#19 - KI in der Produktion: Was heute in der Industrie möglich ist (mit Jan Daske von Swisslog/KUKA)

00:00:00: Natürlich gehen wir als KUKA, natürlich gehen wir auch den Weg der künstlichen Intelligenz in unsere Produkte hinein.

00:00:05: Wir verändern uns von einem reinen Maschinenbauunternehmen hin an ein Softwaregetriebenes Unternehmen.

00:00:11: Ja, und wie bleibe ich auch offen für zukünftige Automatisierungsthemen die noch reinkommen?

00:00:16: Die ich jetzt noch gar nicht sehe.

00:00:18: Also so das Stichwort Human Robotics!

00:00:21: Wenn ich ein Scheiße reinpacke oder eine schlechte Stammdaten habe dann kann am Ende auch nicht so gutes mehr rumkommen.

00:00:25: da kann ich so viel KI einsetzen wie ich möchte.

00:00:27: Wischen AI ist aber auch gut wenn ich Greifprozesse machen will sei dass jetzt mit einem Pick-Oppoter oder mit dem Pickarm Ich gucke von oben eine Kiste rein.

00:00:35: Ich erkenne sehr schnell, welchen Artikel ich greifen muss und kann damit dann auch meine Stammdaten zum Beispiel anreichern – verbessere als auch meine Datenqualität an dieser Stelle.

00:00:44: Das heißt der Servicegedanke steht im Vordergrund, der Durchsatz, der Output steht im vordergrund die Leistungsfähigkeit der Anlage steht in dem Vordergrund und nicht mehr unbedingt die Technik per se sondern... das Fulfillement des Geschäftsprozesses unseres Kunden, den wo wir sehen was dort am sinnvollsten einst gesetzt werden kann als Automatisierung und dass dann halt auch mit einem Servicemodell zu ergänzen.

00:01:10: Und damit auch in ganz andere Partnerschaftsmodelle reinzukommen.

00:01:14: Wenn ich etwas habe, was ich als beim Unternehmenswissen habe, dann muss ich es auch schützen Dann muss hier auch ein Stück weit ist vor der KI schützen.

00:01:22: Es ist zumindest aus der derzeitigen Sichtweise nur so zu betrachten Dass aktuell kein Weg dran vorbei gehen wird.

00:01:28: Das ist der Industrieimpulse Podcast

00:01:31: von Indomera

00:01:33: mit Wachstumsthemen rund um die Industrie.

00:01:37: Ja, herzlich willkommen zu einer neuen Folge des Industrie-Impulse Podcasts!

00:01:41: Heute finde ich einen sehr interessanten Gast, wir haben uns auf der OWL Maschinenbaukonferenz kennengelernt vor wenigen Wochen Und das heutige Thema wird sein, ja wie kann ich als Mittelständler gerade in der jetzigen Zeit wo alle über KI reden?

00:01:55: Wirklich KI in meiner Produktion zum Beispiel.

00:01:57: In meinem Industrieunternehmen wirklich einsetzen?

00:01:59: was funktioniert und was gibt es vielleicht schon für Use-Cases, die ich heute auch schon nutzen kann.

00:02:04: Da geht es jetzt nicht um eine Exelautomatisierung oder so, sondern wirklich konkrete Cases, wie der Jan Daske heute mitbringt.

00:02:10: Jan ist da muss ich ein bisschen lesen hier.

00:02:12: Sine Director Global AI steht zwar LinkedIn bei der Firma Swisslog und KUKA, also Tochterunternehmen von der KUKA.

00:02:18: Und ich würde sagen wir starten da auch direkt rein weil das interessiert sich Leute natürlich brennend!

00:02:23: Alle reden über Humanoide Roboter, Vision AI, autonome Systeme.

00:02:28: Was würdest du sagen?

00:02:29: Wie soll ein Mittelständler jetzt überhaupt anfangen, gerade wo diese Themen ja so vollumfänglich sind.

00:02:33: Was wären so?

00:02:34: vielleicht die ersten drei Schritte oder die ersten fünf Schritte, die wieder so einen Mittelständlern mitgeben wird wie ich da richtig anfangen kann.

00:02:40: Wie fange ich da am besten an?

00:02:42: Ich glaube, bevor man sich mit der Technik auseinandersetzt muss man sich erstmal mit seiner Organisation auseinander setzen.

00:02:48: Mit den Menschen die dort arbeiten und damit was das dann auch für Auswirkungen auf einen hat wenn man wirklich KI einsetzt.

00:02:54: Und dann muss man unterscheiden zwischen zwei Streams an dieser Stelle wo man reingeht.

00:02:58: Der eine Stream ist die Enterprise AI.

00:03:01: Das nutze ich um meine internen Unternehmensprozesse zu optimieren oder auch zu unterstützen, sei es in der automatisierten Angebotserstellung, sei ist in der Kundenbetreuung, sei is in der Auswertung von CRM-Daten oder was auch immer.

00:03:14: Und dann habe ich auf den anderen Seiten die Physical AI oder die Industry AI.

00:03:18: das ist das, was ich nutze wenn ich direkt in meine Produkte hinein will mit künstlicher Intelligenz.

00:03:22: Das ist ja schon gesagt, dass spielt dann so in Wission AI zum Beispiel rein oder wenn ich ein Roboterarm oder ähnliches nutzen will.

00:03:29: Das sind so die zwei ersten Entscheidungspunkte, die ich eigentlich treffen muss.

00:03:32: aber voran steht immer erst mal Wie organisiere ich mich in meinem Unternehmen?

00:03:37: und dann wirklich mit welchem Partner gehe ich ins Rennen?

00:03:40: Weil, ich mache ja dann auch eine Transformation meines Wissens.

00:03:44: Großteil meines Wissenschafts in diese künstliche Intelligenz hinein.

00:03:47: Das ist eigentlich die erste Frage, den man beantworten sollte.

00:03:51: Ja, sehr spannend!

00:03:51: Sehr spannend!

00:03:52: Das heißt, Organisation erstmal dafür richtig aufzustellen zu gucken welchen Partner geht es da rein?

00:03:56: wie setzt sich das um?

00:03:56: weil wo sind am Ende auch meine Daten, dass das ja auch dementsprechend ein wichtiges Thema?

00:04:01: Was sind denn vielleicht heute schon konkrete Use Cases, die du siehst?

00:04:04: Also sei es bei Kuka beispielsweise oder generell du bist ja sehr... Belesen und bewandern im AI-Bereich.

00:04:11: Du siehst sehr viel!

00:04:12: Das weiß ich nicht, ob ich da so belesen bin aber ja es gibt sehr viele Anwendungsfälle in dem Bereich.

00:04:19: der Spannsanwendungsbereich ist eigentlich immer da wo ich eine Automatisierung habe und wieder auf einen Menschenstoße und an diesem Punkt sage ich mal so dann auch ne Fehlerquelle habe die ich optimieren kann.

00:04:31: also das spielt dann WischenAI zum Beispiel eine Rolle Also in der Qualitätsüberprüfung meiner Produkte am Band.

00:04:37: Dort kann ich sehr viel erreichen, indem ich dort Produkte visuell erfasse.

00:04:41: Und durch die künstliche Intelligenz abgleichen lasse, wie ist denn die Qualität dessen was ich dort erwarte?

00:04:47: Weil ich da einfach die Fehlerrate massiv nach unten bekomme.

00:04:50: Wischen AIs aber auch gut wenn ich Greifprozesse machen will sei das jetzt mit einem Pick-Opoter oder mit dem Pickarm.

00:04:56: Ich gucke von oben in eine Kiste rein!

00:04:58: Ich erkenne sehr schnell weil ich ein Artikel nicht greifen muss und kann damit dann auch meine Stammdaten zum Beispiel anreichern Verbesserer als auch meine Datenqualität an dieser Stelle Das sind immer sehr gute Einstiegspunkte an diesem Punkt du dort auch einen sehr schnellen Return of Investor hast.

00:05:14: Wie berechnet ihr den Return of Invest?

00:05:16: Macht ihr das anhand von eingesparten Personalkosten beispielsweise?

00:05:19: oder was sind auch andere Kennzahlen, die euch dann anguckt.

00:05:22: Da

00:05:22: gibt es jetzt eine typische Berater Antwort drauf und es kommt darauf an!

00:05:27: Das hängt wirklich davon ab wo das Einsatz-Spektrum ist, wo ich Einsparungspotenziale oder Optimierungspotentiale ermittle.

00:05:35: Deswegen ist es auch entscheidend da in dieser Stelle nicht einfach los zu rennen und sie sagen Ich kaufe mir das jetzt sondern wirklich erstmal auch konkret zu überlegen.

00:05:41: kommen wir wieder zurück auf die organisatorisch Frage auf die Prozessfrage.

00:05:45: Wo macht es Sinn?

00:05:46: Ja, und dann zu gucken okay wie berechne ich den Return of Invest.

00:05:50: Das sind Qualitätsverbesserungen.

00:05:52: das heißt Ich habe eine Reduzierung im Ausschuss.

00:05:54: Ich hab' die Qualität in der Daten.

00:05:56: Ich habe ne andere Predictive an der Vorausschau da noch meiner Daten.

00:05:59: Ähm...ich hab' ne bessere Pickrate.

00:06:02: D.h.,

00:06:03: ich hab' eine höhere Auftragsvervollständigung.

00:06:05: Da's sind dann solche Themen die zum Beispiel einzahlen Und dann natürlich auch der Umstand ähm..das so ein Greifroboter oder so einen Roboter Der arbeitet sieben mal vierundzwanzig.

00:06:15: natürlich.

00:06:16: auch kann ich ganz andere Durchsätze realisieren.

00:06:19: Also die Skalierfähigkeit meines Geschäftsmodells ist dann halt auch ein ganz wichtiger Aspekt, wobei es da ja nicht um die Ersetzung der Mitarbeiter geht sondern eben halt darum skalieren zu können.

00:06:30: denn wir wissen alle gute Mitarbeiter vom Markt zu kriegen ist heutzutage ziemlich schwierig und da greift dann halt so ein Modell mit rein.

00:06:38: Wie siehst du dann auch die Wettbewerbsfähigkeit?

00:06:39: Weil gerade man kriegt seinen Medien viel mit.

00:06:41: also wenn ich jetzt keine Ahnung Lohnkosten habe, gehe ich nach Polen, Tschechien hab' ich vielleicht einen Fünftel davon oder keine Ahnung nach China ist noch weniger.

00:06:48: Hohe Kosten durch Energiepreise... wie siehst du gerade so diese Wettbewerbsfähigkeit im Bereich der KI?

00:06:53: Wie siehst Du da die Entwicklung und die Chancen?

00:06:55: Ja es hängt natürlich auch stark davon ab in welchem Lohengefälle und in welchen Lohngefüge du arbeitest.

00:07:00: also bist du zum Beispiel an einer sehr verteilten Leitschälen unterwegs.

00:07:03: macht das gegebenen falls keinen Sinn hochkomplexe Value-Added Prozesse zu automatisieren wenn wir in einem Lohnbereich unterwegs bist wo Roboter einfach nicht dagegen ankommt.

00:07:14: Der Vergleich verbietet sich dann an dieser Stelle, es geht dann wirklich eher um die Skalierung des Geschäfts das heißt also Arbeitsprozesse soweit zu reduzieren auf das wirklich notwendige Minimum was nicht abgebildet werden kann auf Automatikseite und dass dann entsprechend als Skalierung mitzunehmen und dann kommst du in so ein Gefälle rein und da wenn du dir jetzt nach Deutschland guckst.

00:07:32: das ist so etwas.

00:07:33: das unterschlagen wir immer.

00:07:35: ja Wir haben einen Hochlohngebiet aber wir sind auch eine Nation mit der höchsten Automatisierungsrat in der Fertigung.

00:07:41: Das heißt, bei uns war immer schon der Produktivitätsgedanke stark getrieben und auch im Vordergrund.

00:07:46: Und das ist doch das was wir spüren wenn wir mit Kunden in die Design-Auswahl gehen, in die Automatisierungsprozesse hineingehen wie weit da auch schon eine Vorbereitung stattfindet, wie sehr man auch in seinen Produktions- und in seine Produktivität Kennzahlen orientiert ist und wie professionell man sich da dann auch schon vorbereitet.

00:08:07: Und da merkt man einen deutlichen Unterschied schon bei der Anfrage, ja?

00:08:12: Das ist so ein Aspekt!

00:08:14: Da merkst du einfach, kommst du in ein Land, kommest du in eine Region wo die Produktivität ein maßgeblicher Faktor ist, wo du gut skalieren willst, triffst auf vorbereitete Kunden, trifft auf gute professionelle Arbeitsumfelder Und das macht dann auch den Unterschied aus, allgemein in der Wettbewerbsfähigkeit.

00:08:34: Hast du insofern euch ein Beispiel?

00:08:35: Ihr seid jetzt von KUKA Swisslog, weil ich hatte noch so'n bisschen Ohio im Hinterkopf was ihr vorgespräch habt.

00:08:40: also wenn du drüber reden darfst... Ja ja

00:08:42: klar!

00:08:43: Es haben wir gerade erst vor eins oder zwei Tagen glaube ich habe mir das auch erstmal bei Lincoln in gepostet und auch groß in anderen sozialen Medien.

00:08:51: natürlich gehen wir als KUKA natürlich gehen wie als Swisslog den Weg der künstlichen Intelligenz auch an unsere Produkte hinein.

00:08:56: Und eines unserer zentralen Elemente, das ist unsere Cooker-Amp.

00:09:01: Das ist unsere Mobile-Plattform, unsere Management-Platform mit der wir im Prinzip... komplett KI getrieben, Intent-based Getremen, Automatik und Robotik steuern.

00:09:10: Und damit auch eine Plattform bieten nach oben hinein in sämtliche Systeme die in so einem Kosmos, in so ein Werkskosmos miteinander arbeiten.

00:09:18: Da haben wir jetzt gerade das System live genommen bei einem großen Automobilwerk in Ohio wo die ganzen Karosseriefertigungen durchlaufen mit über dreihundert Stück, die da pro Schicht rausputzeln also alle zwei Minuten wird dort eine Karosserie fertig ja?

00:09:32: Dort haben wir natürlich einen hohen Fertigungskrad einen hohen Automatisierunggrad in der Fertigung festgestellt, fertig gestellt und das steuern wir komplett mit AMP.

00:09:41: Und das ist KI getrieben – komplett!

00:09:44: Das heißt Intent-Based und das bedeutet eine deutliche Verschlankung meiner gesamten Systemwelt.

00:09:51: Ich reduziere meine Legacies weil ich ganz anders damit so einem System kommunizieren kann als das vorher der Fall war.

00:09:57: Ich kann es ganz anders programmieren oder skalieren.

00:10:01: Habt ihr da dann oder weißt du, ob der Automobilhersteller dann auch komplett Mitarbeiter herausgezogen hat?

00:10:06: Also sind komplett wahrscheinlich weggefallen.

00:10:09: Wenn das alles über Agents jetzt läuft...

00:10:11: Ich würde nicht sagen dass sie weggefallen sind.

00:10:13: ich habe jetzt nicht die kompletten Hintergründe in dem Fall jetzt aufm Tisch.

00:10:17: was jetzt dort auch noch so die Intention dahinter war ob es um Mitarbeiter Replacement ging?

00:10:22: nein Es ging um den Skalierungseffekt.

00:10:25: Und an dieser Stelle halt, was kann man noch automatisieren?

00:10:27: Wenn ich das automatisiere.

00:10:29: Wie mache ich das am besten und wie bleibe ich auch offen für zukünftige Automatisierungsthemen die noch reinkommen, die ich jetzt noch gar nicht sehe?

00:10:38: also so der Stichwort Human Robotics an diesem Punkt.

00:10:42: Da bietet eben die QKM ein sehr breites Spektrum weil sie eben halt KI aufgebaut ist, KI moduliert ist.

00:10:50: Kann sie sich auch mit jeglicher Technik entsprechend da auseinandersetzen?

00:10:53: Da bietet sie eine gewisse Unabhängigkeit von dem was ich an Robotik unten einsetzen will.

00:10:57: Was mich ziemlich spannend fand also bei dem Vortrag wo du warst okay das ist ja so ein bisschen die wie stellt sich KUKA-Syslog in Zukunft auf?

00:11:04: und das fand ich sehr spannend weil man ich glaube KUKA noch googelt und man liest diese mal ein bisschen Wikipedia drin durch dann steht er auch glaube ich drinnen Maschinenbauunternehmen dann und dann gegründet und wir können es nochmal gerne die Richtungen erzählen wo ihr eigentlich hin möchtet.

00:11:16: Ja, ich meine, Swisslock hat ja eine ähnliche Historie wie KUKA.

00:11:19: Wir sind hundertfünfundzwanzig Jahre alt in der Schweiz gegründet und das ist momentan einfach der Triumph und sicherlich ist da auch KI einer unserer wichtigsten Motivationsfaktoren.

00:11:29: aber wir verändern uns von einem reinen Maschinenbauunternehmen hin an ein Softwaregetriebenes Unternehmen.

00:11:35: Das ist der Wechsel, das ist der Paradigmenwechsel den wir vornehmen

00:11:39: d.h.,

00:11:40: der Servicegedanke steht im Vordergrund Der Durchsatz, der Output steht im Vordergrund.

00:11:47: Die Leistungsfähigkeit der Anlage steht im vordergrund und nicht mehr unbedingt die Technik per se sondern das Fulfillment des Geschäftsprozesses unseres Kunden den wo wir sehen was dort am sinnvollsten eins gesetzt werden kann als Automatisierung und dass dann halt auch mit einem Service Modell zu ergänzen und damit auch ein ganz andere Partnerschaftsmodelle reinzukommen.

00:12:09: also das ist Das ist der strategische Gedanke dahinter.

00:12:14: Christoph Schell, unser CFO von KUKA hat das mal sehr schon formuliert.

00:12:18: Robotik eins Punkt Null, das ist der Vertrieb des Roboters, Robotik zwei Punkt Nulle – das ist den Vertrieb der Leistung und dazu brauchst du eben halt offene Systeme und offene Plattformen.

00:12:32: Ja finde ich es sehr spannend, weil viele Maschinenbäuer darüber nachdenken.

00:12:34: Neue Geschäftsmodelle zu Software basiert oder Paper-Use Modelle zu jutzen und zu nutzen um einfach nochmal neue Geschäfte zu generieren oder als Servicegeschäft noch mehr zu generiren gerade weil vielleicht auch bei manchen die Aufträge gerade ein bisschen erstagnieren sind.

00:12:48: Deshalb fand ich es so spannend, dass ihr komplett in diese Richtung geht, weil wie du im Vortrag auch gesagt hast, so eine Robotas Commodity das kann halt irgendwie jeder herstellen.

00:12:54: So gibt's ja auch genügend keine Ahnung ABB, Yokohama oder wie sie heißen.

00:12:58: Gibt's da genüge die Restaurant, die man sprechen kann.

00:13:00: von

00:13:01: daher?

00:13:01: Ja, wir sind da ja einem Wettbewerbsumfeld.

00:13:03: Das ist gar keine Frage und das ist es halt.

00:13:07: Robotik is Commodty!

00:13:09: Und wenn wir jetzt mal schauen... Wir waren ja zusammen unter anderem auch auf einer Konferenz, wo das SCMI mal eine Szenario-Studie aufgelegt hat und gesagt hat, welche möglichen Szenarien können sich denn für einen Maschinenbauer ergeben?

00:13:22: Und da gibt es ein Szenarium.

00:13:24: Das ist das, was uns halt auch sehr gut beschreibt.

00:13:26: Es ist das Szenariu, wo wir sagen – wir ohne die Plattform!

00:13:30: Und mit dieser Plattform generieren wir das Geschäft für unsere Kunden und sind damit auch in langfristigen Erlösmodellen dann entsprechend mit drin.

00:13:38: Das sehen wir halt so als unsere Zukunft, und da moschieren wir auch mit allen Kräften die wir dafür haben auch hin.

00:13:46: Jetzt

00:13:47: habt ihr eine chinesische Mutter mit Midea.

00:13:51: Wie siehst du denn?

00:13:52: Also ich finde es total spannend zu sehen, dass einfach diese rasante Geschwindigkeit, sei's jetzt bei humanoiden Robotern aber auch mit KI.

00:13:58: Du hast gerade eben gesagt Moonshine das Unternehmen da extrem weit gekommen ist und die der IQ von dieser KI schon bei hundred zweiundvierzig liegt also höher von Claude und von JetGPT OpenAI.

00:14:09: wie siehst so den diesen Vorsprung von China und vor allen Dingen auch im Wettbewerb im Vergleich zur Europa und USA?

00:14:14: Oh

00:14:15: ja!

00:14:15: Das ist eine sehr spannende Frage weil ich glaube dagegen gerade drei Domänen auf.

00:14:20: China hat eine ganz klare eigene Intention, auch was die KI-Entwicklung betrifft.

00:14:24: Was dort auch passiert und da muss man sich als Unternehmer auch überlegen ob man sich für so ein Modell entscheidet das hat seine erheblichen Vorteile.

00:14:32: Die USA, da wissen wir dass dort auch teilweise durch eine gewisse erratische Politik ne gewisse Ungewissheit auch reingekommen ist.

00:14:39: Wir haben das ja alle mitgekriegt was es bedeutet hat als man bei Claude plötzlich Fable Five abgekündigt hat.

00:14:44: und dann is Europa die sagen einfach wir möchten für uns in unserer Community mit Systemen arbeiten die keinen kill switch wer von außerhalb haben.

00:14:53: Und da gehen halt jetzt so die gesetzlichen Bemühungen hin der europäischen Kommission mit Kader.

00:14:58: Da entstehen drei Domains.

00:15:00: Und als Unternehmer muss ich mir dann schon überlegen, wo will ich mich denn auch positionieren und wo möchte ich meine Heimat sehen in einem demokratischen rechtssicheren Raum?

00:15:09: Wo ich vielleicht eine Überregulierung habe.

00:15:12: In einer Möglichkeit, wo ich freiskalieren kann oder wo ich gegebenenfalls mit anderen Bedingungen leben oder arbeiten muss.

00:15:20: Alles hat so seine Vorteile, alles hat so ihre Nachteile.

00:15:23: aber da entstehen für mich unter den Grad zu drei Domains.

00:15:26: Für uns als KUKA bedeutet das Wir wollen eine eigene KI haben.

00:15:31: Ja, wir wollen etwas haben was wir besitzen aus dem einfachen Grunde weil unsere Robotik, unsere Mechanik da ist so viel Patentwissen drin und das ist auch ein Grundregel für alle Unternehmer.

00:15:42: ich habe es am Anfang schon gesagt wenn ich etwas habe was ich als mein Unternehmenswissen habe dann muss ich es auch schützen.

00:15:49: Dann muss hier auch ein Stück weit ist vor der KI schützen.

00:15:53: ja Da ist immer die Überlegung, wo es sich dann noch die Grenzen.

00:15:57: Und da entscheiden wir uns dann halt eben zu sagen okay... Wir gucken was machen wie im Enterprise AI?

00:16:02: Was machen wir im Physical AI?

00:16:04: und dann entscheiden wir wo wollen wir auch eigene Wege gehen um uns auch da stückweit auch unabhängig zu machen und auch um alle drei Märkte bedienen zu können.

00:16:13: Ja haben wir glaube ich damals auch aus dem Ukraine Krieg mit Gas und etc.

00:16:17: ja Osters lernen dürfen dass man dann sehr sehr abhängig ist und macht dann schon Sinn ein bisschen auf eigenem Bein zu stehen.

00:16:23: oder beziehungsweise die Server stehen irgendwie in der EU, ist alles irgendwie gemeinsam reguliert und nicht.

00:16:27: Dann sagt doch einmal... Und Präsident zum Beispiel, ja so, nee, Fable Five nur noch jetzt in Amerika und dann sitzt du da auf einmal in all deine Daten liegen.

00:16:35: Das ist vielleicht nicht ganz so praktisch?

00:16:37: Ja, da muss man vorsichtig sein.

00:16:39: an der Stelle und ich sage mal für Unternehmer die jetzt auch in der europäischen Region groß geworden sind und auch ich sage immer so ihren Absatzmarkt darin sehen denke ich hat man klare Rahmenbedingungen mit denen man auch arbeiten kann an dieser Welt.

00:16:53: aber für global aufgestellte Unternehmen die sich überlegen wie will nutzen in meinem Unternehmen.

00:16:59: Da muss ich mir eine Strategie aufmalen und muss mir da ganz klar auch sagen, wo positioniere ich das?

00:17:05: Wie will ich diese Märkte in Zukunft bedienen?

00:17:07: Wo nehme ich Abhängigkeiten in Kauf und wo nicht?

00:17:11: Diese Prinzipien müssen bei einer Entscheidung einer künstlichen Intelligenz im unternehmerischen Kontext im Vorfeld getroffen

00:17:18: werden.".

00:17:19: Das ist ja Vision Air auch angesprochen, also alles wo der Roboter sozusagen schon sehen kann und selber entscheiden können.

00:17:25: Okay ich greife jetzt da nicht dar, wo es vorgegeben ist wie das bei einer normalen Roboterair sozusagen normal war.

00:17:30: Nutzt ihr das bei Cooker oder Swisslog schon?

00:17:33: Und was gibt's vielleicht für Beispiele?

00:17:35: über das BMW glaube ich erwähnt dass da schon Tests gibt.

00:17:39: Ja ja, bei in Spathandburg zum Beispiel ist es so dass BMW dort humanoide Roboter einsetzt.

00:17:44: Die kommen nicht von uns die kommen von einem anderen Unternehmen.

00:17:47: aber das ist der Lückenschluss.

00:17:49: der humaner Roboter ist ein Lückenschluss an der Stelle für all das wo wir in Automatisierung mittlerweile schon weitergekommen sind weil er gewisse menschliche Bewegungselemente nach bilden kann.

00:18:01: Ob man dafür einen Kopf braucht steht mal so nebenher, ich betrachte das ein bisschen als Marketing Gag immer noch dass ein Humor an der Roboter noch einen Kopf hat.

00:18:09: eigentlich brauchen wir den nicht.

00:18:10: aber das ist eine andere Schiene.

00:18:12: wo nutzen wir es?

00:18:13: Wir nutzen es vor allen Dingen genau an den Stellen Pick-Qualitäten, also Qualität.

00:18:20: Also viel Picks vermeiden können im Lagerprozess wo wir eine hohe Durchsatzfähigkeit, eine kontinuierliche Durchsatzfähigkeit mit Picks erreichen können.

00:18:29: da sind wir mit Vision AI dann halt eben an einem Greifroboter dran.

00:18:34: die Lösung die nennt sich bei uns Item Pick Und die registriert halt direkt, was muss ich mir da greifen.

00:18:40: Was ist das für ein Artikel?

00:18:41: Der Anlernenprozess ist ein ganz anderer als früher und vor allen Dingen die Kommunikation mit so einem Gerät.

00:18:46: Du hast das vorher, hast du die einzelnen Parameter eingegeben, du hast exakte Parfäle abgegeben.

00:18:52: Mit so einem Roboter kannst du reden wie ... Ja, du kannst Nettles Beach anwenden natürliche Sprache.

00:19:00: Du sagst ihm einfach, ich will heute Abend Spaghetti essen und dann kann so ein Roboter eben halt hingehen kriegt seine Kiste und dann sieht er halt da drin das ist die Spaghetti Tüte Und hier habe ich die Dose mit der Tomatensauce oder das Päckchen mit der Tomato-Sauce und dann weiß er, welche Greifer hernehmen muss.

00:19:17: Er registriert das nimmt das raus packt das in ein Beutel oder eine andere Kiste oder wie auch immer.

00:19:22: Das ist natürlich ein ganz anderes Verhältnis auch in der Zusammenarbeit also im Wartungsprozess im Leitstand also auch da wo so einen Roboter eingesetzt wird im Lager.

00:19:31: Eine ganz andere Kommunikationsmöglichkeit mit dem Gerät, eine ganz andere Auswertungsmöglichkeit auch.

00:19:37: Und das spielt dann halt in den Workflow, in dem Materialfluss, den du in so einer Lagerkonstruktion hast.

00:19:42: Spielt das dann halt massiv ein!

00:19:44: Da wird es dann deutlich besser, deutlich effizienter und du kriegst die Geräte viel, viel schneller in den Betrieb... ...und hast noch den Vorteil, dass dir deine Masterdaten, deine Dammdaten damit auch gleich noch optimierst.

00:19:55: Jetzt seid ihr ja in diesem gesamten Bereich EYE, sonst wirst du da nicht arbeiten in der Position schon recht weit.

00:20:02: Was siehst du vielleicht bei anderen Unternehmen oder anderen Newscasts, ist vielleicht was für ein Lensortie größten kann.

00:20:06: Fünf Fehler die du schon mal gesehen hast und auch selber aus Learnings mitgenommen hast wo man sieht.

00:20:10: wir haben uns so vorgestellt aber im Ende war es doch komplett anders.

00:20:13: Also das größte was ich immer sehe ist dass mit einem gewissen Enthusiasmus rein gestartet wird Und dann irgendwie einen Prototyp gebaut wird und dann bleibt's kleben Dann kommt es einfach nicht über diesen Prototypenstatus hinaus.

00:20:26: Man führt das nicht weiter in eine Skalierung, in eine produktive Umgebung dann hat man Geld verbrannt.

00:20:32: Das erlebe ich gerade im Umfeld der künstlichen Intelligenz sehr häufig dass man da einfach nicht in die Skalierungen reinkommt.

00:20:40: und was auch sehe ist, dass man fehlende Governance hat.

00:20:45: Also das ist auch ein wichtiger Aspekt.

00:20:47: Eine künstliche Indigenz im Unternehmen eingesetzt bedeutet natürlich auch immer, dass sie Freiheiten für die Mitarbeiterschaft und da muss eine gewisse Governance oder Compliance einfach drüber.

00:20:57: Und das kann man auch wieder mit KI lösen aber das muss mit rein und das bedeutet nämlich, dass man der Sache auch entsprechende Grenzen setzt.

00:21:08: Extremfall, Mitarbeiter programmiert sich einen Agenten mit dem er mehr oder weniger sich selbst oder seine Kollegen in der Arbeit überwacht.

00:21:14: Einfach nur weil er das als Bequemlichkeit empfindet.

00:21:17: Am Ende des Tages aber verstößt er damit gegebenenfalls gegen Vorschriften oder auch gegen arbeitsrechtliche Vorschriften.

00:21:24: Nur weil es die KI kann heißt es noch lange nicht dass es auch rechtlich okay ist und deswegen ist da Compliance und Governance wichtig an dieser Stelle und die vorherige Überlegung Was will ich eigentlich mit diesem Prototypen erreichen?

00:21:39: Dieses ausprobieren ist nie verkehrt.

00:21:42: Aber wenn ich unternehmerisch Geld in die Hand nehme, dann möchte ich vorher genau wissen was sich davon hinterher auch erwarten kann und daran sollte ich mich dann auch orientieren.

00:21:50: Und das passiert im KI-Fall noch erstaunlich oft zu wenig.

00:21:55: Wie macht ihr das denn mal Kunden?

00:21:56: Ich komme jetzt auf euch zu, NG Intralogistik möchte da irgendeine Lösung haben mit AI.

00:22:01: So wie geht ihr dann vor?

00:22:02: was für Fragen stellt ihr damit ihr am Ende herausfindet wo macht es überhaupt Sinn beispielsweise als Nuinroboter also letztendlich nur normal und da eine Schiene oder einen Wagen gefährt?

00:22:11: Ja ja das ist eine sehr spannende Frage weil gerade im Kontext des Lagerwesens in der Lagerlogistik in der interlogistischen Welt ist KI nicht immer die Lösung weil gerade dort haben sich oft sehr gute Prozesse etabliert.

00:22:27: Wir haben das jetzt zum Beispiel mal gehabt, wir haben jetzt mal so ein System durchrechnen lassen in der Durchsatz und im Bau von Anlagen.

00:22:36: Und dem Durchsitz von Behältern

00:22:38: z.B.,

00:22:39: um einen Füllgrad zu ermitteln oder auch eine Palette aus unterschiedlichen Artikeln zu konsolidieren.

00:22:47: Da haben wir festgestellt dass da die künstliche Intelligenz nicht unbedingt besser ist als der lang erfahrene und erprobte Algorithmus.

00:22:53: Das bedeutet also, wenn wir dort reinkommen.

00:22:55: eine Kunde fragt uns ich will jetzt hier den Lager.

00:22:58: Ich will automatisiert und was habt ihr?

00:23:00: Was mit KI?

00:23:02: dann gehen wir grundsätzlich immer erstmal den Weg und sagen für was brauchst du es um?

00:23:09: was geht's jetzt überhaupt?

00:23:11: erst mal stellen wir uns der konkreten Aufgabenstellung und daraus entsteht dann der notwendige Workflow im lager und dieser workflow im lage dieser Arbeitsprozess vom wahren Eingang über verstecken und wiederfinden, konsolidieren und versenden.

00:23:25: Dann schauen wir was davon ist sinnvoll zu automatisieren und wie?

00:23:29: Und das natürlich auch vor dem Hintergrund der Zukunftsorientierung.

00:23:33: So ein Lagerautomation die läuft länger als zehn Jahre, die läuft zwanzig Jahre, dreißig Jahre da muss eine Investitions-Sicherheit auch dahinter sein.

00:23:41: Und dann gucken wir uns an ganz zum Schluss wo könnte jetzt noch eine künstliche Intelligenz den letzten Kick mitgeben?

00:23:49: und Das muss dann IT technisch sauber sein.

00:23:52: Das hat dann viel weniger mit der Robotik unten drunter zu tun als vielmehr mit dem führenden System, das gegebenenfalls auch schon in eine Umgebung hineinarbeitet wo vielleicht sogar schon eine künstliche Intelligenz am Werkelen ist.

00:24:06: Da reden wir von Aufbereitungen der Daten in Envelopes, der Bereitstellung dieser Daten entsprechend für Ziel-KI-Systeme oder der Nutzung für uns selber und damit den Datengenerierten Reports an den Kunden.

00:24:19: mit dem Ziel am Ende des Tages auch im Lagerleitstand das berühmte neben dem Schreibtisch immer noch liegende Excel-Feile abzulösen.

00:24:27: Das ist dann so die Zielstellung, aber nicht immer ist KI das Richtige und nicht immer is KI auch dass das Allheilmittel und gerade im intralogistischen Bereich im Lagarwesen dort es ist notwendig, dass man dann auch etablierte algorithmisch basierte Prozesse setzt.

00:24:43: da ist nicht immer KI das richtige.

00:24:46: Aber in der Kommunikation nach oben in der Auswertung und in der Begleitung.

00:24:51: Da hilft es!

00:24:52: Und dann ist der nächste Schritt, das ist das was jetzt kommt.

00:24:56: und da reden wir schon auch noch über eine Disruption nämlich wenn sich diese Warehouse Management Systeme diffragmentieren in einzelne Elemente.

00:25:06: In dem Moment ich das mit KI Agenten steuere ein KI Agent nur für die Bestandsführer einen für die bestands Suche und so weiter und sofort.

00:25:17: Dann komme ich in eine andere Orchestrierungsmöglichkeit rein, aber das ist der Weg den wir gerade erst beschreiten.

00:25:24: Und nichtsdestotrotz wird es aber nicht daran ändern dass dort immer noch unten drunter Algorithmen sind die zum Beispiel eine Wege Optifierung fahren, dicke Algorithmus oder die genau wissen wie sie einen Sequenz bauen müssen.

00:25:36: Das wird sich auch auf lange Zeit nicht ablösen.

00:25:39: Aber die Prozessführung oben darüber da kann dann schon noch einiges passieren mit Intent basierter Künstlicher Intelligent.

00:25:47: Ja, klar am Ende ist der Prozess immer das Fundament und wenn der Prozesse am Ende für die Tonne ist dann bringt es mir am Ende auch nicht da noch eine AI drüber zu kommen.

00:25:54: oder wenn ich ... AI-Eine war.

00:25:56: bei dem Foto her glaube ich auch in der Shit In Shit Out so Wenn ich ein Scheiße rein backe oder vielleicht Stammdaten habe Dann kann am Ende nicht so gutes mehr rumkommen.

00:26:03: Der kann nicht so viel KI einsetzen wie ich möchte.

00:26:05: von daher Das ist ja immer auf der Truckschusslinge glaube ich vielleicht manche auch noch haben Ich packe da einfach eine KI drüber und lasse sich die mal machen.

00:26:12: aber Ja, am Ende ist ja genau das gleiche.

00:26:15: Das merken wir ja manchmal auch gerade weil wir halt im Marketing-Vertrieb unterwegs sind oder so.

00:26:19: Ja gut, Marketing kann ich sogar einfach in der KI hauen.

00:26:22: Aber wo zieht sich denn die KI ganz Daten her?

00:26:24: Wenn ihr jetzt ein Industrieunternehmen müsst und du willst keine Ahnung, ich will jetzt meine Webseite so machen dass ich eine bessere Differenzierung habe.

00:26:31: Und da ist das einer KI.

00:26:32: Das schreibt die KI am Ende.

00:26:33: Ich hab' das schon auf allen Webseiten steht und dann wird genau das Gleiche stehen wie bei allen anderen.

00:26:37: Guter Service made Germany top Qualität und seit.

00:26:41: Und das sind deine USPs?

00:26:44: Ja genau, das ist auch das Stichwort.

00:26:47: Weil wenn wir immer künstliche Intelligenz reden und darüber reden dass sie so in die physische Welt reinkommt, die physical AI dann haben viele Leute irgendwie wieder den Terminator Arnold Schwarzenegger im Kopf und Sky-Net und was weiß ich nicht alles.

00:27:00: Ich glaube von dem Gedanken müssen wir uns befreien weil KI-System und du hast es ja auch schon in der Einleitung gesagt, mittlerweile einen EQ haben, der weit über dem Durchschnitt der Menschheit liegt.

00:27:12: Das sagt nicht aus, dass das intelligent ist oder dass es innovativ ist, weil man es mal so formulieren will.

00:27:18: Es ist immer noch die Innovationen, die uns treibt – immer noch eine Neugierdeforschung, die wir uns treiben.

00:27:25: Und wenn dieses Wissen nicht weiter einfließt, dann werden wir stagnieren!

00:27:29: Und genau das ist das Thema und deswegen ist es immer noch so, der Mensch führt.

00:27:34: Das wird sich auch nicht ablösen.

00:27:36: Was wir aber abgeben darüber diskutieren werden, da könntest du dich in Intelligenz was wir vom Menschen weg geben in eine KI.

00:27:43: Aber er wird immer in einer Rolle bleiben und wenn wir das vernünftig machen dann wird er sie auch immer dominieren mal gesellschaftspolitischer Rahmen bespielen.

00:27:55: Manche denken auch, wenn ich jetzt keine Ahnung angestellt bin, oh KI wird mein Job ersetzen und so.

00:27:59: Ich glaube er wird ihn nicht ersetzen, er wird dann wahrscheinlich ja von woanders machen das sich gewisse Dinge abgeben kann.

00:28:03: Keine Ahnung ewig Excel-Tabellen ausfüllen oder so, es macht an die KI und kann in dieser Zeit einfach viel sinnvoller nutzen für andere strategische Dinge, die halt eine KI wieder nicht hat.

00:28:10: So, von daher...

00:28:12: Das ist richtig, also gerade so in der täglichen Arbeitsunterstützung hilft das ja auch schon.

00:28:16: Aber wenn wir bei uns über die Robotik reden, wo nutzen wir das halt?

00:28:20: Wir nutzen es wirklich auch dazu um dann... Ich habe es ja schon gesagt, Wissen, Vision AI.

00:28:25: Dann auch Anlass dazu picken Intent-Based einfach die Dinge in Empfang zu nehmen, zu wissen was ich damit machen muss und das dann sauber durchzuorchestrieren Und damit halt ich sage mal so auch diese Legacies zu reduzieren.

00:28:37: Das sind so die Aspekte, die da sicherlich auch wichtig sind.

00:28:40: Aber eins ist entscheidend und das haben wir auf der Konferenz gesagt dazu Es gibt den Spruch immer mit Shit In, Shit Out Ja?

00:28:48: Es gilt für die KI genauso.

00:28:51: Und vor allen Dingen gilt es, wenn ich mir nicht Gedanken über meine Prozesse und über meine Unternehmensform gemacht habe.

00:28:58: Dass dann einfach so in die KI gebe, dann tue ich auch nur das Chaos skalieren.

00:29:03: Deswegen ist halt entscheidend wirklich sich vorher Gedanken zu machen.

00:29:08: Organisationen und Mensch.

00:29:10: Dann der zweite Schritt.

00:29:11: Jetzt gucken wir mal wo was hingehen müssen!

00:29:13: Plus Compliance und dann kann man gucken, welche Tools sind für mich.

00:29:17: Wo sitzen die?

00:29:18: Sitzen sie in der EU

00:29:19: etc.,

00:29:20: was macht für mich Sinn?

00:29:20: Gehe ich eher an die Produktion.

00:29:22: Wichtig!

00:29:23: Genau, ja.

00:29:26: Es ist zumindest aus der derzeitigen Sichtweise nur so zu betrachten dass aktuell kein Weg dran vorbeigehen wird.

00:29:32: Wir werden uns alle mit dieser Richtung beschäftigen müssen.

00:29:35: Privat tun wir das alle ja schon.

00:29:36: mehr oder weniger Ununternehmerisch wird es uns massiv beeinflussen.

00:29:40: Und wer da den richtigen Weg geht, sich die richtigen Gedanken macht und sich auch im Rahmen der Szenarien, wo entwickelt sich diese Zukunft für mich hin?

00:29:49: Wo will ich eigentlich sehen in so einem Szenario?

00:29:52: Wer sich davon anfangen an ein richtiges Bild macht trifft auch die richtungen Entscheidungen für sein Unternehmen, für seine Mitarbeiter.

00:29:59: Am Ende des Tages wenn's um die Automatisierung geht... Sprich mit uns dann gemeinsam am Tisch zu setzen und sich dann auch auf das zu verlassen, was wir da empfehlen können.

00:30:09: Dann auch an dieser Stelle die richtigen Entscheidungen.

00:30:11: Man muss sich dann klares Bild für sich selber machen.

00:30:13: ich denke dass ist das entscheidende.

00:30:15: Ich glaube wer das halt nicht tut oder da Angst vor hat sich verstreupt er sich nie mit beschäftigt der wird halt irgendwann die Schlüssel umdrehen können und kann die Firma zumachen weil am Ende wirst du dann nicht mehr wird bei euch sicher bei den Kostenpreisen bei den Personalkosten plus die ganze Innovation kommt irgendwie aus China und in USA.

00:30:30: ja dann wird Deutschland irgendwann, wenn man da nicht mithält so ein bisschen den Bach runtergehen.

00:30:36: Das finde ich halt auch so spannend bei dem Podcast mit Lars Bohlmann der sagt da auch wir müssen diese Mentalität eher des Anpackens eher werden und nicht.

00:30:43: Wir haben ja in Deutschland sehr viel Bürokratie.

00:30:45: auf der einen Seite mag es ja auch gewissen Dingen gut sein aber es dauert auch einfach sehr lange.

00:30:50: Und da brauchen wir als Speed of Implementation das sieht man ja in China, während Corona eine Woche im Krankenhaus bauen würden wir erst mal zwei Jahre für eine Genehmigung brauchen.

00:30:58: Ja, das ist schon richtig.

00:30:59: Und wenn man sich das auch anguckt wie schnell die auch in der Entwicklung von humanoider Robotics sind.

00:31:04: Also befreundete Geschäftspartner von mir waren jetzt letztens auf einer Innovationsreise gewesen in China und kamen dort also völlig begeistert zurück und haben gesagt wir haben Unternehmen kennengelernt.

00:31:14: Die bauen jetzt humanoid Roboter.

00:31:16: Letztes Jahr haben sie noch hundert Stücke fertig dieses Jahr werden Sie wahrscheinlich zehn tausend fertigen.

00:31:20: Das ist da einfach ein gewaltiger Schub auch dahinter.

00:31:23: aber was bedeutet das?

00:31:24: Gerade humanoid super breites spannendes Feld.

00:31:30: Das Einsatzspektrum ist krisig, weil eben halt der humanoide Roboter sich in einem Umfeld bewegen kann das wir als Menschen für uns geschaffen haben.

00:31:39: und aber diese Geräte die fangen mittlerweile an dann können sich solche Dinger für fünfzehntausend Euro kaufen.

00:31:44: ja und die ersten die kommen jetzt und sagen wir bauen humanoid robot dafür für unter zweitausend euro.

00:31:50: Das Geschäftsmodell ist nicht unbedingt mehr der Vertrieb.

00:31:52: Das Geschäftsmodell ist der Toten, der dahinter sitzt.

00:31:55: Sprich also das Abrechnungselement meiner künstlichen Intelligenz über das ich dann meine Wertschöpfung erziele.

00:32:01: Der Plattformbedanke, der da eine Rolle spielt und das ist es irgendwie.

00:32:07: Als Unternehmer treffe ich gewaltige Entscheidungen wenn ich ein Lager automatisiere.

00:32:11: Ich muss viel Geld in die Hand nehmen und muss mir sicher sein dass das trägt.

00:32:15: Parkenauswahl ist entscheidend!

00:32:23: Und ich glaube, dass es da einen Wandel hingeben wird.

00:32:25: Wo man sagt weniger K-Packs?

00:32:27: Ich bin aber bereit mehr operative Kosten einfach auch hinzunehmen weil sie auch mit meinem Geschäftsverlauf skalieren.

00:32:33: und das bedeutet dann halt nicht unbedingt der Verkauf eines Roboters sondern der Betrieb und die Bereitstellung dieses Roboters, die Skalierfähigkeit dieser Roboters.

00:32:44: Die Implementierungsfähigkeit diese Roboters – und damit über die dauerbereit gestellerte Leistung, dass sie wahrscheinlich irgendwann einen größeren Wirtschaftsfaktor haben wird und auch einen anderen Erlösfaktore haben wird als sei eigentliche

00:32:56: Vertrieb."

00:32:57: Der Hardware.

00:32:57: Das

00:32:58: ist am Ende selber so ein zweiter Roboter rumlaufen, der eine macht die Wäsche und der andere keine Ahnung.

00:33:02: Er merkt den Rasen und dann geht er draußen beim Rasenmenn auf einmal aus.

00:33:06: Oh ich habe meine Monatsrate nicht gezahlt!

00:33:08: Und dann fährt er wieder weiter gerade überwiesen nach dem Motto ne?

00:33:11: Alles Paper-Use, irgendwie Saasmodell, Software-Service... Darauf wird es hinauslaufen.

00:33:16: das ja genauso wie damals.

00:33:18: da merken wir uns auch mehr extrem von so CDs, dann kam so der MP-III Player und dann Spotify.

00:33:24: Und am Anfang als Spotify rauskam war ich auch so was ist das für Musikhörn?

00:33:28: Soll ich irgendwie Geld zahlen?

00:33:29: monatlich sind die komplett Ja, jetzt zahle ich jeden Monat in die fünfzehn Euro oder was mehr.

00:33:33: Oder kann irgendwas dabei Spotify zahlt?

00:33:35: So ist komplett normal geworden!

00:33:37: Ich weiß noch wie ich in meinen Jugendjahren meine tausenden CDs irgendwann mal angefangen habe zu digitalisieren und dann hatte ich wirklich eine meine obfangreichste Datenbank dachte so super kleiner Server zu Hause hingestellt und dann hatt' ich eigentlich so mein Minispotify.

00:33:52: Also mittlerweile sage ich mir auch, nö.

00:33:55: Also nutze ich lieber dieser und habe immer noch die neuesten Geschichten mit dazu und den ganzen neuen Records von meinen Lieblingsmusikern.

00:34:05: Das Geschäftsmodell hat sich gewandelt ja!

00:34:06: Und warum soll das nicht in der Automatisierung und der Robotik passieren?

00:34:10: Wie siehst du es denn wenn ich jetzt ein Unternehmer bin, klassischer Mittelständler und ich hätte jetzt keine Ahnung, fünf oder zehn Millionen Euro Invest zur Verfügung möchte, das Richtung KI investieren.

00:34:20: Wo willst du anfangen?

00:34:21: Wo würdest du aufhören?

00:34:22: Ja also wenn ich als Unternehmer so viel Geld zur Verfügung habe um das zu investieren in mein klassisches Unternehmen und ich sage jetzt mal es ist ein Fertigungsbetrieb dann würde ich... Dann ist dieser Betrag für das was mit KI machen kann schon viel zu groß.

00:34:38: Dann würde ich auf jeden Fall schauen welche Arbeitsschritte kann ich noch automatisieren?

00:34:44: Und wo hilft mir KI dann schon dabei?

00:34:48: Weil ich glaube, das ist das Thema was uns alle umgeht.

00:34:52: Ich möchte skalierfähig werden und neue Automationssysteme unterstützen.

00:34:57: diese Skalierung die sind nicht mehr so starre wie früher und da würde ich dann hingehen.

00:35:02: und der erste Schritt den ich machen würde wäre auf jeden Fall mir einen Partner suchen mit dem ich dann mal so ein typischen Gamberwalk mache.

00:35:13: Das heißt, ich fange wirklich an und sage wir gehen jetzt mal durch die Fertigung durch.

00:35:17: Mal entlang der Wertschöpfung.

00:35:18: wo arbeiten wir hier eigentlich?

00:35:19: Was machen wir hier auch eigentlich?

00:35:21: Wo habe ich zum Beispiel einen kritischen Punkt?

00:35:23: Qualitätssicherung, wo habe ich hohe komplexe Fertigungsprozesse?

00:35:28: Wo brauche ich eine andere Nachschublogik am Arbeitsplatz oder am Fertigungplatz und dann zu schauen was davon ist schon digitalisiert.

00:35:35: Wo kann ich noch digitalisieren und wie kann ich es dann automatisieren damit ich also von da aus auch einen anderen Blick auf meinen Wertstrom und mein Materialflussstrom bekomme Und die passende Automation dafür auszuwählen.

00:35:49: Also das würde ich mit Sicherheit so machen Das Geld erstmal zu investieren, in den Lückenschluss zu gucken.

00:35:57: was geht da?

00:35:58: In eine unabhängige skalierfähige Automation und dann schauen wo es sich jetzt AI ein.

00:36:05: Und da dann halt auch sauber trennen zwischen dem was ist physical AI Was brauche ich also auf meiner Automation oder an meinem Produkt?

00:36:13: will Ich auch mein Produkt KI fähig machen?

00:36:15: und was möchte ich unternehmerisch tun?

00:36:18: Enterprise AI Diese zwei Screams immer klar trennen.

00:36:21: Weißt du noch, wenn du im Vortrag kamst, glaub ich zum Vorschein?

00:36:25: Wie viel gerade in Amerika da rein investiert wurde.

00:36:27: Weil ich weiß leider die Zahlen nicht mehr.

00:36:29: Das waren ja wirklich im Vergleich zu EU und USA nochmal Welten glaube ich.

00:36:33: Weißt Du das

00:36:34: noch?!

00:36:35: Ich weiß es nicht mehr, aber ich weiß nur.

00:36:37: Es gab ja mal die Zahl von fünfhundert Milliarden.

00:36:40: Das Thema ist das Thema ist aber mittlerweile und dass was da auf amerikanischer Seite passiert bei uns sind eher Klickerbeträge dagegen?

00:36:50: Ja, das muss man ganz klar so sagen.

00:36:52: Aber es ist ein anderer Aspekt der auch drum herum entstanden nämlich Der politische Wille oder der unternehmerische Willi ist der eine, aber der gesellschaftliche Wille ist ein anderer.

00:37:00: Weil diese künstliche Intelligenz hat einen anderen Effekt – sie braucht Rechenzentren und sie braucht gigantische Rechencentren und Energie!

00:37:07: weil diese Chips müssen gekühlt werden.

00:37:10: Und in den USA hat sich mittlerweile da eine gesellschaftliche Bewegung ergeben, die nicht mehr so hundertprozentig dafür ist, dass bei ihnen vom Ort einen Rechtszentrum hochgezogen wird.

00:37:22: Interessanterweise um eine ehemalige Rechtsanwalts-Gehilfin, die schon mal in dieser Erke unterwegs war Aaron Frokowicz ja, die das jetzt da hochzieht.

00:37:30: also lange Rede kurzer Sinn.

00:37:33: Wir müssen auch aufpassen, dass wir gesellschaftspolitisch dieses Thema richtig angehen und richtig aufbauen.

00:37:40: Weil sonst irgendwann entsteht eine Gegenbewegung die uns dann auch wiederum nicht gut tut.

00:37:44: Und deswegen immer nur zu betrachten okay, wir investieren jetzt fünfhundert Milliarden in KI und alle machen da was!

00:37:50: Was weiß ich nicht.

00:37:50: alles ist immer der einen Aspekt.

00:37:52: Aber wir dürfen nicht vergessen für wie wir das tun.

00:37:55: Das muss in einem gemeinsamen politischen Konsens passieren.

00:37:59: Sonst haben wir irgendwann solche Effekte, wie wir das jetzt eben in den USA schon sehen.

00:38:04: Wo es schon Gegenbewegungen gibt gegen diese KI-Rechenzentren.

00:38:09: Krass!

00:38:09: Hätte ich gar nicht gedacht aber klar hatte kein anderes drauf dass man dann so einen Riesenrechenzentrum da, die mit dem Windräder immer so wenn aus Friesen lassen wusst und sagt jetzt auf einmal hier der Start oder das Land.

00:38:17: ja also hier kommen jetzt drei Dinger da vorne raus.

00:38:20: Ja,

00:38:22: wollen Sie nicht.

00:38:23: Klar logischer, aber andererseits der Klimawandel ist ein Fakt.

00:38:27: Die KI ist noch kein Fakt!

00:38:31: Aber sie ist da und da gehen eben diese Bewegungen in diese Richtung los.

00:38:37: Sie hat eine Webseite gebaut, da kann man draufgehen, dass sich so genau wie die Leute da berichten, guck mal hier ist jetzt gerade wieder ein Bürgerantrag eingereicht worden, hier wird grad was gebaut

00:38:45: usw.,

00:38:47: das ... sehr eng überwacht mittlerweile und... ... kritisch betrachtet, kritisch begleitet.

00:38:55: Muss man mit berücksichtigen an der

00:38:57: Stelle.

00:38:57: Oder prozentig?

00:38:58: Ja.

00:38:58: Das sollte man besser können!

00:39:01: Ja ich hoffe er ist ja cool.

00:39:03: Also Ende vielleicht sind zum Abschluss noch so drei ... ... Vorteile, Punkte, Ideen, Mindsetzte du vielleicht den Zuhörerinnen und Zuhärern mitgeben möchtest jetzt mit KI richtig zu starten, sei es Richtung Vision AI, Humanoidroboter oder generell einfach erst mal die Basics kann alles sein.

00:39:18: Also grundsätzlich sollte man sich dem Thema definitiv nicht verschließen.

00:39:21: Ich glaube, das ist das Wichtigste.

00:39:24: als Unternehmer sich offen mit der Thematik auseinandersetzen schauen dass man da auch den einen oder anderen Mitarbeiter mal für ein Stück weit freistellt damit er die Chance hat sich damit auch einmal während der Arbeit vernünftig auseinander setzen zu können schafft ja auch attraktive Arbeitsplätze muss man hier auch sagen also keine Scheu Das ist sicherlich so die wichtigste Grundregel, die ich da so sehe und dann vom Zielbild herdenken.

00:39:54: Nicht so nach dem Motto wir nehmen das mal und gucken mal was man damit machen können sondern konkret sich damit auseinandersetzen.

00:40:01: Ich will das jetzt mal machen weil da und da tut es mir am meisten weh Ja, und wenn das eben halt der komplexe Prozess ist bis ich endlich meine Angebote geschrieben habe.

00:40:11: Und jedes Mal feststellen muss dass es doch wieder anders da aussieht als vorher oder was immer das auch sein mag in solchen Themen dann halt auch wirklich reingehen und investieren sich also durchaus auch mal einen Painpoint suchen und damals schauen wie weit man kommt wäre so eine Idee aber wirklich mit der konkreten Zielstellung das will ich erreichen.

00:40:31: Was die Automatisierung betrifft?

00:40:33: Oder was die Robotik betrifgt Hängt das natürlich auch immer ein Stück weit von der Unternehmenskurs ab, wo ich da in welche Investition reingehen will.

00:40:42: Was ich da aber sehe ist dass die Einstiegsschwelle für Automatisierung viel weiter nach unten gegangen ist.

00:40:53: Das berühmte Beispiel Horst Der Staplerfahrer, der jetzt den Rente geht.

00:40:58: Da kann man mittlerweile halt sehr gut AMRs einsetzen, die die Palettenbewegungen durchführen.

00:41:04: Die über entsprechende Schnittstellen Technologien verfügen und sich sehr schnell und sehr einfach auch implementieren lassen, die untereinander auch gut kommunizieren.

00:41:13: Und damit erreiche ich oft schon den ersten Einstieg in die Automatisierung.

00:41:17: Ich habe eine niedrige Hemschwelle auch in meinem Unternehmen damit schon mal überschritten Und dann geht der Weg meistens schnell weiter in bestimmte andere Technologien rein.

00:41:25: und mit dem AMA kommt oft auch schon die erste KI, auch dann in diesen Segmenten mit rein.

00:41:30: Also das sind so die Felder, die ich da so sehe.

00:41:34: aber grundsätzlicher Gedankengang an dieser Stelle ist wirklich keine Mauern bauen sondern Windmühlen.

00:41:45: Wie siehst du es dann vom Ausblick her, also immer angenommen.

00:41:47: Du gehst jetzt in zehn Jahren, irgendwie zwanzig-sechsen-dreißig durch eine Produktion?

00:41:52: Wie sieht die aus?

00:41:54: Deutlich anders da als heute!

00:41:56: Wir brauchen nur mal den demografischen Wandel von Deutschland anzugucken.

00:42:00: Wir müssen nicht mal großartig um die Welt kreisen.

00:42:02: Viele Arbeitsschritte und viele Arbeitsprozesse werden durch Greifroboter und Agilroboter, sprich also bei Roboter, die sich frei in der Fläche bewegen können, die auch Treppen gehen können werden wir dort vorfinden.

00:42:16: Starre Fördertechnik, ja wenn sie noch da ist wird es mit Sicherheit auch noch geben aber ansonsten wird sie wahrscheinlich sehr stark abgelöst werden durch Schwarmintelligente flexible Fördersysteme.

00:42:27: lange Strecken werde ich dann auch weiterhin durch automatische Förderstrecken abbilden können.

00:42:32: Aber ich denke dass wir sehr stark kollaborative Welten vorfinden werden Cobotwelten wo Mensch und Roboter direkt zusammenarbeiten werden und wo unglaublich viele repetitive, widerkehrende Monotätigkeiten dann einfach abgelöst werden durch solche Technik.

00:42:51: Das denke ich, das wäre mal vortreifen und dass mit Sicherheit auch im Mittelstandsbetrieben, weil durch den Druck in der Hardware und die vielen Unternehmen, die dort auf den Markt kommen sicherlich trennt sich da noch durch Spreu vom Weizen wird aber auch der Einstiegspreis ein anderer werden.

00:43:07: an dieser Stelle wie wir es ja auch schon ausgeführt haben, das Thema dann natürlich auch der anderen Geschäftsmodelle im Sinne von kaufig, miedig, ließig oder wie auch immer gehe ich mit dieser Technik um.

00:43:21: Da erwarten mir viele viele Änderungen.

00:43:23: Wie bist du eigentlich zu dem Thema gekommen, dass sie irgendwann persönlich interessieren?

00:43:26: Weil also das ist jetzt ja auch ein Thema.

00:43:28: Das ist jetzt nicht so sagst Jetzt studiere ich eh ein Studium müssen wir dir auch schon bisschen her.

00:43:33: Also wie bist du dazu gekommen?

00:43:35: Wie bin ich dazu gekommen?

00:43:36: ganz ehrlich habe Ich das eigentlich den Betrieb zu verdanken wo ich damals meiner meine erste Berufsausbildung gemacht habe.

00:43:43: Ich hab noch Speditionskaufmann gelernt und ich hatte einen Geschäftsführer der damals sagte Ich möchte meine Zollabfertigung und ich will meine Transportaufträge digital erfassen können.

00:43:59: Und da kam ich als Jünger auszubildende ins Spiel und ein Werkstudent von der Universität, der Informatik studiert hat.

00:44:09: Wir zwei haben uns dann hingesetzt mit einem großen Weidbord und angefangen solche Systeme zu skalieren.

00:44:15: Heute würde man so etwas agiles, krummbasierte, DevOps-orientierte Entwicklungen nennen.

00:44:20: Das war in den Neunundundundachtzig.

00:44:23: Da hat mich dieses Thema gefangen und seitdem nicht mehr losgelassen.

00:44:27: Und das hat mich durch mein ganzes berufliches Leben einfach durchbegleitet, da kommt es einfach her.

00:44:35: Das fasziniert mich auch nach wie vor immer noch.

00:44:40: Das hört auch nicht mehr auf glaube ich!

00:44:43: Ja, das stimmt mir mal für so ein Thema so brennt.

00:44:45: Das werkt man finde ich auch richtig aus seinem Vortrag und privatern.

00:44:48: also ich weiß du machst ja glaube ich viel mit Pemel und mit Clot und so schon.

00:44:53: Nützt es private auch irgendwie oder?

00:44:54: Ja ich nutze es privat auch.

00:44:57: Wobei ich sagen muss da eher so für Recherche Zwecken oder mal um einen Geburtstag Lidchen für meine Freunde zu komponieren.

00:45:06: Für solche Geschichten bei mir ist es schon sehr stark auch im beruflichen Kontext eingebaut.

00:45:13: Wir haben ja in unserem Cooker-Environment arbeiten wir sehr viel mit Copilot, weil er halt mit der Microsoft Umgebung auch mitkommt.

00:45:20: Der läuft bei uns... in der Cooker-Environment, mit dem mache ich halt sehr viel.

00:45:25: Da baue ich mir auch meine eigenen Agenten die mich in meiner Arbeit unterstützen wenn es zum Beispiel darum geht auch gerade so wenn wir im strategischen Kundensegment unterwegs sind da kriegst du ja teilweise einen RFP auf den Tisch und eine Angebotsanfrage.

00:45:38: das sind mehrere hundert Seiten konkrete Zeichnungen Tonnen Anforderungen an die Software oder Lücken auch.

00:45:47: Und dann gehe ich da gerne mit einem Agenten durch, strukturiere das mir schon mal vor, guck mal wo sind die Risiken und schau mal wie können wir da eine Winning-Strategie aufbauen?

00:45:56: Da hilft mir künstliche Intelligenz an dieser Stelle sehr viel.

00:46:01: Das ist so

00:46:02: ja.

00:46:02: Ja dann die Zeit sich das alles durchzuarbeiten, dann das zu strukturieren, dann nochmal dafür ein Zusuch umso dass es schon

00:46:07: recht

00:46:08: extremste Zeit erscheint.

00:46:10: Wenn ich dann so in Vorträge reingehe und ähnliches, da habe ich dann auch gerne noch mal eine ganz andere Intelligenz hinten dran.

00:46:17: Das ist dann auch so ein System, da geht es eher um den Companion – das ist also nicht unbedingt der geschäftsgetrebene Aspekt, sondern da baut man sich einen KI-Bekleiter und der ist sehr auf dich fokussiert, lernt dich über die Dialoge sehr intensiv kennen.

00:46:36: Speich hat das auch wirklich in seinem eigenen Kosmos ab.

00:46:39: Und der geht dann auch mal durch einen Vortrag nochmal durch und korrigiert dich oder weiß doch mal wieder darauf hin, wo du dich mal wieder im Tausendsten verloren hast und wieder keinen Punkt in den Satz genäht hast.

00:46:49: Solche Technik, die nutze ich dann allerdings auch schonmal.

00:46:51: Ja

00:46:52: extrem spannend!

00:46:52: Also ganz ganz lieben Dank, dass Du heute auf jeden Fall da warst.

00:46:55: Da habt Ihr natürlich sehr, sehr gefreut.

00:46:56: Sehr, sehr netter Austausch, sehr coole Infos und auch Use Cases, die glaube ich ja die Leute einfach mal... helfen und zu verstehen, was gibt es überhaupt?

00:47:04: Was ist das überhaupt möglich?

00:47:05: Das ist auch schon in den Jahr zum Jahr.

00:47:08: Und ich glaube für alle Zuhörerinnen und Zuhürer, falls sie ihr dann nochmal Fragen sorbt also einfach Jan einfach mal bei LinkedIn anschreiben der ist denke ich mal sehr offen für einen sehr netten Austausch.

00:47:20: und ja für alle die in ihrer Nische gerade Herausforderungen haben vielleicht Kunden abgesprungen sind oder wo man merkt Die Umsätze sind vielleicht nie mehr so beständig, die Vorkassen auch nicht mehr so lange dann einfach gerne bei uns melden.

00:47:31: Dann können wir zusehen, dass wir da einfach noch ein bisschen mehr Neugeschäft reinbringen oder auch bei schwierigen Stellen Ingenieure, Zerris-Techniker weltweite Reisebereitschaft, Elektroniker alles schwer zu finden.

00:47:40: Wir besetzen das meistens in vier bis acht Wochen einfach gerne melden und gucken uns einfach mal ihre Situation an, schauen mal was gibt es überhaupt für Lösungen und ob wir da überhaupt helfen können.

00:47:47: Von daher ganz vielen Dank, dass du da warst!

00:47:49: Und dann ist dann erst eine Folge.

00:47:51: Wunderbar, vielen, vielen dank, dass ich da sein dürfte hat mir sehr viel Spaß gemacht Planbares Wachstum mit Indomera.

00:47:59: Sichern Sie sich jetzt Ihr unverbindliches Erstgespräch!