00:00:03: Künstliche Intelligenz bedeutet für viele Menschen derzeit in allen Lebenslagen ein großes Sprachmodell, GPD etwa befragen zu können.

00:00:14: In einigen Berufen, Rechtsanwälte etwa oder Programmierer – da gehört KI-Künstlicheintelligenz heute schon zum Handwerkzeug.

00:00:23: Wenig gesprochen wird aber noch über den Einsatz künstlicher Intelligenzen in der industriellen Produktion.

00:00:29: Das ändert sich derzeit Und damit verbinden sich große Hoffnungen auch für den Standort Deutschland.

00:00:36: Doch kann die Warenproduktion in Ländern mit hohen Lohn- und Energiekosten, mithilfe von KI wirklich wettbewerbsfähiger werden?

00:00:43: Herzlich willkommen liebe Hörerinnen, liebe Höhere zu einer neuen Folge des Podcasts Digitalwirtschaft der Frankfurter Allgemeinen Zeitung!

00:00:51: Mein Name ist Johannes Winterhagen ich bin Redakteur im Wirtschaftsressort Technik & Motor.

00:00:56: Was unter industrieller KI zu verstehen ist und welches Produktivitätspotenzial sich damit bergen lässt, das diskutieren wir in dieser Folge mit Dr.

00:01:05: Hans Krattenmacher.

00:01:06: Er ist Geschäftsführer Innovationenmechatronik von SEW EuroDRIVE.

00:01:11: Als promovierte Elektrotechnik arbeitet er seit einem Vierteljahrhundert für dieses Unternehmen – dass vor allem als Hersteller von Antrieben Getriebemotoren sagt man bekannt ist!

00:01:22: Mit einem Umsatz von mehr als vier Milliarden Euro und etwa dreiundzwanzigtausend Mitarbeitern gehört SEW Eurotrife zu den vielen in der Öffentlichkeit Unbekannten, aber in der Fachwelt sehr wohlgelittenen Anbietern deutscher Antriebstechnik die die Fabriken in aller Welt am Laufen hält.

00:01:40: Herzlich willkommen lieber Herr Krattenmacher!

00:01:42: Vielen Dank für die Einladung!

00:01:44: Herr Krettenmache erinnern Sie sich wann sie zum ersten Mal GPD eine Frage gestellt haben?

00:01:50: Ja, nachdem ich natürlich als Ingenieur durchaus Techniker viel bin und da auch alles was rund um Digitalisierung sich herum spielt sehr viel.

00:01:59: ... habe ich sobald das erste Modell tatsächlich auf den Markt war und freizugängig... ... war auch schon die ersten Fragen gestellt.

00:02:07: Die erste Frage war tatsächlich ganz banal, wer ist SEW Euro-Treffer?

00:02:10: Also meine Firma!

00:02:11: Weil ich da natürlich die Antwort kannte und gespannt war was denn daraus kommt.

00:02:15: Und war

00:02:15: die Antwort

00:02:16: richtig?!

00:02:16: Ja, die Antwort es war so, ich nenne sie immer so ein bisschen im Gruselfaktor,... Das war dann schon das erste Mal wo ich sagte Wahnsinnig was da in kurzer Zeit nach einer Frage und nach zwei dreimaligen Nachfragen also Brompten alles... Informationen herauskam, woher ich schon sagte man das ist ja fast schon gruselig aber auf der anderen Seite hat es eben ganz klar und ganz schnell auch gezeigt welche wahnsinnige Kraft in diesen Modellen drin steckt.

00:02:42: Jetzt wollen wir heute über industrielle KI sprechen die ja nun ein paar andere Voraussetzungen hat.

00:02:48: können Sie mal kurz für uns darstellen vielleicht auch für die Nicht-Engineure unter den Hörern und Hörerinnen was denn die großen Unterschiede zu so einem großen Sprachmodell sind?

00:02:59: Ja, also die industrielle KI ist natürlich viel zielgerichtet.

00:03:03: Sie ist wie wir es nennen Domänen spezifischer.

00:03:07: Die großen Modelle erfordern ja gigantische Mengen an Daten, die erst mal identifiziert werden müssen um dann die Modelle zu trainieren.

00:03:17: Das erfordert unglaublich viel Rechenkapazität Das fordert auch viel Energie.

00:03:22: Darf man nicht dabei vergessen?

00:03:24: Und am Ende kommt natürlich eine wahrscheinliche Antwort heraus, das würde in der Industrie nicht funktionieren weil man überall gigantische Rechenkapazität dann installieren müsste.

00:03:35: Ich habe es noch versucht so zu formulieren naja was sind denn so die Unterschiede zu einem Large Language Model wie wir es eben von ChatGPT und wie sie alle heißen Co-Pilot und viele mehr kennen?

00:03:45: und was sind vielleicht die Small Language Models von denen wir reden die wir dann in der Industrie einsetzen wollen.

00:03:52: Ich habe mal versucht, ein Bild zu finden.

00:03:53: Wenn Sie eine Sprache lernen würden und es mithilfe eines large language Models machen wollten dann würde das am Anfang vielleicht nicht wissen welche Vokabeln sie denn tatsächlich brauchen Deutsch Französisch Englisch Italienisch.

00:04:08: Es würde aus allen Vokaben dieser Welt versuchen für ihre Sprache die sie dann einmal gewählt haben nehmen wir mal englisch die richtigen Wörter herauszufinden richtigen Vokabel.

00:04:17: Das ist der Rechenintensiv sehr aufwendig.

00:04:20: Irgendwann würde es dann natürlich konvergieren und schon bemerken, naja sie wollen Englisch sprechen und dann würde das immer weiter eingeengt werden.

00:04:27: aber am Ende müssen Sie erst mal aus vielen verschiedenen unbekannten Daten die richtigen extrahieren und dann ihre Modelle drauf zu trainieren.

00:04:34: wenn Sie von vornherein sagen könnten ich will Englische lernen und das sind die englischen Vokabeln und konzentriere dich nur auf die dann können Sie natürlich viel viel effizienter die Modelle trainieren und haben von Anbeginen einen validierten Datensatz.

00:04:48: Das heißt, sie kennen die Daten, wissen die Daten sind richtig.

00:04:51: damit kann natürlich die KI auch weniger haluzinieren wenn das Modell richtig trainiert ist eigentlich gar nicht sondern wird mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit das richtige Ergebnis sofort bringen.

00:05:02: Und das ist im Übertragen ganz genau der Ansatz den wir bei industriellen KI anwenden wollen.

00:05:08: Wir wollen Datensätze verwenden, die wir kennen und die wir nicht validieren müssen sondern sagen das sind richtige valide Daten und mit Hilfe von den KI-Algorithmen können wir aber den Datenschatz den Großen viel besser heben und viel effizienter ausnutzen.

00:05:23: Also wenn Sie jetzt so ein Modell trainiert haben was kann das denn?

00:05:26: Was ist welche praktischen Aufgabenstellungen kann es dann in der Fabrik lösen?

00:05:31: Wenn sie uns da vielleicht ein zwei Beispiele.

00:05:33: Naja, am Ende lass ich mir so antworten.

00:05:35: Ich habe mal auf einer Betriebszusammlung, drei tausend Mitarbeiter und Mitarbeiter von meinen Kollegen in der Geschäftsführung die Ehrenwerteaufgabe bekommen erkläre den Leuten in sieben Minuten was ist KI?

00:05:47: Dann habe ich gesagt vielen Dank.

00:05:49: dann habe ich natürlich einmal der KI gefragt was ist ein KI.

00:05:52: da kam natürlich die Antwort raus, die wir alle vermuten würden.

00:05:56: Ja wie übersetzt sich dann das?

00:05:57: Und da habe ich gesagt naja, die KI ist für mich eigentlich sowas wieder Akkuschrauber der Datentechnik.

00:06:02: so wie ein Akkuschaub als möglich machte eben plötzlich hier hundert zweihundert dreihundert gar tausend Schrauben ohne Mühe wo reinzuschrauben Wohingegen, wenn man es von Hand macht.

00:06:14: Wenn man Schreibtischtäter ist wie ich dann kollabiert man nach zehn Schrauben eigentlich schon.

00:06:18: also beschleunigt uns das in etwas so unfassbar und wir können plötzlich Dinge tun die wir vor nicht tun konnten.

00:06:25: deswegen ist im Übertragen Sinne KI ebenso ein Akkuschrauber Datentechnik.

00:06:30: Ich kann plötzlich Daten in einer Menge auswerten wie ich's vorher nicht konnte.

00:06:36: Und jetzt zu Ihrer Frage.

00:06:37: Was bedeutet das?

00:06:38: Das heißt, es bedeutet grundsätzlich dass überall wo große Datenmengen anfallen die ich bisher nicht in der Lage war auszuwerten kann ich KI eben nun sehr schnell und effizient ansetzen und die Produktivität maßgeblich steuern.

00:06:50: Es geht los bei der Fabrikplanung.

00:06:52: Das geht weiter dann wenn die Fabrik betrieben wird alle Produktionsdaten permanent auszuwerden um Qualitätssichernde Maßnahmen beider Produktproduktion rauszufiltern und mögliche Qualitäzmenge frühzeitig zu erkennen Aber auch bei Betreibenderanlage selbst im Sinne von Predictive Maintenance, dass man anhand von Aufnahme aller Sensoriken und Aktorik identifizieren kann ob ich möglicherweise demnächst einen Anlagenstillstand hat weil sich etwas andeutet.

00:07:20: Somit kann KI eigentlich bei jeder Aufgabe eingesetzt werden.

00:07:26: Bei einem mehr beim anderen weniger.

00:07:28: das gilt es im Detail herauszufinden.

00:07:30: Jetzt

00:07:30: versuchen wir mal noch etwas plastischer zu machen.

00:07:33: sie haben bzw.

00:07:34: ihre Pressekollegen haben jetzt zur Hannover-Messe, die ja nächsten Monat erst stattfindet eine Pressemeldung verschickt und die steht unter dem Titel Chatten mit dem Umrichter.

00:07:44: was verbirgt sich denn dahinter?

00:07:46: Ja,

00:07:46: was verbirgt sich dahinter?

00:07:48: Ich habe mal vor ein paar Jahren einen Modell geprägt.

00:07:50: Wie nehmen wir Ingenieure in einer ingenieursgetriebten Welt nämlich Automatisierung und Anlagenbau Geräte im Betrieb?

00:07:59: ich hab da das Bild mal geprägt so etwa wie wir ein Druckertreiber auf einem Drucker vor zwanzig jahren betrieb genommen haben.

00:08:06: Wir haben einen Drucker gekauft dann mussten wir einen Druckertrauber installieren.

00:08:09: Der war dann auf der CD oder auf der Diskette.

00:08:12: je nach Fortschritt war er schon gar nicht mehr im Computer drin.

00:08:15: dann bin ich zur Not irgendwie ins Internet, mit einem Mhz.

00:08:19: XK Modem und habe einen zwei Megabyte-Feil von dem ich nicht wusste ob es der Druckertreiber ist in sage und schreibe zwei Stunden runtergeladen.

00:08:28: Und nach nicht mal zwei Tagen konnte ich auch schon meine erste Seite ausdrucken!

00:08:32: Wenn wir mal ganz ehrlich sind nehmen wir heute auf diese Art und Weise immer noch unsere Anlagen im Betrieb.

00:08:37: also wir verschwenden Zeit und machen Dinge kompliziert wo es eigentlich nicht mehr kompliziert sein darf.

00:08:44: Also selbst wenn ich jetzt nur digitalisieren würde in Anführungszeichen, müsste ich schon deutlich schneller werden indem ich so wie ich ein Drucker heute im Betrieb nehme anschließend an WLAN-Netzwerk über die WPS-Taste dem Netzwerk verbinden.

00:08:56: Der Drucker sagt dem Netzwerks selbst was er kann welchen Dienste anbieten und alle können automatisch darauf zugreifen.

00:09:03: Das müssen wir genauso für die Anlagen und Automatisierungstechnik machen.

00:09:07: Jetzt kommt das, was Sie auf der NOVEMESSE zeigen, Memory Agents einig schon darauf die nächste Stufe nämlich die Stufe dass wir klassische Bedienoberflächen gar nicht mehr einsetzen.

00:09:19: wer in der Branche unterwegs ist er weiß es ist nichts schwieriger als eine passende Bedieneberfläche zu machen.

00:09:26: Auch wenn Sie Methoden wie UX-Design und so etwas einsetzen, sie treffen immer noch bestimmte Glientales.

00:09:32: Sie haben auch viele User unterschiedlicher Art im Betriebnehmer hinterher die dann die Instandhaltung machen müssen.

00:09:38: Die haben alle unterschiedliche Bedürfnisse.

00:09:41: Sie treffen es einfach nicht.

00:09:42: Sie investieren immer viel Geld, viel Millionen und hinterher ist doch jeder unzufrieden!

00:09:48: Und die Idee, die wir auf der Norvenmesse zeigen entstand aus einer Idee von drei jungen Ingenieuren bei mir im Bereich, die neu anfingen zum ersten Mal unsere Gerätebetrieb nehmen mussten und genau daran scheiterten.

00:10:00: Jetzt sind es Softwareprogrammierer, die haben aus den Schnittstellen sehr gut gekannt und haben sie einfach an die Schnittstelle ran – ein Movie Agent also ein KI-basiertes in Betriebnahmemodul basierend auf dem Loud Long World Modeln platziert und haben den Umrichter in fünfzehn Minuten im Betrieb genommen, ohne dass sie ein Parameter setzen.

00:10:17: Einfach durch Eingabe von Echttext.

00:10:19: Ich will diesen Motor in Betrieb nehmen.

00:10:21: er soll sich drehen, soll sich rechts drehen soll sich links drehen Und das hat mir gezeigt, welche Kraft in diesen Modellen steht, die zu massiven Änderungen führen werden im Sinne von großer Produktivitätssteigerung.

00:10:36: Produktivitätsteigung,

00:10:37: weil man dann den Facharbeiter nicht mehr braucht?

00:10:40: Weil das sozusagen jeder in Betrieb nehmen kann oder ... Weil es schneller geht.

00:10:45: oder wo liegt die Produktivität?

00:10:46: Sowohl als auch.

00:10:48: Ich würde nicht sagen, dass man den Facharbeiter nicht mehr braucht aber wir entlasten ihn.

00:10:53: Denn wir dürfen ja nicht vergessen, die Automatisierungstechnik ist über die Jahrzehnte jetzt nicht unbedingt einfacher geworden.

00:10:59: Früher, wenn ich mal unser Produkt nehme.

00:11:00: Also ein Elektromotor mit Getriebe vorne dran wie den Getriebenotor der am Ende einen Förderband oder einen Hubtisch oder einen Drehteller irgendwo wo eben was bewegt werden muss bewegte.

00:11:13: dann wurde er ganz klassisch angesteuert über eine Steuerung und da war einfach ein sogenanntes Benärsigarsignal.

00:11:20: also Fahr los oder Halte an.

00:11:22: dann hat man irgendwann Kommunikationstechnik eingeführt, war die nächste Krater Komplexitätsteigerung.

00:11:27: Dann hat man funktionale Sicherheit eingefügt was dann die Anlagen und die Menschen darin formen Erschützte vor Unfällen und dergleichen.

00:11:36: Dann haben wir Energiemanagement mit eingeführt, jetzt kommt Datendienste, wie will die Daten raus?

00:11:41: Und es kommt noch Security obendrauf also lange Redelkurzer sind.

00:11:45: Die Komplexität ist immer gestiegen, die Leute müssen immer mehr können.

00:11:48: gleichzeitig haben wir aufgrund der Demografie und des Fachkräftemangels aber tatsächlich immer weniger Leute in den Fabriken drin.

00:11:56: Also ist es, glaube ich auch ein Weg um überhaupt unser Leute die in den Fabriken noch sind weiterhin zu befähigen das zu tun was sie tun müssen nämlich komplexe Anlagen managen.

00:12:08: Aus dem Grund ist für mich der Weg den wir einschlagen müssen mit KI auch ein unabdingbarer um den Herausforderungen überhaupt noch gerecht werden zu können.

00:12:18: Jetzt müssen wir noch einmal differenzieren zum Begriff von Industrie Vier Null.

00:12:22: Der einen Schlagwort, was auf der Hannover-Messe vor dreizehn Jahren ungefähr geprägt wurde und wo man schon mal versprochen hat dass sich durch die Datennutzung die Produktivität in der Industrie deutlich erhöhen würde.

00:12:36: Wo liegt jetzt der Unterschied indem ich andere Algorithmen auf dieselben Datensätze oder was ist im Kernen der Unterschied zu damals?

00:12:43: Ja, also ich glaube Industrievier.null, Sie sagten es ist glaube zum ersten Mal auf der Novmesse, wenn ich mich doch nicht in den Zähne mal präsentiert worden.

00:12:51: Also wenn wir ganz ehrlich sind hatte IndustrieVier.Null eigentlich schon auch die Digitalisierung mit im Bauch.

00:12:56: aber Industrie Vier.

00:12:57: Null hatte vielleicht zu viele Themen mit dem Bauch.

00:12:59: Wir haben ja damals klassisch verkettete Anlagen installiert also wo alles aufeinander und miteinander verketdet ist und nichts sehr modular war.

00:13:10: Wenn ich etwas verändern wollte Was sich eigentlich niemand so richtig traut im laufenden Betrieb, also getreuete Motor-Never-Changing-Running System war man einfach blockiert.

00:13:19: Wenn es gegen Anlagen zu erweitern umzubauen das traute sich so keiner.

00:13:24: Industrie vier Punkt Null versuchte eigentlich genau da anzusetzen nämlich Anlagen zum modularisieren einzelne Module zu bauen.

00:13:31: wir haben das dann mal Prozessmodule gebaut und dass eine Fabrik in der logistischen Prozessabfolge jetzt plötzlich aus solchen Modulen, Prozess-Modulen aneinander gereiht Einfach flexibel wird und modular.

00:13:42: Und damit sollte auch die Digitalisierung einhergehen, nur wenn wir ganz ganz kritisch sind und ehrlich sind dann haben wir die Flexibilität und Modularität hervorragend hinbekommen.

00:13:52: ich glaube das war ein riesiger gigantischer Schritt in der Flexibilisierung der Fabriken.

00:13:57: aber wir müssen selbst kritisieren, die Digitalisierung hat dabei nicht stattgefunden.

00:14:01: Das haben wir nicht ernst genug genommen.

00:14:05: Das

00:14:05: heißt die Maschinen produzieren zwar Daten, aber diese werden gar nicht genutzt.

00:14:09: Aber wir nutzen

00:14:09: sie nicht genau und ich glaube die letzte Supplychain-Krise hat uns allen also in der Elektronik wo wir ja... Also

00:14:15: die Chipkrise als die

00:14:16: Chipswerte?

00:14:17: Genau, die Chip-Krisis als wir ja plötzlich alle zum ersten Mal eine Situation waren dass einfach kein Material mehr da war.

00:14:24: Also es war ja wirklich so, dass das von heute auf morgen... Es war wirklich nichts mehr da.

00:14:28: Sie mussten dann plötzlich Material verteilen.

00:14:31: wie viele Produkte können sie überhaupt noch produzieren?

00:14:34: Wo verteilen sie das rein?

00:14:36: Da hätte es sehr mehrere Möglichkeiten gegeben die die Bestimage bringen oder die die A-Kunden bedienen.

00:14:41: Wir waren dazu alle gar nicht in der Lage, weil wir alle nicht die Datentransparenz hatten.

00:14:47: Geschweige denn so aufgestellt waren von der Datenökonomie her, dass wir die Daten sinnvoll nutzen können und wir hatten auch alle keine methodigen KI-basierte Methoden oder anderweitige, das wir diesen Schatz heben konnten.

00:14:59: also dieser Bledsching-Krise hat uns allen nochmal ganz klar vor Augen geführt, dass im Rahmen der Industrie Vier Punkt Null sehr wohl modularisiert und flexibilisiert haben aber der Digitalisierungspart einfach nicht wirklich richtig umgesetzt wurde.

00:15:17: Ich habe dann auch mal ein bisschen ketzerisches Bild zugegebenermaßen da aufgemalt, ich sage naja bei Industrievier.null haben wir digitalisiert was möglichst viel Show-Effekt brachte.

00:15:31: also wir sind alle auf Messen gewesen und haben Augmented Reality und Virtual Reality gezeigt.

00:15:36: Und wenn man dann fragt, welchen Wertvorteil hat es eigentlich?

00:15:39: Ich kann mir die Fabrik anschauen wie sie aufgebaut ist.

00:15:41: Und ich sagte da mal ganz kitzrös, ja wenn sie aufgebaut ist, dann weiß ich doch wie sie abgebaut ist.

00:15:46: und warum muss ich die immer noch in virtual augmented reality anschauen.

00:15:50: Sie finden schon irgendeinen Anwendungsfall den sie konstruieren können.

00:15:54: Maude in Produktivitätsstoß.

00:15:57: Den hat's einfach nicht gebracht.

00:15:58: Das zeigen auch die Daten für die deutsche Industrie.

00:16:00: Manchmal fragt sich manchmal, dass die Produktivität wächst offensichtlich... trotz des massiven Software-Einsatzes nicht mehr oder nicht signifikant.

00:16:09: Warum sollte es jetzt anders sein dieses Mal?

00:16:12: Wenn wir uns mit diesen Ansätzen, und da schließe ich jetzt nicht nur KI mit ein, sondern KI ist für mich ein Werkzeug im Rahmen der Digitalisierung – wenn wir jetzt die Digitalisierung mal darauf wirklich fokussieren was Produktivität steigend ist und nicht was Showeffekt ist dann werden wir sehr schnell sehen dass die großen Produktivitätssteigerungen kommen.

00:16:32: macht da gerne mal ein paar Beispiele immer aus dem Konsumobereich.

00:16:34: Warum sind wir alle privat eigentlich so auf Digitalisierung fokussiert?

00:16:38: Wir sind fokassiert, ich habe es mal genannt ganz halb die Digitalisierung, die adressiert sich an die laziness of people also an die Faulheit der Menschheit alles was uns einfach Dinge schneller machen lässt, komfortabler machen lässt.

00:16:51: Das nutzen wir und wenn man mal ehrlich uns auf sein Smartphone schaut dann sind die Apps, die einem diese Effizienz bringen.

00:16:59: Die sind alle auf der vorderen Seite und die, die mehr Show-Effekt waren, die einen kurzen Spieleffekt hatten, die sind irgendwann hinten auf den Seiten im Smartphone und werden zwischen Weihnachten neuer gelöscht, wenn es langweilig ist.

00:17:13: Das Gleiche muss jetzt erfolgen eigentlich in der Industrie.

00:17:16: Wir müssen uns konsequent darauf fokussieren auf die Dinge, wo Digitalisierung Produktivität Steigerung bringt.

00:17:22: und es geht eben schon vorne los das ich versuche Anlagen zu simulieren Und aus der Simulation heraus dann bereits alle Parameter also bevor die existieren Und daraus alle Parameter von der Auslegung der einzelnen Elemente, die Sie brauchen für eine Fabrik bis dann zur Parametrierung Bestellprozess-Lieferprozess.

00:17:44: Dass die gesamte Prozesskette so vereinfacht wird durch Digitalisierung dass sie genau dort die Produktivitätsteigung bringt und wir wissen das in diesen Prozessen Mindestens so viel Aufwand steckt oder Kosten steckt wie in der Investition, in die Sachgüter für den Fabrik selbst.

00:18:03: Gleichzeitig haben wir aber keine Menschen mehr, die das überhaupt noch machen können zukünftig weil wir weniger Fachkräfte haben und aufgrund der Demografie auch weniger Leute da überhaupt zur Verfügung haben.

00:18:13: Ich behaupte, wir haben ja in Deutschland nicht nur ein demographisches Thema, weil das haben wir überall.

00:18:18: Wir haben aber eine Doppelkrise, wie ich sie immer nennen.

00:18:20: Wir haben nämlich ein demografisches Problem und gleichzeitig dass die jungen Menschen keine Mintfächer also die Ingenieurs- und Naturwissenschaftlinfächern studieren wollen.

00:18:29: Und diese beiden Krisen, die potenzieren sich natürlich für uns nochmal Land des wesentlich von Ingenieurs Wesen und Industrie die daraus Umsatz-Unertrag generiert lebt.

00:18:41: Und das ist natürlich eine große Katastrophe, da müssen wir einfach die Potenziale heben um überhaupt noch webfähig sein zu können.

00:18:50: Jetzt haben Sie ja selber weltweit achtzehn Fertigungswerke wenn ich mich richtig erinnere und noch ein paar Dutzend Montagewerke.

00:18:56: was haben sie denn selbst schon eingesetzt?

00:18:58: Was lässt sich da zur Produktivitätssteigerung sein?

00:19:02: Also wir haben natürlich Industrie, sehr konsequent umgesetzt und in all unseren Fabriken und haben da schon mal die Modularität und die Flexibilisierung hinbekommen.

00:19:14: Und wir haben dann auch schon sehr früh versucht im Rahmen von Planungsprozessen Simulation einzusetzen und auch in den Fabriken Dinge, wie wenn wir sie betreiben für Predictive Maintenance die Daten zu heben um Fehler und dergleichen frühzeitig zu erkennen.

00:19:31: Und auch für eigene Qualitätsprozesse Daten zu erheben damit wir frühzeitig auch mögliche Produktionsfehler im Produkt erkennen.

00:19:41: es ist aber auch da müssen sagen Wir haben ja bemerkt, dass wir da längst nicht so gut unterwegs sind wie wir es lange Zeit selbst glaubten.

00:19:48: Und wir haben auch bemerkbar, dass noch viel lösen müssen indem wir unsere Daten und Datenökonomie neu aufstellen und sauber machen.

00:19:58: Insofern haben wir es punktuell bereits eingesetzt und das teilen wir dann mit all unseren... Werken.

00:20:04: Und da haben wir dann sehr schnell erkannt, dass es aber auch ein sehr mächtiges Tool ist wenn sie einfach schnell Wissen und Daten zur Verfügung stellen können um Dinge effizienter zu machen.

00:20:15: Man müsste sich ja relativ gut messen können.

00:20:17: Wenn man so einen Agent für Sie erwähnt Predictive Maintenance also vorausschauende Wartung Dann müssten die Maschinenlaufzeiten steigen weil es seltener zu ausfällen kommt.

00:20:27: Ja Ich muss ganz klar sagen, so richtige Daten gibt es dazu noch nicht.

00:20:32: Aber wir haben bei uns selbst aber auch bei vielen Kunden ... ich habe das dann immer gesagt, na ja irgendwo ist natürlich ein Lucky Punch, aber schon durch Einsatz von solchen Methodiken frühzeitig anstehende Ausfälle von Maschinen oder Produktionsmittel erkannt und damit konnte man verhindern dass ein Produktionsausfall stattfindet.

00:20:50: Das ist die Frage, nein hat ja nicht stattgefunden der Produktionsausfall und man hätte nur estimieren können wie lange der gewesen wäre.

00:20:57: Aber allein die Tatsache, dass er nicht passiert ist sondern man frühzeitig erkannt hat eine geplante Instandhaltungsmaßnahme machen konnte zeigt einfach das da viel Potenzial drin steckt.

00:21:09: In so Dingen wie jetzt den Movie Aging also das Produkt, das wir auf der Novermäße zeigen des KI basierte im Betrieb Nametool.

00:21:16: es liegt auf der Hand.

00:21:17: Also ein erfahrener Ingenieur braucht fünfzehn bis zwanzig Minuten so ein Gerät in Betrieb zu nehmen.

00:21:23: hier waren drei Jungs, die noch nie so ein Gerät in Betrieb genommen haben.

00:21:28: nach fünfzehn Minuten soweit.

00:21:30: Also da reden wir glaub von einer Produktivität, um Faktor wahrscheinlich fünf, sechs, sieben, acht vielleicht sogar noch höher und deswegen sind das schlicht nur greifend alles Indizien, weil sagen wir reden nicht über fünf oder zehn Prozent sondern wir werden über deutlich mehr reden.

00:21:47: ich glaube es gibt auch Untersuchungen Von wissenschaftlichen Instituten ist das IAB, hat, glaube ich mal so eine Studie herausgebracht.

00:21:56: Da geht man davon aus dass die Produktivitätsteigerung, glaubt, nirgendwo acht Prozent des Inlassprodukt sein wird.

00:22:04: Am Ende gibt es einfach noch kein valides Zahlenwerk.

00:22:08: aber dort wo man es punktuell einsetzt und wo man sie ausprobiert ist der Sprung so groß dass es für mich einfach außer Frage steht, dass man es tun muss.

00:22:21: Jetzt ist ja so das SEW trotz einer gewissen Größe mit etwa vier Milliarden Umsatz nicht bestimmen kann bei seinen Kunden welche Systeme die gesamte Fertigung steuern.

00:22:32: Wer macht dieses Ökosystem künftig?

00:22:35: Also wer integriert diese vielen kleinen Agenten, die sie vielleicht auch programmieren in eine Gesamtfertigungssteuerung?

00:22:43: Ja, das ist eine äußerst spannende Frage.

00:22:45: Also was wir bemerkt haben... Letztes Jahr habe ich mit meinem Team unsere Strategie dafür festgelegt, um genau diese Frage die Sie nun aufprachten darauf zu beantworten.

00:22:56: Wir haben sie genannt dass wir der Antriebstechnikhersteller werden wollen best in digital integration als der der seine Produkte am besten eine digitale Prozesskette installiert weil was wir bemerkt haben erst einmal sind wir mittlerweile eben mehr in einer globalen Welt als in einem globalen welt und das der eine dem anderen vertraut, ist jetzt nicht mehr so in allerhöchster Stelle wie wir gerade merken.

00:23:20: Also glaub ich bei dem Thema KI und mit KI muss man auch sagen geht ja auch gleich Cyber Security einher weil wir über Daten reden die geschützt werden müssen glaube ich persönlich nicht dass es den einen Ansatz weltweit gibt.

00:23:33: Wir werden in China andere Ansätze finden als in USA.

00:23:37: In Europa schauen wir mal wo wir landen ob wir wieder alles machen oder ob wir uns auch platzieren was ich hoffe.

00:23:44: also ist schonmal Punkt klar, alle Firmen die international aktiv sind und international Kunden haben werden sich auf unterschiedliche Ansätze konzentrieren müssen.

00:23:56: Jetzt zur Frage zum digitalen Ökosystem.

00:23:58: also wir haben uns entschieden kein digitales Ökosesystem anzubieten weil wir bemerken es gibt Kunden große Kundenkreise die in dem digitalen Ökosystem eine Unabhängigkeit haben wollen.

00:24:12: Sie wollen bestimmt, auf welchen Glaubtanbieter sie gehen?

00:24:14: Sie wollen bestimmen, welches KI-System sie einsetzen!

00:24:18: Sie wollen auch selber festlegen wo und welche Daten sie verarbeiten oder ob sie sich auf ein digitales Ökosesystem draufbringen.

00:24:30: Das können nicht alle Kunden aber wir haben bemerkt sehr große Kunden wollen es warum.

00:24:34: ich glaube das ist so bisschen Die Folge noch der Chip-Krise, wo man bemerkte dass wir im Herzstück von vielen Maschinen und Anlagen nämlich die Steuerung eine gigantische Abhängigkeit hatte vom Hardware Herstellung.

00:24:46: Wenn er nicht mehr liefern kann, dann kann ich keine Maschine, keine Anlage mehr ausliefern.

00:24:50: Deswegen streben sie alle an dieser Stelle nach Unabhängigkeit von der Hardware.

00:24:55: Und da haben wir ganz klar bemerkt ja wir müssen... Man spricht ja gerne von der IT orientierten Steuerung, Unternehmensführungen von der Nordseite und von der Steuerung unten auf dem Feld.

00:25:06: Also wo dann wirklich hier was bewegt wird und produziert wird von der Südseite.

00:25:09: Deswegen haben wir gesagt, wir konzentrieren uns die Unabhängigkeit auf das Südzeit den Kunden zu bieten.

00:25:14: und was sie auf der Nord- seite machen also mit den Daten welches KI welcher Glaubtdienst Machen Sie Edge oder so basiert muss der Kunde und sagen um.

00:25:22: wir werden uns daran Und ich glaube, das wird auch die Zukunft werden.

00:25:27: und dann wird es für kleine Unternehmen, die sich natürlich keine eigenen Ökosysteme aufbauen können weil sie gar nicht die Expertise haben.

00:25:35: wird es natürlich immer noch die klassischen Systeme geben, wie große Anbieter dies am Markt gibt.

00:25:40: Es ist ja auch tatsächlich tun, die komplette digitale Ökosysteme anbieten auf dem man sich dann wohlfühlen kann und zurechtfinden kann.

00:25:49: Man allerdings eben von Ökossystemanbietern abhängig ist.

00:25:52: Also

00:25:53: muss man sich das so vorstellen dass auf dieser Südseite wir sie es nennen also Maschinen nah kleine mittelständische und auch größere Anbieter direkt, vielleicht auch mit dem deutschen Schwerpunkt weil wir da eben sehr stark sind in dieser Automatisierungstechnik.

00:26:10: Sich bewegen in einer Welt wo das gesamte Ökosystem drum herum amerikanisch- und chinesisch geprägt ist.

00:26:16: oder gibt es Ansätze so einen Ökosesystem auch in Deutschland zu bauen?

00:26:21: Also es gibt natürlich Ansätze aus einem Ökosystem in Deutschland zu bauen.

00:26:25: Es gibt auch große Firmen, die es tun hier in Deutschland.

00:26:30: Genau einen eigentlich mit sieben Zielen?

00:26:32: Ja

00:26:32: ne, Bosch Rexroth hat genauso ein System.

00:26:36: also ich würde da mindestens die beiden.

00:26:38: und dann sehen wir aber eben und das sollte man nicht unterschätzen dass es auch viel Open Source Systeme gibt ist nicht unbedingt notwendig, dass es da nur einen so ein Ökosystem an Beter gibt.

00:26:48: Man kann sich auch sehr wohl ein eigenes Ökostem zusammenbauen.

00:26:51: Da gibt es viel Open Source und wir arbeiten mit einem zusammen aus Österreich der viel auf der Basis von Open Source macht.

00:27:00: also da gibt es schon mehrere Möglichkeiten.

00:27:02: das ist ja ich sage mal der Vorteil jetzt in dieser neuen IoT Transformation also da wo IT-Dienste und OT Dienste sich neu aufteilen wer was macht unbedingt von einem Ökosystem Anbieter abhängig ist, sondern dass man schon auch für bestimmte Dinge da mehr Freiheitsgrade hat und unabhängig sein kann.

00:27:23: Und deswegen glaube ich wird es schon.

00:27:25: also nach meinem Dafürhalten wird das auch zur größten Änderung in der Automatisierungstechnik in den letzten dreißig Jahre.

00:27:33: In den letzten drei Jahren musste man sich schon für einen Steuerungstechnikersteller – da war das ganz klassisch – die vielen dies am Markt gibt entscheiden und der war eigentlich, der bildete eigentlich das mikrodigitale Ökosystem.

00:27:47: Also es

00:27:48: war ein Nervensystem?

00:27:50: Genau wenn er dann nicht liefern konnte, dann hatte man einen großes Problem als Anlagenmaschinenbauer.

00:27:55: weil sowas ändere ich nicht so schnell ist auch viel Software auf diesen System entstanden.

00:28:00: da Wünschen sich jetzt schon viele mehr Freiheitsgrade und gehen da durchaus auch auf Open Source ansetzen.

00:28:08: Trotzdem wird es diese Systemanbieter wie eben natürlich jetzt Siemens und andere Nachricht vorgeben, weil da natürlich auch viel Sicherheit und Komfort mit verbunden ist, auf dem man zurückgreifen kann.

00:28:22: Und das muss so.

00:28:23: Maschinenbauer, mittelständischer Maschinenbauer und Anlagenbauer muss man sich ja in Anfangszeichen nur auf dieses digitale Ökosystem adaptieren.

00:28:32: Und zum Beispiel agentenbasierte Lösungen da drauf anbieten.

00:28:35: Man muss ja nicht das gesamte Modell anbinden sondern für das was man macht darauf kann man sich fokussieren und dafür die Lösungen anbieden.

00:28:43: Wenn ich eine solche Fabrik betreten würde dann sehe ich aber der Fabrik wie sie heute auch aussieht.

00:28:49: Es schaut im Großen und Ganzen.

00:28:51: jetzt gibt es Zunehmend Bestrebungen, zu sagen man nimmt den Menschen ganz raus und lässt vielleicht sogar humanoide Roboter in den Fabriken arbeiten.

00:29:01: Und kann dann auch das Licht ausschalten.

00:29:04: Stichwort Dark Factory heißt es dann in China.

00:29:07: Wie weit ist denn dieses Szenario?

00:29:11: was da in den Köpfen mancher is absehbar Realität?

00:29:15: Was bedeutet im Zweifelsfall für sie und die Automatisierungstechnik?

00:29:20: Naja, die menschenleere Fabrik wurde ja schon mehrmals proklamiert.

00:29:24: Ich glaube in der achtziger Jahre hat man das auch schon mal prokramiert und es hat nicht so wirklich funktioniert.

00:29:30: für mich ist in Zukunft auch da einfach eine intelligente Aufteilung zwischen was macht Maschine?

00:29:35: Was macht der Mensch?

00:29:36: Und deswegen glaube ich gar nicht, dass wir so arg viel weniger Menschen da in den Fabriken sehen werden.

00:29:43: Im Übrigen ist es in vielen Bereichen der Fabrik und Anlagenautomatisierung ehrlich gesagt auch gar nicht mehr der Kostenfaktor Nummer eins von dem wir immer glauben er wäre's.

00:29:52: Aber es gibt einfach Prozesse, die sich einfach mangelt an Fachpersonal gar nicht mehr mit Fachpersonal abbilden lassen.

00:30:00: Also werden wir diese Methoden überbrauchen um noch wirklich in großer Geschwindigkeit und Metropräzision moderne Fabriken- und Anlagen bauen können.

00:30:10: Und deswegen würde ich das eher von der Seite aufmachen.

00:30:15: Ich glaube nicht dass wir hier plötzlich so komplette Dark Factories haben.

00:30:20: Das mag im Einen der Fall funktionieren.

00:30:23: Ich glaube da wo aber viel Varianz ist, da wird man tendenziell nicht finden einen Roboter dann doch so zu programmieren dass er das kann was ein Mensch kann.

00:30:33: das merkt man immer wieder.

00:30:34: Das ist doch noch eine ganze Ecke weg...

00:30:38: Was bleibt in dem Menschen Vorbehalt?

00:30:40: Für

00:30:41: schnell auf Dinge reagieren und zu adaptieren dort wo viel Varianz ist, dann das automatisiert zu machen.

00:30:49: Da behaupte ich wird man sehr schnell merken dass der Aufwand viel zu hoch ist im Vergleich zum Nutzen.

00:30:56: Deswegen bin ich da der Überzeugung, dass überall da wo Intelligenz gefragt ist tatsächlich die Absetzung von vorhandenen Missen da ist.

00:31:08: wo ich schnell intuitiv reagieren muss, da werden sehr wohl noch Menschen da sein.

00:31:13: Wir werden natürlich andere Profile bekommen, andere Jobprofile bekommen.

00:31:17: Das muss uns klar sein.

00:31:18: es wird bestimmte Jobprofilen geben.

00:31:21: die werden tatsächlich in Bedrängnis kommen einfach weil das eine KI wirklich besser kann.

00:31:26: wir werden aber andere JobProfile bekommen die wir vorher noch gar nicht kannten.

00:31:32: also wenn wir bei der Entstandheizung zum Beispiel bleiben wären wir sicherlich Jobprofile bekommen, die sich weniger um die Analyse von einem Fehler kümmern müssen.

00:31:40: Aber sie dann sehr schnell aufgrund von vorgegebenen Informationen reagieren können, um zum Beispiel Anlagen wieder in Stand zu setzen im Windeseil.

00:31:51: Vielleicht auch noch einen anderen Aspekt.

00:31:53: Wir müssen auch wieder aufpassen, dass wir jetzt nicht erstmal alle Gefahren sehen sondern wir drehen es mal um was ist?

00:31:57: und wenn wir das nicht machen würden wie groß ist denn da die Gefahr?

00:32:00: Und da seh ich Ihnen ganz ehrlich die Gefahre sehe ich als viel größer an weil dann wenn wir nicht mehr weltbewerbsfähig sind aber

00:32:08: wir bauen doch die besten Maschinen der Welt ja

00:32:09: wenn wir aber die Produktivität steigen und nicht mehr hin bekommen Die Unterkunde erwartet und die erwartet er in der Prozesseinbettung nicht in der Maschine selbst, denn unsere Maschinen sind schon hervorragend.

00:32:21: Und wenn wir glauben weiter etwas verbessern zu wollen was schon her vorragend ist – und wir sind eben mechanisch und mechatronisch geprägt!

00:32:29: Wenn wir das noch besser machen wollen, dann adressieren wir einen Wert der halt für unseren Kunden keinen Wert mehr darstellt.

00:32:34: Weil er dadurch keine Produktivitätstärkung hat.

00:32:37: wenn wir ihm aber die Einbettung in die komplette Prozesskette in einem Ablauf so grandiose vereinfachen dass seine Leute überhaupt noch damit zurechtkommen, dass er schnell reagieren kann, dass sie da die Produktivitätsmaßgeblich steigen, dann sind wir nach wie vor hochgradig wettbewerbsfähig Und ich kann dann nur wieder darauf erweisen, wir gehen ja von einem Szenario aus das morgen gar nicht mehr so sein wird.

00:33:02: Also sprich dass wir noch genügend Fachpersonal haben und genügt Leute die das was heute viele machen auch in Zukunft noch machen.

00:33:09: Boah

00:33:09: wie realistisch ist dieses Bild?

00:33:11: Dass humanider Roboter einen Teil der manuellen Tätigkeiten die heute in Fabriken getätigt werden übernehmen.

00:33:18: Also wir werden sicherlich Roboter insgesamt in zunehmenden Maße sehen mehr als in der Vergangenheit.

00:33:25: Das sehen wir auch in unseren eigenen Fabriken, ich war gerade neulich in unserem Werk in den USA und war tatsächlich schon länger nicht mehr.

00:33:32: da haben wir über zwei Hundert Roboter mittlerweile installiert

00:33:36: Aber das sind wahrscheinlich

00:33:37: noch die großen Roboter.

00:33:39: Mit humaniden Roboter wird natürlich im Moment auch viel experimentiert, ich glaube tatsächlich dass es viele Felder geben wird wo man sie einsetzen kann egal ob die jetzt menschenähnig aussehen oder anderweitig.

00:33:52: Es ist auch, glaube ich schon jeder mal damit in Berührung gekommen.

00:33:56: Denn jeder der einmal im Restaurantbetrieb unterwegs ist stellt ja fest dass vor allem in größeren Restaurants die jetzt in Möbelhäusern oder so was dann sind das da plötzlich ein kleiner Roboter vorbei kommt und es Essen an den Tisch bringt.

00:34:09: also ich glaube in dem Umfeld werden wir natürlich so humanoidige Roboter sehen stärker ausgeprägt sind, dass sie wirklich sehr menschlich sind und dann vielleicht eher als rollendes Tablett jetzt in diesem Beispiel.

00:34:24: Und da ist auch glaube ich der Übergang von mobiler Fördertechnik.

00:34:27: das wäre ja schon seit längerem in den Fabriken.

00:34:30: Das ist durch Industrie vier Punkt Null gekommen.

00:34:32: Der Übergangen dann vom Mobiler Fördertechnik zu Roboter ist natürlich dann auch stückweit fließend.

00:34:38: Jetzt nehmen Sie so ein mobiles Fördertechnikgerät, Automated Guided Vehicle bauen dann Roboter oben drauf.

00:34:45: Dann ist es ein sehr stupider und nicht nach humanoid aussehender Roboter.

00:34:51: Jetzt machen sie den eben noch in der Form dass er aussieht wie ein humanoid und sind sich schon näher dran.

00:34:57: also Die Frage

00:34:59: ist, sind die Beine förderlich oder nicht für

00:35:02: das Geschehen

00:35:02: in einer Fabrik?

00:35:03: Ich

00:35:03: glaube da werden wir noch viel sehen wo sie förderig sind und wo nicht.

00:35:07: Die Technik und die Entwicklung wird weitergehen und ich bin überzeugt dass die Anzahl der Roboter massiv steigen wird.

00:35:14: Wir sitzen auch in Fabriken in China.

00:35:17: nach den letzten Veröffentlichungen, die ich gelesen habe.

00:35:19: Die Roboterdichte mittlerweile am höchsten was jetzt nicht wesentlich überraschend ist.

00:35:24: also ganz klar der Weg ob das nun wirklich humanoide sind oder anderartige Roboter.

00:35:29: Ich sage sie gerne ehrlich Das ist am Ende Für mich egal, denn am Ende ist es Roboter-Technik die eingesetzt wird um bestimmte Tätigkeiten besser und effizienter auszuführen.

00:35:41: Um den Menschen zu entlasten da wo erfordern wo richtig und das wird unaufhaltsam

00:35:47: vorangehen.".

00:35:48: Sie haben ja mit Graben Neudorf letztes Jahr, zwanzig fünfundzwanzig selbst in Preis Fabrik des Jahres ein sehr renommierten Preis der Branche bekommen.

00:35:57: Da gilt glaube ich heute schon das Prinzip dass Werksstücke, also das was gefertigt wird nicht von Menschen angefasst werden sollen.

00:36:06: oder habe ich das falsch verstanden?

00:36:07: Das Grundprinzip ist da dass in der gesamten Prozessgäte nach Möglichkeit tatsächlich niemand in den Produktionsprozess eingreifen soll und eingreift muss.

00:36:17: Und das kommt jetzt immer ein bisschen aus Produkt an.

00:36:21: wir haben Produkte da funktioniert es sehr gut dann haben wir das gut vollzogen.

00:36:25: aber auch Produkte, das war dann tatsächlich mehr in der Elektronik wo wir sogar zwischendurch ehren Schritt zurück gingen weil es sagt naja an der Stelle bringt es gar nichts ist es gar keine Verbesserung.

00:36:36: und ich glaube dass gehört auch dazu wenn wir über Digitalisierung Einsatz von KI unter gleichen Reden so ehrlich zu sein.

00:36:44: Und dort wo man gar keine Verbesserungen gar keine Produktivität Steigerung sieht den Mut zu haben, wieder zurückzugehen und sagen nee das war eigentlich flexibler auf die ja man würde sagen althergebrachte Art und Weise.

00:36:56: Das haben wir auch gemacht.

00:36:58: aber grundsätzlich ist natürlich der erste Dogma dass wir versuchen eine gesamten Prozesskette die so zu gestalten dass möglichst niemand dazwischen drin eingreifen muss.

00:37:08: Jetzt sind wir wahrscheinlich nicht weltweit die einzigen die an solchen Themen arbeitet.

00:37:12: Die deutsche Automatisierungsbranche hat einen sehr sehr guten Ruf Aber auf der anderen Seite ist es so, dass ja schon unser KI know-how in Deutschland generell nicht immer wettbewerbsfähig ist mit dem was wir im Silicon Valley und in China vorfinden.

00:37:29: Was macht sie optimistisch?

00:37:31: Dass wir gerade in dieser Fertigungswelt dann doch vielleicht etwas schaffen können, was andere nicht schaffen.

00:37:37: Also Ihre letzten Aussage würde ich mal klart weg widersprechen.

00:37:39: Ich glaube, da stellen wir uns schlechter dar als es tatsächlich ist.

00:37:43: Wir haben in Europa und auch in Deutschland sehr viele KI-Initiativen, auch sehr viel KI-Kompetenz.

00:37:49: Ich glaub was wir immer versuchen so ein bisschen zu vergleichen das sind natürlich die Ansätze rund um den ganzen Large Language Models.

00:37:55: Da gehen natürlich aber witzige Milliarden an Investition von den großen Bekannten im USA und auch China ins Rennen gegen die wir gar nicht antreten sollten, ehrlich gesagt.

00:38:11: Aber das grundsätzliche Wissen über Daten, Datenökonomie und wie KI funktioniert, es gibt in Europa sehr wohl.

00:38:17: Es sitzt in Heilbronn, entsteht ja gerade das IPI ein Zentrum für KI was ich da wirklich sehr begrüße.

00:38:24: die Schwarzgruppe arbeitet viel und macht viele Richtung auch digitaler Unabhängigkeit, was ich auch sehr begrüße.

00:38:32: Also ich glaube wir stellen uns schlechter dar als wir sind.

00:38:34: Der Vorzug oder die Schönheit an der industriellen KI ist ja dass wir domainspezifisch arbeiten können.

00:38:41: Wir brauchen diese großen Modelle nicht und ich glaube da liegt eine große Möglichkeit für die deutschen und europäischen Unternehmen weiterhin die Führung im Anlagenmaschinenbau zu behalten indem wir uns auf dieses Spezialwissen konzentrieren das was wir besonders gut konnten nämlich das Prozesswissen Anlagen weiter zu konservieren, jetzt eben das domainspezifische Wissen noch mit KI-Anreichern auch mit agentenbasierten Anlagen aufbauen.

00:39:09: Wir brauchen ja diese großen Modelle gar nicht.

00:39:11: wir können es ja deutlich schmaler und effizienter machen was nebenbei dann auch energieeffizienter ist und auch isoliert verkauft werden kann, ohne dass ich mich an riesige Rechenzentren anschließen muss.

00:39:23: Und dieses Wissen behaupte ich existiert sehr wohl.

00:39:26: Die Expertise besteht sehr wohl in Deutschland und Europa und wenn wir diesen Schatz jetzt einfach heben, anstatt weiter zu diskutieren, was wir tun müssen, dann mache ich mir ehrlich gesagt auch keine Sorgen.

00:39:37: Wenn wir aber noch zwanzig Jahre weiter diskutieren was richtig wäre, dann mach' ich mir allerdings Sorgen weil Diese Dominanz und diesen Wettbewerbsvorteil, den wir noch haben im Anlagenmaschinenbau einfach verlieren.

00:39:49: Was sollte denn Ihre Meinung nach die Politik tun um Ihnen zu ermöglichen diesen Schatz zu heben?

00:39:55: Was sollte sie auf jeden Fall lassen?

00:39:58: Lassen wir Einsatz davor wegnehmen.

00:39:59: Ich bin es schon mal gefragt worden, als ich eine Kinot gab wo behindert uns die Politik?

00:40:05: Also zunächst einmal ist es schon die Aufgabe von jedem Unternehmen selber an die Sache ran zu gehen und man kann schon sehr viel machen bevor man von der Politik behindern wird.

00:40:14: Was soll jetzt Politik konkret machen?

00:40:16: Ich kann nur eine Empfehlung aussprechen ein Land oder Gesellschaft kann als Wettbewerbsvorteil für Unternehmen Infrastruktur, Rechtssicherheit Ausbildung und dergleichen bringen.

00:40:33: Das ist das, worüber sich immer Gesellschaften definiert haben.

00:40:36: Warum haben Unternehmen an einem bestimmten Ort investiert?

00:40:40: Weil da eben Rechtssichheit war.

00:40:41: Es war Infrastruktur Da Wasserstrom Information Und dergreichen.

00:40:47: Also gut

00:40:49: rechtssicherkeit haben wir Was wir brauchen?

00:40:51: Wir müssen anerkennen, dass Digitalisierung ein wesentliches Infrastrukturelement ist.

00:40:57: Das ist nicht etwas was nice to help is und es wird dann schön und ich kann dann endlich hier auch mit dem Smartphone mein Auto mal anmelden oder gleichen.

00:41:03: Dann habe ich gesagt ne es ist ein weslicher Bestandteil der Infrastruktur und wer diese Infrastruktur nicht mehr bieten kann, der ist auch nicht mehr attraktiv für Unternehmen.

00:41:13: Und deswegen wäre mein Wunsch dass die Politik mehr denn je nicht nur immer als Lippenbekenntnis ja wir müssen digitalisieren sondern dass ihr erkennt das die Digitalisierung und die digitale Infrastruktur dazu gehören Netzwerke, die energetische Versorgung Die Rechtssicherheit in Sachen von Datenökonomie und Einsatz von KI, dass die so ausgelegt wird und gefördert wird.

00:41:37: Dass dies dann auch wirklich zu einer nachhaltigen und soliden Infrastruktur wird.

00:41:44: Und dann werden auch Unternehmen weiter einwettbaresfähig sein können und es werden auch Unternehm hier rein investieren.

00:41:50: Das ist für mich eigentlich der wesentliche Appell an die Politik alles zu tun dass diese Infrastruktur als wesentliches Element für die Unternehmen zum erfolgreichen Wirtschaften wird.

00:42:04: Und es fängt eben an auch bei der Gesetzgebung, was darf ich tun?

00:42:08: Was darf ich nicht tun?

00:42:09: Ich glaube im Schatz wie sich Europa schon auch positionieren kann ist das wir eine strenge Datenschutzverordnung haben.

00:42:16: Die darf allerdings nicht übers Zielenau schießen sondern wir müssen jetzt sinnvoll nutzen.

00:42:20: Wir müssen im Rahmen vom AI-Akt die Dinge so machen Der Wertschöpfung der Unternehmen, die nicht ist im Sinne von AI, ist Infrastruktur und Digitalisierung des Infrastrukturen nicht behindert.

00:42:32: Und wir müssen vor allem die gesamten Gesetzgebungen, die es eben gibt – von der Maschinenverordnung über den Cyber-Resilience Act, über den AI-Akt-, dass sie aufeinander abgestimmt sind so das wir auch eine Sicherheit haben wo und wie wir rein investieren können und müssen und es dann als wichtiges elementares Infrastrukturelement zur Verfügung

00:42:51: haben.".

00:42:51: Das klingt nach einem ganz schönen Programm für Politik, weil es sind ja ziemlich viele Gesetze und Verordnungen die da den Unternehmer den Rahmen vorgeben der Zeit.

00:43:02: Und einige von ihnen Sie erwähnten den AI Act sehen ja die künstliche Intelligenz doch erst mal unter dem Aspekt des Risikos.

00:43:09: Ja das ist... Ich würde jetzt mal sagen, aus meiner Persönsicht heraus eine typisch deutschen europäische Denkweise.

00:43:17: Wir sehen erst einmal die Risiken in Formen.

00:43:19: was ist wenn ich es anwende?

00:43:21: Jetzt sehen wir das einfach mal von der anderen Seite her.

00:43:23: wie groß ist denn das Risiko, wenn wir's nicht anwenden?

00:43:26: Denn die Anderen werden sie ja tun.

00:43:27: Es ist ja naiv zu glauben dass wir sagen ah das ist mir zu risikoreiche macht man nicht dann machen sich die andern auch nicht.

00:43:34: Nee, die anderen werden Sie anwänden.

00:43:35: und wenn Die Einschätzung, die ich für sehr valide halte, dass die Produktivitätsscheidung etc.

00:43:41: Ich bin jetzt mal etwas ketzerisch, dann brauchen wir den sowieso nicht mehr.

00:43:45: Denn wir sind sowieso aus dem Rennen!

00:43:47: Also wäre es mir lieber... Wir sehen mal die Risikobetrachtung von der anderen Seite her und sagen was ist denn wenn wir's nicht tun?

00:43:54: Und das Risiko ist nach meinem Dafürhalten bedeutend höher als wenn wir es tun.

00:43:59: Dass wir Regeln brauchen, dass wir ethische Regeln für den Einsatz von KI brauchen und dass wir ein Regularium brauchen, das sinnvoll ist um Menschen und Gesellschaft zu schützen steht für mich außer Frage.

00:44:12: aber ich sprach vor allem vom Akkuschrauber der Datentechnik als KI.

00:44:16: Ich habe mal gesagt, mit einem Akkuschrauber kann ich meinem Nebenmann auch ins Knie bohren.

00:44:21: Ich mache es aber nicht!

00:44:22: Also man kann alles natürlich missbrauchen.

00:44:24: Aber ich nutze trotzdem einen Akkusschrauber und so müssen wir glaube ich auch und sollten auf die KI schauen.

00:44:29: Wir nutzen das um weiterhin wettbeeresfähig zu bleiben und wir lassen das was anderen schadet.

00:44:35: Und wenn wir uns so aufstellen dann sind wir richtig unterwegs.

00:44:39: Wenn wir aber nur drauf schauen Es könnte allen schaden und nicht auf den Nutzen dann glaube ich werden wir bald in Schwierigkeiten kommen.

00:44:47: Auf den Nutzen schauen, Herr Dr.

00:44:49: Grattemacher!

00:44:50: Ganz ganz herzlichen Dank für dieses offene Wort und auch das interessante Gespräch.

00:44:56: Ihnen liebe Hörerinnen, liebe Höre, herzliche Dank für Ihre Aufmerksamkeit.

00:45:00: Wer welch Ideen zum Thema künstliche Intelligenz im Produktionsumfeld verfolgt wird im kommenden Monat die Hannover-Messe zeigen, die nach wie vor das Schaufenster der produzierenden Industrie und v.a.

00:45:11: Ihrer Ausrüster ist.

00:45:13: Sie können sich darauf verlassen, dass wir davon berichten.

00:45:16: Tagesaktuell auf LVZ.net und natürlich in der gedruckten Zeitung.

00:45:22: Fernat danke ich hier an dieser Stelle noch meinen Kollegen David Brucklacher und Kevin Gremmel für die Produktion dieser Sendung.

00:45:29: uns hören sie wieder mit einer neuen Folge am kommenden Freitag.

00:45:33: bis dahin alles Gute.

00:45:34: bleiben sie uns gewogen.