Ort, Ideenfindung gemeinsam mit Betrieb und Instandhaltung, Prüfung der vorhandenen Datenlage und Messtechnik, Abschätzung des Hardware- und Softwarebedarfs sowie Aufwands- und Zeitabschätzung. Auf Wunsch mit kleinem Pilotprojekt am realen Prozess. Das Ergebnis kann auch lauten, dass zuerst die Messtechnik nachgerüstet werden muss — diese Einschätzung ist vor der Entwicklung günstiger als danach.

5. 05

   Projektbegleitung von der Anforderung bis zur Abnahme

   Anforderungsaufnahme und Lösungsarchitektur über die gesamte Kette: Auswahl der Sensorik — optische Systeme, Thermografie oder prozessspezifische Messtechnik —, Auslegung der Rechenkapazität von Edge und Embedded bis Server, Modellauswahl, Trainings- und Inferenzinfrastruktur sowie Validierungsplan für die Abnahme. Aus der Projektarbeit kenne ich beide Seiten: Anforderungen schreiben und Anforderungen umsetzen.

Profil

Damian Gentner, M.Sc. Maschinenbau (KIT Karlsruhe), Schwerpunkt Produktionstechnik und Automatisierung.

Schon im Masterstudium habe ich mich tief mit Data Science in der Produktion beschäftigt. Die Masterarbeit zur adaptiven Merkmalsauswahl für die Modellbildung in der Holzwerkstoffproduktion entstand im Rahmen eines geförderten Forschungsprojekts.

Vor der Selbständigkeit war ich bei einem AIoT-Startup tätig und habe Kunden aus der Stahl- und Nichteisenmetallindustrie über den gesamten Projektverlauf begleitet. Neben der fachlichen Arbeit habe ich Angebote erstellt, Fördermittelanträge begleitet, internationale Lieferanten gesteuert und am Aufbau des Standorts in Luxemburg mitgewirkt.

Seit August 2026 arbeite ich freiberuflich unter dem Namen Gentner Engineering.

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