DBR77 Vector feiert Premiere auf der All About Automation: 120-Milliarden-Parameter-Modell für souveräne, datenbasierte Produktionsentscheidungen.
Berlin, 02. Juni 2026 – Während die globale KI-Debatte von US-amerikanischen und chinesischen Modellen dominiert wird, ist Europa bei großen Sprachmodellen weitgehend auf Importe angewiesen. Laut Bitkom-Studie zur digitalen Souveränität 2025 sehen sich 89 Prozent deutscher Unternehmen bei digitalen Technologien als vom Ausland abhängig. Für die deutsche Industrie ist das mehr als ein politisches Thema: Wer KI in die Produktion holt, gibt einem fremden Modell Einblick in das eigene Werkswissen.Mit DBR77 Vector stellt das Industrial-Tech-Unternehmen DBR77 heute eine europäische Antwort vor – ein Large Language Model mit 120 Milliarden Parametern, das vollständig im eigenen Haus entwickelt wurde und speziell auf industrielle Entscheidungsprozesse trainiert ist. Es ist das erste Sprachmodell dieser Größenordnung aus Europa, das nicht für allgemeine Konversation, sondern für Produktionsfragen konzipiert wurde. Erstmals öffentlich präsentiert wird Vector vom 2. bis 3. Juni 2026 auf der All About Automation in Hamburg, Stand 363.Europa hat den Anschluss nicht verloren – nur einen anderen Weg gewähltWo US-Modelle auf möglichst breite Anwendung setzen, verfolgt DBR77 einen vertikalen Ansatz: Vector ist auf einen einzigen Anwendungsfall optimiert – industrielle Entscheidungen. Trainiert auf über 1.400 Industrieprojekten, kombiniert das Modell Sprachverstehen mit Materialfluss-, Engpass- und Wirtschaftlichkeitslogik. Das Ergebnis ist keine Chat-Anwendung, sondern eine Entscheidungs-Engine, die Fragen wie „Wenn wir die Schweißzelle ersetzen – wie viele Schichten Stillstand kostet uns das, und ab wann amortisiert sich die neue Anlage?“, „Werk Hannover oder Werk Stuttgart zuerst modernisieren – wo ist das Risiko geringer?“, „Bauen wir die Halle leer für Wachstum oder rüsten wir die bestehende erst voll aus?“ mit strukturierten, nachvollziehbaren Bewertungen beantwortet.„Europa muss bei KI nicht im Wettlauf um das größte allgemeine Modell mitlaufen – wir können den Wettlauf um das beste industrielle Modell gewinnen“, erklärt Pawel Mroczkowski, Geschäftsführer bei DBR77 GmbH. „Unsere industrielle Tiefe, unsere Engineering-Tradition und unsere Anforderungen an Datensouveränität sind kein Standortnachteil. Sie sind genau der Vorteil, den ein Industrie-LLM braucht.“Datensouveränität als Architekturprinzip, nicht als VersprechenAnders als bei großen US-Modellen, die ihre Daten überwiegend in nordamerikanischen Cloud-Infrastrukturen verarbeiten, ist Vector von Beginn an auf europäische Anforderungen ausgelegt. Die Plattform lässt sich On-Premise, über Private APIs oder in isolierten Unternehmensumgebungen betreiben. Kundendaten werden nicht für externes Modelltraining genutzt. Sämtliche Deployment-Prozesse bleiben vollständig auditierbar und auf die wachsenden regulatorischen Anforderungen an industrielle KI-Systeme in Europa ausgerichtet.Damit positioniert sich DBR77 als europäische Alternative zu den großen US-Modellen – mit dem Anspruch, industrielle KI nicht nur leistungsfähig, sondern auch kontrollierbar zu machen.Vom Modell zur Entscheidung: Was Vector kannVector ist mehr als ein Sprachmodell – es ist die zentrale KI-Schicht im DBR77-Portfolio und greift nahtlos in die Lösungen Consultify, Digital Twin, Industrial IoT und IRIS. Damit lassen sich Produktions-, Automatisierungs- und Transformationsprozesse über alle operativen Ebenen hinweg konsistent und datenbasiert optimieren.Konkret unterstützt Vector unter anderem Bottleneck-Analysen, Greenfield- und Brownfield-Planungen, Automatisierungsstrategien und ROI-Bewertungen. Die Zielgruppe sind mittelständische und große Industrieunternehmen, die regelmäßig sieben- bis neunstellige Investitionsentscheidungen treffen – in Automotive, Maschinenbau, Logistik, Lebensmittelproduktion, Elektronikfertigung und angrenzenden Fertigungsbereichen.Warum gerade jetztDer Druck auf die deutsche Industrie wächst von mehreren Seiten gleichzeitig: Personal wird knapper, Energie teurer, internationale Konkurrenz aggressiver – und gleichzeitig wachsen die Erwartungen an Lieferfähigkeit, Flexibilität und CO₂-Bilanz. Wer in diesem Umfeld nicht modernisiert, verliert. Wer falsch modernisiert, verliert schneller. Genau hier setzt Vector an: als Werkzeug, das industrielle Erfahrung, aktuelle Betriebsdaten und KI-Analytik in einer Logik zusammenführt – entwickelt in Europa, betreibbar unter europäischen Bedingungen.Auf der All About Automation in Hamburg präsentiert DBR77 Vector erstmals einem breiteren Fachpublikum aus Industrie, Automatisierung und Fertigung.Tiefergehende technische Einblicke bietet das begleitende Whitepaper „Introducing DBR77 Vector 1.0 – The First Industrial Reasoning Engine“ von Dr. Piotr Wisniewski (Chief Executive Officer), Pawel Mroczkowski (Executive Director Westeuropa & Asia), Paweł Dera (Lead Industrial Engineer) und Konrad Milewski (Head of Artificial Intelligence).
DBR77 ist ein 2020 gegründetes Industrial-Tech-Unternehmen mit Standorten in Berlin (Deutschland), Toruń (Polen), Charlotte (North Carolina, USA), Tokyo (Japan) und Riyadh (KSA) sowie rund 80 Mitarbeitenden. Das Unternehmen entwickelt proprietäre KI-, Digitalisierungs- und Transformationslösungen für Produktions- und Fertigungsunternehmen. Mit DBR77 Vector als zentraler KI-Kerntechnologie verbindet DBR77 industrielle Fachlogik, operative Entscheidungsfähigkeit und souveräne KI-Infrastruktur über sein gesamtes Portfolio hinweg – von Consultify über Digital Twin und Industrial IoT bis hin zu IRIS – um Unternehmen bei Produktionsoptimierung, Fabrikmodernisierung und strategischer Automatisierung nachhaltig zu unterstützen.
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- Automatisierung (Wikipedia)
Automatisierung ist sowohl die Bezeichnung für einen Arbeitsprozess (das Automatisieren) als auch für dessen Arbeitsergebnis (automatisierte Arbeitsobjekte). Der Begriff Automatisierung dient zugleich zur Charakterisierung wirtschaftlich-technologischer Entwicklungsphasen („Zeitalter der Automatisierung“) und ist auch Gegenstand sozialpolitischer Diskussionen, speziell philosophischer Debatten bis hin zur künstlerischen Verarbeitung. - Datensouveränität (Wikipedia)
Datenhoheit, auch als Datensouveränität oder Data Sovereignty bekannt, bezeichnet die virtuelle bzw. physische Verfügungsgewalt und die Kontrolle über die Verbreitung und Verwendung von Daten, obwohl an Daten kein Eigentum begründet werden kann. - Künstliche Intelligenz (Wikipedia)
Künstliche Intelligenz (kurz KI, englisch artificial intelligence, kurz AI) ist ein Forschungsgebiet der Informatik. Es handelt sich dabei um verschiedene daraus hervorgegangene Klassen algorithmischer Problemlösungsverfahren, die anhand von Eingaben aus ihrer Umgebung bestimmte Handlungen ausführen. Historisch ist der Begriff nicht einheitlich definiert, sondern kann sich einerseits auf „Intelligenz“ im Sinne der Nachbildung menschlichen Verhaltens beispielsweise bei der Bilderkennung oder der Interaktion in menschlicher Sprache beziehen, andererseits auf die Fähigkeit zu rationalem, logikbasiertem Schlussfolgern. In der öffentlichen Wahrnehmung werden häufig maschinelles Lernen und die auf diesem Prinzip aufbauenden Chatbots mit dem Begriff der künstlichen Intelligenz gleichgesetzt. Maschinelles Lernen ist jedoch nur eines mehrerer Teilgebiete des Felds, ihm stehen beispielsweise logik- und regelbasierte Ansätze wie die der symbolischen künstlichen Intelligenz gegenüber. Im Laufe der Zeit haben sich innerhalb der KI-Forschung zahlreiche Teilgebiete und Methoden herausgebildet. Zudem wird unterschieden, welche Probleme mit den Methoden der KI gelöst werden sollen. Dabei werden zwei Bereiche unterschieden: schwache KI und starke KI. Die angewandte Informatik befasst sich damit, wie solche Systeme entwickelt und umgesetzt werden können. Beispiele dafür sind Multiagentensysteme, Expertensysteme, Transformer und serviceorientierte Architekturen. - Large Language Model (Wikipedia)
Ein Large Language Model (kurz LLM, englisch), übertragen großes Sprachmodell, ist die softwaretechnische Realisierung eines mathematischen Sprachmodells, das sich durch seine Fähigkeit zur Textgenerierung auszeichnet. Es handelt sich um ein sogenanntes computerlinguistisches Wahrscheinlichkeitsmodell, das statistische Wort- und Satzfolge-Beziehungen aus einer Vielzahl von Textdokumenten durch einen rechenintensiven Trainingsprozess erlernt hat und diese Fähigkeiten seinem Benutzer oder in einer anderen Anwendung zur Verfügung stellt. Bei LLMs handelt sich dabei um eine Reihe von Techniken (Algorithmen) und anderen Softwareartefakten (Frameworks und Programmbibliotheken) im Bereich moderner künstlicher Intelligenz (KI), die seit etwa Mitte der 2010er Jahre existieren und seit den 2020er Jahren vermehrt auf der Basis des Cloud Computing bereitgestellt werden. Dabei kommen Serversysteme mit KI-optimierten Mikrochips zum Einsatz. Einige Softwareanwendungen erlauben die lokale Ausführung von LLMs, welche jedoch durch die Anforderungen an die Computerhardware begrenzt sind. Der Trainingsprozess der Modelle lässt sich dabei grob in drei Phasen unterteilen: 1. Datenerfassung, 2. Modelltraining und 3. Feinabstimmung. Anschließend wird das trainierte Modell mittels Inferenz abgefragt. Häufig werden vortrainierte Modelle verwendet, wie die GPT-Modelle. LLMs sind Teil des Deep Learning (DL) oder maschinellen Lernens (ML) und zählen zu den generativen KI-Modellen (englisch Generative AI). Die Erweiterung der LLM sind die Vision Language Models (VLM), also KI-Modelle die sowohl Sprache als auch Computer Vision kombinieren. Sie sind Teil des multimodalen Lernens. Die fortschrittlichsten Entwicklungen bei den Modellen sind bekannt als Foundation Models, also neuartige „Grundmodelle“ einer komplexeren KI-Softwarearchitektur. LLMs sind ein prägendes Merkmal der KI-Ära. - produktion (Wikipedia)
Unter Produktion (aus lateinisch pro- ‚vor-, vorwärts-‘ und lateinisch ducere ‚führen‘; insbesondere bei Realgütern auch Fertigung, Fabrikation oder Verarbeitung, Bearbeitung, als Rechtsbegriff die Herstellung) versteht die Betriebswirtschaftslehre und Volkswirtschaftslehre die durch Kombination von Produktionsfaktoren während eines Transformationsprozesses hergestellten Güter und Dienstleistungen. Gegensatz ist der Verbrauch.
