AIR Regensburg Rückblick (AIR)

Tradition trifft Technologie

18.05.2026

AIR vor Ort bei NIEDERMAYR

Am 12. Mai 2026 war das Cluster AIR vor Ort bei der Fr. Ant. Niedermayr GmbH & Co. KG. Das Regensburger Familienunternehmen, gegründet 1801 und heute in sechster Generation geführt, gab den Teilnehmenden einen Einblick in seine moderne Druckproduktion sowie KI-Projekte.

Forschungs- und Entwicklungsleiter Christos Naskos führte die Gäste durch die Fertigung. Dabei wurde deutlich, wie stark Automatisierung, Datenverarbeitung und Qualitätssicherung die industrielle Druckproduktion heute prägen. Neben der großen Heatset-Rollenoffsetdruckerei gehören eine Werbeagentur, ein Fotostudio sowie eigene Internetspezialisten und Softwareentwickler zur Unternehmensgruppe. Die wichtigsten Produkte sind Werbeprospekte und umfangreiche Kataloge namhafter Hersteller. 

Das Unternehmen setzt auf Künstliche Intelligenz und kooperiert hierzu auch mit weiteren Clustermitgliedern. Gemeinsam mit dem Start-Up Pendura wurde ein Projekt zur automatischen Bildverschlagwortung umgesetzt. Im Rahmen des Projekts AIM-SMEs arbeiten die OTH Regensburg und NIEDERMAYR an einer KI-gestützter Plausibilitätsprüfung von PDF-Dokumenten. Die Präsentation von Oliver von Sicard zeigte, wie KI-basierte Objekterkennung effizient unterstützen kann, Druckdaten auf Fehler zu prüfen und Abläufe in der Druckvorstufe zu optimieren.

Dass künstliche Intelligenz vermehrt zum Einsatz kommt, bewährte Verfahren aber auch ergänzt statt ersetzt, wurde am Beispiel der Bildgenerierung deutlich. Selbst als Grundlage für die KI-generierten Bilder sind Fotografien aus dem hauseigenen Fotostudio relevant, um qualitative und realitätsnahe Ergebnisse zu erzielen und Halluzinationen zu vermeiden. 

Die Veranstaltung zeigte anschaulich, wie ein traditionsreiches Unternehmen moderne Technologien, Nachhaltigkeit und Künstliche Intelligenz miteinander verbindet. Zugleich bot sie den Teilnehmenden Gelegenheit zum branchenübergreifenden Austausch über konkrete KI-Anwendungen im Cluster und deren Potenziale für die industrielle Praxis.

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