DiManEx beschleunigt AM-Eignungsprüfungen und verwandelt Zeichnungen mit Werk24 in strukturierte Insights

TausendeZeichnungen in Stunden triagiert

5–20stypische Verarbeitungszeit pro Seite

JSONdeterministisches Schema + Konfidenzen

Porträt von Henk Jonker, Mitgründer von DiManEx

„Mit Werk24 lassen sich tausende technische Zeichnungen in wenigen Stunden verarbeiten.“

— Henk Jonker, Mitgründer, DiManEx

Die Herausforderung

DiManEx hält Maschinen mit On-Demand-Ersatzteilen am Laufen. Um zu entscheiden, welche Teile additiv gefertigt werden können – und mit welchem Risiko –, müssen Ingenieure jede Zeichnung lesen: Maße, GD&T, Toleranzen, Oberflächen, Materialien und Notizen.

Volumen & Variabilität: tausende PDFs und Scans, jeweils mit eigenen Konventionen
Manueller Engpass: händische Triage verlangsamte AM-Machbarkeitsprüfungen
Verdecktes Risiko: übersehene Toleranzen oder Oberflächenangaben gefährden die AM-Planung

Das Team benötigte einen verlässlichen Weg, Zeichnungen schnell und skalierbar in strukturierte, maschinenlesbare Daten zu verwandeln.

Warum gerade jetzt

Skalierende AM-Programme: mehr Teile zu screenen, mehr Stakeholder zu informieren
Servicelevel: Kunden erwarten schnelle, datengestützte Eignungsentscheidungen
Keine Templates pflegen: die Lösung muss mit gemischten Scan-Qualitäten funktionieren – nicht nur mit perfekten PDFs

Die Werk24-Lösung

Spezielle Extraktion für mechanische Zeichnungen

Werk24 liest 2D-Komponenten- und Baugruppenzeichnungen – inklusive brauchbarer Scans und sauberer handgezeichneter Dokumente – und liefert strukturiertes JSON mit Konfidenzwerten je Feld. Werk24 extrahiert Schriftfeld-Metadaten und Merkmal-Daten (Maße, Ober-/Untertoleranzen, GD&T, Gewinde, Oberflächenrauheit) und normalisiert Einheiten/Symbole.

Deterministische Ausgabe oder ein individuelles Format, das zu DiManEx’ Pipelinefeldern passt
Insights für AM: Außenmaße, Volumenschätzung, Primär-/Sekundärprozesse (DIN 8580), Machbarkeitsindikatoren
Keine Trainingsdaten nötig zum Start; optionales Quality Gate für 99 % auf spezifischen Merkmalen

Integration, die zum Stack passt

DiManEx nutzt Werk24 via HTTPS (Webhooks) und Python. Konfidenzschwellen akzeptieren Routinefelder automatisch und routen Randfälle zur Prüfung. Für den schnellen Rollout lieferte Werk24 ein individuelles Schema-Mapping, damit Payloads die bestehenden AM-Modelle ohne Middleware füllen.

REST-API + Webhooks für Dunkelverarbeitung
Python-SDK für Pipelines und Batch-Läufe
Datenstandort: EU oder USA; höhere Pakete bieten eine Zero-Retention-Option

Implementierung in Tagen statt Monaten

Tag 1–2: Testlizenz, Beispielzeichnungen, Ausgabe-Schema abgestimmt
Woche 1: erster Workflow live (AM-Triage), Konfidenzschwellen justiert
Woche 2+: Erweiterung um Volumenschätzungen & Prozess-Hints, optionales Quality Gate für kritische Merkmale

Keine gelabelten Trainingsdaten nötig – außer Sie wünschen ein individuelles Quality Gate.

Ergebnisse

Stunden → Minuten

AM-Triage in großem Maßstab

Tausende Zeichnungen in wenigen Stunden verarbeitet.

5–20s

typische Laufzeit pro Seite

Parallele Jobs in Provisioned- & Enterprise-Paketen verfügbar.

↓ Nacharbeit

weniger späte Überraschungen

Machbarkeitsindikatoren markieren kritische Toleranzen/Oberflächen früh.

EU / USA

Datenstandorte

Zero-Retention-Option in höheren Paketen; verschlüsselt in Transit & Ruhe.

Von Entwicklern für Entwickler

Saubere APIs, vorhersehbares JSON, Konfidenzen und Webhooks. Von PDF zur Produktion in Stunden statt Wochen.

            pip install werk24    # Bibliothek installieren
werk24 init           # Testlizenz erhalten
werk24 health-check   # Sicherstellen, dass alles funktioniert

            from werk24 import read_drawing_sync, get_test_drawing, AskMetaData
print(read_drawing_sync(get_test_drawing(), [AskMetaData()]))

Tipp: Nutzen Sie Webhooks/Callbacks für Dunkelverarbeitung und Konfidenzschwellen.

            {
    "ask_version": "v2",
    "ask_type": "META_DATA",
    "page_type": "COMPONENT_DRAWING",
    "identifiers": [
        {
            "reference_id": 0,
            "language": null,
            "value": "WK2401",
            "identifier_type": "DRAWING_NUMBER",
            "stakeholder": null,
            "period": null
        }
    ],
    "designation": [
        {
            "reference_id": 1,
            "language": null,
            "value": "ADAPTER"
        }
    ],
    "languages": [
        "ENG"
    ],
    "general_tolerances": null,
    "general_roughness": {
        "reference_id": 2,
        "label": "\u221a",
        "confidence": null,
        "standard": "ISO 1302:2002",
        "machining_allowance": null,
        "material_removal_type": "UNSPECIFIED",
        "applies_all_around": false,
        "direction_of_lay": null,
        "manufacturing_process": "",
        "conditions": [],
        "waviness": null
    },
    "material_options": [
        {
            "reference_id": 3,
            "material_combination": [
                {
                    "raw_ocr": "20MnCr5",
                    "standard": "DIN EN 10084",
                    "designation": "20MnCr5",
                    "material_category": [
                        "FERROUS_ALLOY",
                        "STEEL",
                        "STRUCTURAL_OR_CONSTRUCTIONAL_STEEL"
                    ]
                }
            ]
        }
    ],
    "weight": {
        "reference_id": 4,
        "value": "1.025",
        "unit": "kilogram"
    },
    "projection_method": {
        "reference_id": 5,
        "projection_method": "FIRST_ANGLE"
    },
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    "unit_systems": [
        {
            "reference_id": 6,
            "unit_system_type": "METRIC"
        }
    ]
}

            {
    "ask_version": "v2",
    "ask_type": "FEATURES",
    "page_type": "COMPONENT_DRAWING",
    "dimensions": [
        {
            "reference_id": 0,
            "label": "12 ±0.1",
            "confidence": {
                "score": "0.96"
            },
            "quantity": 1,
            "size": {
                "value": "12",
                "unit": "mm",
                "size_type": "LINEAR",
                "tolerance": {
                    "tolerance_grade": "12",
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                    "fit": null,
                    "is_theoretically_exact": false,
                    "is_reference": false,
                    "is_general_tolerance": false,
                    "is_statistical": false
                }
            }
        }
    ]
}

Auszug gekürzt – für vollständige Verarbeitung das SDK verwenden.

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