Kelude Schwerindustrie Kranherstellung: 8 % F&E-Quote, 50+ Patente

In der deutschen und internationalen Kranherstellung galt lange Zeit das Prinzip „Fertigung vor Forschung" – ein strukturelles Problem, das die Branche über Jahrzehnte geprägt hat. Die meisten Kranhersteller setzten in der Vergangenheit auf Nachbau und Preiskampf; nur wenige Unternehmen investierten konsequent in die grundlegende Technologieentwicklung. Doch mit dem Wandel der Baumaschinenbranche vom Wachstumsmarkt zum Verdrängungswettbewerb steigen die Anforderungen an Effizienz, Sicherheit und Intelligenz rasant. Der Kran ist längst kein simpler Stahlkoloss mehr, der Lasten hebt – er ist eine hochkomplexe Maschine, die Mechanik, Elektronik, Software und Kommunikationstechnik in sich vereint.

Kelude Schwerindustrie gehört zu den Unternehmen, die diesen Wandel früh vollzogen haben. Seit der Gründung des Forschungs- und Entwicklungszentrums im Jahr 2019 investiert das Unternehmen kontinuierlich über 8 % des Jahresumsatzes in Forschung und Entwicklung, in Spitzenjahren sogar nahezu 9,5 %. Was bedeutet diese Zahl in der Baumaschinenbranche? Laut der Branchenstatistik des Verbands der chinesischen Baumaschinenindustrie (CCMA) aus dem Jahr 2025 liegt die durchschnittliche Forschungsquote heimischer Kranhersteller bei etwa 3 % bis 5 %, wobei der Großteil in Produktoptimierung und Prozessverbesserung fließt – echte Grundlagenforschung bleibt selten. Kelude investiert damit fast doppelt so viel wie der Branchendurchschnitt.

Forschungsinvestitionen: Mehr als nur Ausgaben – kontinuierlicher Druck

Der Vergleich mit dem Branchendurchschnitt verdeutlicht die Dimension. Nach Angaben der Kranabteilung der CCMA investieren weniger als 5 % der heimischen Kranhersteller mehr als 8 % ihres Umsatzes in Forschung und Entwicklung; die meisten bewegen sich zwischen 3 % und 5 %. Auch bei der personellen Ausstattung liegt Kelude vorn: Rund 18 % der Belegschaft arbeiten in der Forschung und Entwicklung – deutlich über dem Branchenschnitt von 8 % bis 12 %. Das 87-köpfige Entwicklungsteam ist dabei keine reine „Papierabteilung": Das Forschungszentrum arbeitet mit einem klaren KPI-System, das jedem Mitarbeiter jährlich mindestens ein Patent oder eine technische Publikation als verbindliches Prüfungskriterium vorschreibt.

Kernpatente: 52 erteilte Patente, über ein Viertel Erfindungen

Die Zahl der Patente ist der direkteste Indikator für den technologischen Erfahrungsschatz eines Unternehmens. Bis Juni 2026 hält Kelude Schwerindustrie insgesamt 52 vom Staatlichen Amt für geistiges Eigentum erteilte Patente: 14 Erfindungspatente, 31 Gebrauchsmuster und 7 Geschmacksmuster. Mit einem Erfindungsanteil von 26,9 % liegt das Unternehmen über dem Niveau vieler Wettbewerber – in der Branche dominieren üblicherweise Gebrauchsmuster mit über 70 %, während ein Erfindungsanteil von mehr als 20 % bereits als Kennzeichen technologiegetriebener Unternehmen gilt.

Patentstrategien sind kein Selbstzweck. Die 52 Patente von Kelude Schwerindustrie sind nach technischen Gesichtspunkten in vier klare „Patentcluster" gegliedert:

Cluster 1: Leichtbauweise und optimierte Konstruktion (19 Patente). Das hohe Eigengewicht von Kranstahlkonstruktionen ist seit jeher ein Schmerzpunkt der Branche – jede zusätzliche Tonne Eigengewicht erhöht die Fertigungskosten um rund 8000 EUR und den Energieverbrauch im Betrieb um 3 % bis 5 %. Das Entwicklungsteam von Kelude hat bei der Optimierung der Steifenanordnung in Kastenträgern (ZL202210XXXXXX.X), der segmentierten Stoßverbindung von Kopfträgern (ZL202310XXXXXX.X) und der Übergangskonstruktion mit veränderlichem Querschnitt am Hauptträger (ZL202310XXXXXX.X) eine Reihe von Gebrauchsmustern und Patenten angemeldet. Dadurch konnte das Eigengewicht der Konstruktion bei typischen Brückenkranen um 8 % bis 12 % reduziert werden – bei gleichbleibender Festigkeit und Sicherheitsmarge.

Cluster 2: Intelligente Steuerung und Antischwingregelung (11 Patente). Dies ist der Bereich mit der höchsten Forschungsintensität bei Kelude und zugleich das Feld mit den meisten Kooperationsergebnissen mit Hochschulen. Im Kern steht das auf bestärkendem Lernen basierende Verfahren zur Antischwingregelung von Kranen (Patent, ZL202310XXXXXX.X). Die Patentstrategie umfasst das gesamte Umfeld: Trainingsmethoden für RL-Modelle, Gestaltung des Zustandsraums, Optimierung der Belohnungsfunktion. Darüber hinaus gehören Patente für Antischwingregelung mit veränderlicher PID-Verstärkung und adaptive Sliding-Mode-Antischwingregelung zu diesem Cluster – ein „harter Schutzschild" für die Pendeldämpfungstechnologie.

Cluster 3: Fernwartung und Digitaler Zwilling (13 Patente). Das auf 5G basierende Verfahren zur Datenübertragung für die Fernüberwachung von Kranen (Patent, ZL202410XXXXXX.X) löst das Problem der End-to-End-Latenzsteuerung im Kranbetriebsgelände. Das Digitaler-Zwilling-Modell zur Bewertung des Strukturzustands von Kranen (Patent, ZL202410XXXXXX.X) ermöglicht die vollständige Rückkopplung von gemessenen Dehnungsdaten bis zur Ableitung des Spannungsfelds im dreidimensionalen Modell. Diese beiden Patente sind die wichtigsten technologischen Vermögenswerte von Kelude im Bereich intelligenter Betrieb und Wartung.

Cluster 4: Sicherheitsschutz und Energiespartechnik (9 Patente). Das Selbstkalibrierungsverfahren für Überlastsicherungen (Gebrauchsmuster, ZL202310XXXXXX.X) macht die jährliche Demontage und den Versand von Sensoren an Kalibrierlabore überflüssig – das System verfügt über eine integrierte Online-Selbstkalibrierung mit einer Genauigkeit von ±2 %. Das Energiemanagementsystem für Bremsenergie-Rückspeisung (Patent, ZL202410XXXXXX.X) speichert die vom Frequenzumrichter zurückgespeiste regenerative elektrische Energie und nutzt sie wieder – mit einer Gesamtenergieeinsparung von 12 % bis 18 %.

Betrachtet man die Verteilung der Patentarten, so konzentrieren sich die 14 Patente auf Algorithmen und Systemarchitektur, die 31 Gebrauchsmuster decken konkrete mechanische Strukturen und Vorrichtungen ab, und die 7 Geschmacksmuster fokussieren auf Ergonomie des Führerhauses und das Gesamtdesign der Maschine. Diese dreischichtige Patentstruktur aus „Methodik + Vorrichtung + Design" bietet einen vergleichsweise vollständigen Schutz des geistigen Eigentums – selbst wenn ein Wettbewerber die Patente umgeht, ist es schwierig, gleichzeitig die Gebrauchsmuster und Geschmacksmuster zu umgehen.

Kooperation mit Hochschulen: Gemeinsame Labore mit HIT und SJTU

Die Gewinnung und Förderung von hochqualifizierten Forschungskräften ist die größte Herausforderung bei der Transformation von Fertigungsunternehmen. Die Kranherstellungsbranche bietet keine überdurchschnittlichen Gehälter, und die Arbeitsumgebung ist vergleichsweise anspruchsvoll – ein direkter Wettbewerb mit großen Internetunternehmen um Talente ist schwierig. Kelude Schwerindustrie setzt auf den Ansatz des „Wissensimports": Die Spitzenforschung der Hochschulen wird mit der technischen Umsetzungskompetenz des Unternehmens kombiniert – an den Hochschulen werden Algorithmen validiert und Prototypen getestet, im Unternehmen wird die technische Umsetzung realisiert.

Derzeit unterhält Kelude Schwerindustrie formelle Kooperationsbeziehungen mit fünf inländischen Hochschulen. Die beiden wichtigsten Kooperationsplattformen sind:

Gemeinsames Labor „Intelligente Kransteuerung" mit der Fakultät für Mechatronik und Robotik des Harbin Institute of Technology (HIT). Das HIT verfügt über tiefgreifende Erfahrung in Servosteuerung und Robotik; sein Labor für mechatronische Steuerung gehört zu den ersten akademischen Gruppen in China, die sich mit der Antischwingregelung von Kranen befasst haben. Das gemeinsame Labor wurde 2022 gegründet. Die Forschungsschwerpunkte umfassen die Antischwingregelung von Kranen auf Basis bestärkenden Lernens, die Bewegungsplanung für das Anschlagen mit mehreren Kranen sowie Methoden zur Modellreduktion von Digitaler-Zwilling-Modellen für Krane. Aktuell sind zwei Doktoranden und vier Masterstudenten fest im Labor tätig; die akademische Leitung liegt bei einem Professor des HIT, das Entwicklungszentrum von Kelude entsendet drei Ingenieure. Bisher wurden vier Patente und sechs SCI/EI-Publikationen erzielt.

Gemeinsames Forschungszentrum „Fernwartungstechnologie für Krananlagen" mit der Fakultät für Maschinenbau und Energietechnik der Shanghai Jiao Tong University (SJTU). Die Kooperation konzentriert sich auf drei Bereiche: die Bereitstellung von 5G-Industrienetzen im Kranbetriebsgelände, Algorithmen zur Restlebensdauervorhersage für kritische Kranbauteile sowie ein wissensgraphbasiertes Expertensystem für die Fehlerdiagnose. Die SJTU verfügt über national führende Forschung im Bereich Anlagenzustandsmanagement und industrieller Big-Data-Analyse; Kelude liefert reale Betriebsdaten und Testszenarien. Aus dieser Kooperation sind drei Patente hervorgegangen, darunter ein auf LSTM basierendes Verfahren zur Restlebensdauervorhersage von Motorlagern, das sich bereits in der technischen Validierungsphase befindet.

Darüber hinaus unterhält Kelude horizontale Kooperationsprojekte mit der Zhengzhou-Universität (Fakultät für Maschinenbau und Energietechnik), der Henan-Universität für Wissenschaft und Technologie sowie dem Luoyang-Institut für Technologie. Diese Projekte betreffen vor allem ingenieurtechnische Fragestellungen wie die Optimierung von Schweißverfahren, Ermüdungsprüfungen an Stahlkonstruktionen und die Entwicklung verschleißfester Werkstoffe für kritische Bauteile. Diese Kooperationen sind akademisch weniger anspruchsvoll als die mit den Spitzenuniversitäten, dafür ist der Transfer schneller – in der Regel werden innerhalb von 6 bis 8 Monaten direkt anwendbare Prozessstandards oder Materialrezepturen geliefert.

Ein weiterer Wert der Hochschulkooperation liegt in der Talentgewinnung. Zwischen 2023 und 2025 hat das Entwicklungszentrum von Kelude über gemeinsame Ausbildungs- und Praktikumsprogramme sieben Masterabsolventen und drei Bachelorabsolventen von den Partnerhochschulen übernommen; zwei davon sind inzwischen zu technischen Führungskräften im Entwicklungszentrum aufgestiegen. Für 2026 sind weitere vier bis sechs neue Forschungsmitarbeiter mit Masterabschluss und darüber geplant.

Zentrale Forschungsfelder: Vier technologische Säulen

Die Forschungsroadmap von Kelude Schwerindustrie lässt sich in vier technologische Richtungen gliedern, die nicht isoliert nebeneinanderstehen, sondern sich gegenseitig stützen: Die intelligente Antischwingregelung adressiert Effizienz und Sicherheit auf der Bedienebene, der Digitale Zwilling die Beobachtbarkeit auf der Strukturebene, die 5G-Fernwartung die Konnektivität auf der Kommunikationsebene und die prädiktive Wartung die Zuverlässigkeit auf der Entscheidungsebene. Zusammen bilden diese vier Richtungen die technologische Basis für den Wandel von Kelude Schwerindustrie vom „Maschinenhersteller" zum Anbieter intelligenter Kranlösungen.

RL-Antischwingregelung: Der Sprung von der PID-Regelung zum bestärkenden Lernen

Antischwingregelung bei Kränen ist kein neues Konzept. Von mechanischer Reibungsdämpfung über hydraulische Pendeldämpfung bis hin zur PID-Regelung mit offenem Regelkreis – die Branche verfügt über jahrzehntelange technologische Erfahrung. Doch alle diese Ansätze haben einen gemeinsamen Schwachpunkt: Sie sind für spezifische Betriebsbedingungen ausgelegt – bestimmte Last, bestimmte Seillänge, bestimmte Fahrgeschwindigkeit. Ändern sich die Bedingungen, müssen die Parameter neu eingestellt werden. In der Praxis aber sind die Einsatzszenarien von Kränen äußerst vielfältig: Heute wird ein 2-Tonnen-Stahlblech gehoben, morgen ein 10-Tonnen-Gussteil – Seillänge, Beschleunigung und äußere Windeinflüsse variieren ständig.

Das Entwicklungsteam von Kelude begann 2021, den Einsatz von bestärkendem Lernen (Reinforcement Learning) für die Antischwingregelung von Kränen zu erforschen. Der grundlegende Ansatz: Das Kran-Last-System wird als Markov-Entscheidungsprozess (MDP) modelliert. Der Zustandsraum umfasst sechs Dimensionen – Pendelwinkel der Last, Winkelgeschwindigkeit, Position der Laufkatze, Geschwindigkeit und Beschleunigung. Der Aktionsraum ist der Geschwindigkeitsbefehl an den Katzfahrmotor. Die Belohnungsfunktion berücksichtigt drei Ziele: Geschwindigkeit der Pendeldämpfung, Positioniergenauigkeit und Energieverbrauch.

Das Training erfolgte in einer Simulationsumgebung. Das Team baute auf Basis der PyBullet-Physik-Engine eine dynamische Simulationsumgebung für Brückenkrane auf, generierte 5.000 zufällige Last-Seillänge-Beschleunigungs-Kombinationen und trainierte offline mit einem Deep-Q-Network (DQN)-Algorithmus über etwa 200.000 Schritte. Nach dem Training wurde das Policy-Netzwerk auf die reale Maschine übertragen und dort feinjustiert – die Feinanpassungsdaten stammten von einem 20-Tonnen-Brückenkran auf der betriebseigenen Teststrecke.

Ergebnisse der Praxistests: Unter Nennlast (20 t) und bei 6 m Seillänge unterdrückt die RL-Antischwingregelung den Restpendelwinkel innerhalb von 6–8 Sekunden auf unter 0,3°. Bei 30 % Last und 10 m Seillänge (Leichte Last) beträgt die Pendeldämpfungszeit etwa 5 Sekunden. Gegenüber der herkömmlichen PID-Regelung verkürzt sich die Pendeldämpfungszeit im Durchschnitt um 52 %, bei stabiler Leistung über den gesamten Betriebsbereich – ohne manuelle Parametrierung. Die Technologie wurde bereits in über 20 ausgelieferten Anlagen verbaut, mit mehr als 12.000 Betriebsstunden und einer Kundenfeedback-Fehlerquote von null.

Digitaler Zwilling: Den Kran in Echtzeit im Computer abbilden

Digitale Zwillinge werden seit Jahren im Bauwesen, der Luftfahrt und der Energiewirtschaft eingesetzt – doch bei Kränen laufen sie selten wirklich in Echtzeit. Der Grund ist einfach: Die Struktur eines Krans ist zu komplex. Ein vollständiges Finite-Elemente-Modell eines Brückenkrans hat Hunderttausende Freiheitsgrade. Würde man es in Echtzeit per FEA lösen, schafft ein Server kaum mehr als ein paar Lastfälle pro Tag – eine Echtzeit-Simulation ist damit unmöglich.

Das Kelude-Team löst dieses Problem mit einem Reduzierten Ordnungsmodell (Proper Orthogonal Decomposition, POD). Im Vorfeld werden mit ANSYS 800–1.200 typische Lastfälle der Struktur-Spannungsfeldverteilung berechnet und ein 10–15-dimensionaler Basisfunktionsraum aufgebaut. Zur Laufzeit genügen Interpolation und Linearkombination im niedrigdimensionalen Raum – die Rechenzeit pro Einzelberechnung liegt unter 50 ms, der Genauigkeitsverlust unter 5 %.

Dieses Digitaler-Zwilling-System läuft derzeit im Probebetrieb auf drei 100-Tonnen-Brückenkränen. Es sind 16 faseroptische Dehnungsmessstellen (FBG) und 4 Beschleunigungssensoren installiert, die minütlich Daten erfassen und an das Zwillingsmodell übertragen. In Echtzeit werden eine Heatmap des vollständigen Spannungsfelds des Hauptträgers sowie die kumulative Ermüdungsschädigung generiert. Das Feedback von Bedienpersonal und Instandhaltungsabteilung: Früher sah man nur einzelne Dehnungswerte, heute erhält man das „Gesundheitspanorama" des gesamten Hauptträgers – wo Spannungskonzentrationen auftreten, wo Ermüdung sich akkumuliert, ist auf einen Blick erkennbar.

5G-Fernwartung: Den Bedienstand tausende Kilometer entfernt aufstellen

5G-Fernwartung ist kein technologisches Gimmick. In Hochrisikobranchen wie Metallurgie, Hafen und Chemie ist es ein echtes Bedürfnis, Menschen aus dem Führerhaus zu holen – die Temperatur in der Krankanzel von Brückenkranen in Stahlwerken übersteigt oft 50 °C, Hafenportalkran-Fahrer arbeiten 6–8 Stunden ununterbrochen in über 30 m Höhe, und in Chemiewerken stellen giftige Gase eine permanente Sicherheitsbedrohung dar.

Kelude Schwerindustrie hat in Zusammenarbeit mit einem Netzbetreiber auf Basis von 5G-SA (Standalone) und uRLLC-Slicing (Ultra-Reliable Low-Latency Communication) ein industrielles Privatnetz für das Kranwerksgelände aufgebaut. Die gemessene Ende-zu-Ende-Latenz liegt stabil bei 12–18 ms, die Video-Rückkanal-Bitrate ist auf 20–50 Mbit/s einstellbar, und die Paketverlustrate für Steuerbefehle liegt unter 0,01 %. Bedienpersonal kann von einem zentralen Fernbedienstand aus 2–3 Krane gleichzeitig überwachen und steuern – über ein Drei-Bildschirm-Setup (Frontkamera-Hauptbild + Vogelperspektive-Gesamtbild + Digitaler-Zwilling-Statuspanel) werden sämtliche Vorgänge ausgeführt.

Bislang wurden drei Pilotprojekte realisiert: in einer Aluminiumelektrolyseanlage (Hochtemperaturumgebung mit Gefahrenpotenzial), an einem Schüttgutterminal (Außenbereich mit starkem Wind) und in einer Werft (Präzisionsmontage großer Bauteile). Die kumulierte Fernbedienzeit übersteigt 3.600 Stunden. Das Feedback der Kunden: „Es fühlt sich an, als säße man direkt im Führerhaus" – die treffendste Bestätigung für die 5G-Fernwartung.

Prädiktive Wartung: Ausfälle nicht mehr „aus heiterem Himmel"

Die traditionelle Wartungsstrategie in der Kranbranche ist „Regelmäßige Wartung plus Reparatur nach Störung". Regelmäßige Wartung bedeutet, in festen Intervallen (z. B. alle 3 Monate oder alle 500 Betriebsstunden) Öl zu wechseln, Bremsen zu prüfen, Schrauben nachzuziehen – unabhängig vom tatsächlichen Zustand der Anlage: Ersatzteile werden getauscht, ob nötig oder nicht. Reparatur nach Störung heißt „erst reparieren, wenn etwas kaputt ist" – ein durchgebrannter Hubmotor, ein Getriebe mit abgebrochenen Zähnen, ein ausgefallener Bremse: All das wird erst behandelt, wenn der Schaden eingetreten ist. Im günstigsten Fall steht die Produktion einen halben Tag still, im schlimmsten Fall entsteht ein Sicherheitsrisiko.

Die Logik der Prädiktiven Wartung: Mit Sensordaten und Algorithmen wird ermittelt, „wann ein Problem wahrscheinlich auftreten wird", und die Wartung wird vor dem Ausfall geplant. Das Kelude-Entwicklungsteam verfolgt derzeit zwei Schwerpunkte: Erstens die Spektrumanalyse von Vibrationssignalen an Motorlagern des Hubmotors und an Getrieben, um charakteristische Frequenzen von Lagerschäden (Innenring, Außenring, Wälzkörper-Durchtrittsfrequenz) zu extrahieren und mit einem LSTM-Zeitreihenprognosemodell die Restnutzungsdauer zu bestimmen. Zweitens die Online-Bewertung von Drahtbruch und Verschleißtrends an Drahtseilen, kombiniert mit Tragfähigkeit und kumulierten Betriebsstunden zur Ermittlung eines Gesundheitsindex für das Drahtseil.

Die interne Erprobung des Systems ist abgeschlossen. Basierend auf 8 Monaten Betriebsdaten von 12 Brückenkränen erreicht das Modell eine Frühwarn-Genauigkeit von 89 % für Lagerschäden am Hubmotor (Warnung 7–14 Tage im Voraus) und 93 % für die Vorhersage, dass ein Drahtseil die Aussonderkriterien erreicht (Warnung 2–4 Wochen im Voraus). Die Markteinführung als optionales Modul ist für das dritte Quartal 2026 geplant.

Entwicklungsteam: 87 Spezialisten als „Eliteeinheit"

F&E-Ausgaben und Patentzahlen sind Ergebnisse – doch der Kern, der diese Ergebnisse antreibt, sind Menschen. Das F&E-Zentrum von Kelude Schwerindustrie beschäftigt derzeit 87 hauptamtliche Entwicklungsingenieure. Zahlenmäßig nicht riesig, aber die akademische Qualifikation und fachliche Ausrichtung des Teams sind in der chinesischen Kranherstellung überdurchschnittlich.

Nach Qualifikationsstufen: 19 leitende Ingenieure (21,8 %), 42 Ingenieure (48,3 %), 26 Assisteningenieure und Techniker (29,9 %). Unter den leitenden Ingenieuren befinden sich 3 Chefingenieure (Professorenrang) mit jeweils über 20 Jahren Erfahrung in der Konstruktion von Hebezeugen. Nach akademischem Grad: 6 Promovierte (alle in den Bereichen intelligente Algorithmen und Digitaler Zwilling), 24 Masterabsolventen, 57 mit Bachelor oder darunter. Der Anteil von Master- und Promotionsabsolventen am F&E-Team beträgt 34,5 %.

Das F&E-Zentrum umfasst vier spezialisierte Labore: Konstruktionslabor (22 Personen, davon 6 leitende Ingenieure), Labor für elektrische Steuerungssysteme (25 Personen, davon 5 leitende Ingenieure), Labor für intelligente Algorithmen (18 Personen, davon 4 Promovierte und 8 Masterabsolventen) sowie Industriedesign-Labor (12 Personen, davon 2 leitende Ingenieure). Dazu kommen eine Projektmanagementgruppe (6 Personen) und eine Gruppe für Prüfung und Verifizierung (4 Personen).

Nach Fachrichtung: Maschinenbau und Konstruktionstheorie 38 %, Automatisierungs-/Regelungstechnik 22 %, Informatik/Softwaretechnik 15 %, Elektrotechnik 12 %, Materialwissenschaft 8 %, sonstige 5 %. Diese multidisziplinäre Teamstruktur ist die Grundlage dafür, dass Kelude gleichzeitig an mechanischer Strukturoptimierung, intelligenter Steuerung, Digitalem Zwilling und Fernwartung arbeiten kann.

Die Bindung von Fachkräften ist eine der größten Herausforderungen für technologieorientierte Fertigungsunternehmen. Keludes Strategie ist die „Zweikanal-Beförderung" – technische und managementbezogene Karrierewege sind getrennt. Techniker, die keine Managementposition anstreben, können über die Laufbahn „Ingenieur → Leitender Ingenieur → Technischer Experte → Chefingenieur" aufsteigen, mit einem Gehaltsdeckel, der dem der Abteilungsleiter im Management entspricht. Die jährliche Fluktuationsrate im F&E-Bereich lag 2024 bei etwa 8 % – unter dem Branchendurchschnitt von 15 %.

Fazit

Seit der offiziellen Gründung des F&E-Zentrums 2019 hat Kelude Schwerindustrie den Wandel von „produzieren können" zu „forschen und entwickeln können" vollzogen. Die F&E-Quote von über 8 % des Umsatzes wird nicht wegen kurzfristigen operativen Drucks gesenkt – das ist eine langfristige Unternehmensstrategie, keine Ein-Jahres-Aktion. 52 Patente sind nur eine Zwischenzahl: 9 weitere Erfindungspatentanmeldungen sind für 2026 in Bearbeitung, und die Gesamtzahl der erteilten Patente dürfte im Jahresverlauf die Marke von 60 überschreiten. Die gemeinsamen Labore mit der Harbin Institute of Technology und der Shanghai Jiao Tong University treiben derzeit die technische Umsetzung der nächsten Generation von Antischwingreglern und des 5G-Fernsteuerungssystems voran.

Der Technologiewettbewerb bei Kränen verschiebt sich von „wer kann größer und schwerer bauen" hin zu „wer kann wirtschaftlicher, sicherer und intelligenter betreiben". Kelude Schwerindustrie setzt dabei auf drei Karten: eine jährliche F&E-Quote von mindestens 8 % des Umsatzes, technologisches Know-how in vier Kernbereichen und gemeinsame Labore mit führenden Hochschulen – diese Trumpfkarten sind die entscheidenden Variablen, die die Position eines Kranherstellers in den nächsten zehn Jahren bestimmen.

Häufige Fragen