00:00:32: Einen wunderschönen guten Morgen.

00:00:37: Hier ist das Webinar, wo der Moderator Spaß dabei hat und wir kommen zu China.

00:00:44: Webinar Talkshow-Schallung Hu.

00:00:47: Wie gewohnt diskutieren wir über managementrelevante Themen für den deutschen Mittelstand mit Chinageschäft bzw.

00:00:58: mit China?

00:01:01: Aktuell immer relevant und immer gut gelaunt.

00:01:05: Mein Name ist Xiaolong Hu, ich bin Moderator.

00:01:08: Und Thema heute, humanoider Roboter in China was deutsche Unternehmen jetzt wissen müssen?

00:01:16: Das ist gleichzeitig auch ein Bericht, potionsweise Erkenntnisse aus der ITZ-OWL Technologie Reise vom zwölfzehnten bis sechthintern Oktober.

00:01:30: die Gäste, die jetzt da reingekommen sind.

00:01:32: Die Teilnehmerin bitte ich darum Schummsuschalte für eine bessere Aufnahmequalität.

00:01:38: und ja heute habe ich von Gästen eingeladen.

00:01:44: Jeder von ihnen hat eine These mitgebracht und ich würde sie aber einzeln zuerst vorstellen.

00:01:54: Mein erster Gast heute ist Dr.

00:01:57: Martin Rabe.

00:01:59: Martin hat an Uni Paderborn studiert und promoviert.

00:02:04: Seit zwanzig vierzehn hatte er jetzt bei Fraunhofer Institut IEM gearbeitet, auch bei ITS-OWL Cluster Management GmbH.

00:02:15: Und seit vier Jahren verantwortet er das eigenständige Business Strafosphäre unter dem Dachfunk ITS OWL und ist gleichzeitig in der Rolle von der Reise, der Reiserleiter für die Delegation im Oktober nach China.

00:02:34: Martin, danke, dass du heute Zeit hast!

00:02:38: Ja guten Morgen, vielen Dank für die Einladung.

00:02:41: Guten Morgen und groß nach Bielefeld.

00:02:45: Meine zweite Expertin heute ist Sassia Kopp Und Saskia ist Head of Manufacturing Technology bei der Brose Gruppe.

00:02:59: Sie hat ein duales Studium bis zur Führungskraft komplett laufbaren, die laufbar in beide Brose-Organisationen gemacht und dabei muss ich wirklich ein tolles Lob an HR-Abteilungen von Brose aussprechen.

00:03:15: was das Talentmanagement angeht, da ist ein gutes Beispiel Und das hat Brose sehr gut im Griff und sie war Teilnehmerin.

00:03:29: Spätestens nach der Reise von der Delegationsreise zurück ist sie eine Promoterin des Themas bei der Firma Brose, und gleichzeitig überzeugt er einen Mitarbeiter bei ihr in der Gruppe was kritisch gegenüber ist, dem Thema für das Thema Robotik zu gewinnen.

00:03:54: Ich hoffe, Saskia du hast damit Erfolg erzielt und erst mal schönen Dank dass du Zeit hast.

00:04:01: Auf jeden Fall vielen Dank für die Vorstellung Schauland!

00:04:05: Mein dritter Gast Apropos Talent Management komme ich zu Paul Bülow und er ist Start-up Unternehmer für Robotics Und ich fühle es für mich ein gutes Beispiel an Unternehmergeist in Deutschland und hervorzuheben, ist eine Entscheidung für den Standort München und ein eigenständiges Business bewusst anders als der Betrieb seiner Familie.

00:04:36: Ein mittelständisches Unternehmen Bülow und er ist bekannt für Verbindungstechnik im Bilderfeld.

00:04:44: Für mich sehr viel Respekt im jungen Jahr für ein eigenständiger Weg.

00:04:49: Und ich freue mich natürlich, Paul, dass du heute auch dabei bist.

00:04:53: Vielen Dank, Schaumelang habe ich auch sehr.

00:04:57: Was wir in China gesehen

00:04:59: haben ist keine Zukunftsmusik es ist Realität.

00:05:05: In China werden Prototypen in Monaten real

00:05:08: nicht

00:05:08: in Jahren Über onehundertfünfzig Hersteller.

00:05:18: Ist das eine Bedrohung für uns oder eine riesige Chance?

00:05:24: Wer nur auf Messen geht, versteht das Ökosystem nicht.

00:05:27: Wir waren

00:05:27: mittendrin!

00:05:34: Was das für den deutschen Mittelstand bedeutet?

00:05:36: Das diskutieren wir jetzt.

00:05:40: Ja ich muss ehrlich so geben wenn ich die Bilder sehe dann kommen die positiven Emotionen wieder hoch.

00:05:48: Ich hoffe dass es bei dir genauso macht wie.

00:05:50: du hast einen Statement abgegeben.

00:05:52: das spannete in China war nicht die Roboter sondern die Halt und da hinten ob Konzernen oder Start-up Dort wird nicht jahrelang evaluiert, sondern ausprobiert, getestet und schnell nachgebessert.

00:06:06: Und wer kannst du mit Beide oder Deine Elekzene Unternahmung, Mauern oder Zürcher erklären, was Du damit gemeint hast?

00:06:12: Ja, mir geht es ähnlich wenn ich da wieder Bilder und Videos sehe.

00:06:16: Denn vielleicht kurz vorweg wie das auch gedacht war und das passt auch zu dem Statement dass wir Unternehmen halt die Möglichkeit geben das alles vor Ort zu erleben in China weil China einfach gerade ein sehr spannendes Ökosystem entwickelt und deswegen waren wir auch positiv überrascht dass dann auch so viele Leute mitkommen wollten Wir hatten ja sogar noch eine Warteliste die mitgekommen sind nach China um in einer Woche gemeinsam mit dir organisiert, das einfach mal zu erleben.

00:06:49: Und genau das ist für mich so wenn mich jemand fragt was ist die Zusammenfassung?

00:06:53: Also ich beschäftige mich natürlich schon ein bisschen länger mit dem Thema.

00:06:56: wir beschäftigen uns bei Stratos Fair auch sehr stark mit Start-up Ökosystem beobachten halt auch Unternehmen.

00:07:01: deswegen habe ich jetzt die Roboter selbst nicht überrascht wenngleich da es natürlich super spannend ist wenn man dass das erste Mal sieht.

00:07:09: Für mich war einfach sehr spannend zu sehen, wie Unternehmen da dran gegangen sind.

00:07:13: Weil wir haben ja auch eine gute Mischung bei der Reise gehabt dass wir junge Tech-Unternehmen gesehen haben also auch ganz große wie einen Unitree die an der Börse sind dann aber auch noch jüngere Startups und gleichzeitig aber auch Mittelstand bzw.

00:07:27: Konzerne gesehen haben.

00:07:29: und bei allen hat sich dieses Muster gezeigt einen Mindset voranzugehen, auszuprobieren.

00:07:36: Zu akzeptieren, dass die Dinge noch nicht perfekt funktionieren und das dann sogar auch eine Delegation vorzustellen.

00:07:43: Das ist ja auch so ein Thema, das wirklich nach außen zu zeigen, dass das der aktuelle Stand der Technik ist aber damit halt auch zu lernen.

00:07:54: Und das war für mich wichtig weil ich meine dieses Konzept Ausprobieren, lernen, Bildmeasurelernen.

00:08:02: Das ist ja auch eine Methodik die sehr stark aus der USA zum Beispiel kommt aber eher von digitalen Produkten und bei Roboter handelt es sich jetzt halt um Hardware Aber auch da haben wir das in China gesehen dass die Unternehmen das genauso sehen Dass sie die Dinger einfach ausprobieren.

00:08:19: Ich weiß noch was wir zuerst die Messe besucht haben CIIF und da haben einige schon gesagt, ich weiß nicht ob Saske und Paul ihr dabei war.

00:08:31: Ihr seht einiges was man in Deutschland nicht sieht.

00:08:34: das war für viele schon der erste Bauchmomente.

00:08:36: wie geht es euch ähnlich?

00:08:43: Ja auf jeden Fall vor allem natürlich die Menge und Anzahl.

00:08:47: wir haben es jetzt gerade auch im Kurzvideo gesehen Auch die Anzahl an Herstellern, wenn man wieder Robotik war dann natürlich schon sehr überwältigend

00:08:57: Ja, wobei wir ein bisschen gelernt haben.

00:09:02: Ich glaube die Frage ist, wäre es am Ende des Tages wirklich Hersteller?

00:09:05: Haben dann ja auch ein bisschen die Supply-Chanker kennengelernt und bisschen gelernt wer wirklich die OEMs sind, die dann diese Hundertfünfzig teils Marketing, teils Technologieunternehmen beliefern Und ich glaube immer noch relativ intransparent aber am Ende sind's doch gar nicht so viel.

00:09:23: Die darf wirklich die Technologien treiben glaub ich.

00:09:25: Das ist glaube

00:09:26: ich wirklich eine Sache, die wir auf technische einordnen soll in der späteren Diskussion.

00:09:35: Das finde ich sehr wertvoll was wir da gelernt haben.

00:09:39: aber vielleicht nochmal in den ersten Session noch mal bei der Eindruck zu bleiben und Du Mathe, du hast ja gesagt, Chinese Unternehmen, dass diese Pilkultur des Ausprobierens etabliert.

00:09:57: Und wie hast du vor Ort erlebt, diese Toleranz von dieser Fehlerkultur?

00:10:06: Also wenn man sich mit dem Thema beschäftigt sieht man ja gerade sehr viele Videos im Internet.

00:10:12: Dann versuchen wir auch zu analysieren und das ist gar nicht böse gemeint.

00:10:15: Das ist unser Job den Stand der Technik einzuschätzen und sehen dann oft halt Dinge die nicht echt sind.

00:10:20: Da wurden ein bisschen nachgeholfen mit KI, die Videos werden ein bisschen schneller gemacht dass die Bewegung der Roboter flüssiger aussieht.

00:10:27: und ja, was wir jetzt einfach vor Ort gesehen haben ist einfach ein ehrlicher Einblick.

00:10:31: Also natürlich weiß man das da auch nicht ob da also die Krugs an der Technologie ist ja, dass die Roboter von einer künstlichen Intelligenz von KI Modellen gesteuert werden.

00:10:42: Da haben wir dann einfach gesehen, dass die Dinge teilweise noch nicht so schnell laufen.

00:10:47: Aber das ist ja völlig in Ordnung.

00:10:48: Das ist halt der Einblick.

00:10:51: auf die technische Art und Weise habe ich es erst mal gesehen, was da gezeigt wurde, was gerade geht, was noch nicht geht... Dann aber natürlich auch in den Gesprächen.

00:11:00: Wir haben ja auch viele Gespräche geführt und dann kamen auch oft die Aussagen, dass man viel ausprobiert, Dinge adaptiert.

00:11:06: Auch wenn die von anderen kommen.

00:11:08: das fand ich war eine spannende Aussage.

00:11:09: wir haben mit einem technischen Direktor von Juni Cheese ein sehr großes Unternehmen gesprochen nach der Frage wer irgendwie so nach dem Motto das Rennen gewinnt um diese KI-Modelle?

00:11:19: Das ist ja auch so'n bisschen die Idee Wer wird jetzt das ChatGPT der Robotik bauen.

00:11:26: Und da war auch die Aussage, natürlich wollen sie das selbst machen aber selbst wenn es wer anders macht dann adaptieren wir das einfach.

00:11:32: also das ist ja auch eine praktische Herangehensweise zu sagen wir kooperieren und das habe ich dann in den Gesprächen auch immer wieder gesehen dann auch uns gegenüber jetzt auch im Nachgang zur Reise.

00:11:46: Unternehmen aus China haben uns sogar schon direkt im Vordergrund besucht.

00:11:48: Letzte Woche war schon das erste Unternehmen bei uns vor Ort, wollte sich das auch sehen.

00:11:53: also die Unternehmen waren sehr offen auch zu kooperieren und dass ist ja auch eine Art der praktischen Herangehensweise.

00:11:59: sozusagen ich bleib nicht in meinem stillen Kämmerlein alles ist geheim bis es fertig ist und dann mache ich den Release sondern ich versuche auch von Anfang an mit anderen Unternehmen in Netzwerken halt zu agieren.

00:12:10: und das ist ja dass wir sagen, lass uns das gemeinsam machen als Unternehmen.

00:12:18: Und dass man sich auch erspannen, bis dann ein ähnliches Konzept umgefahren wird.

00:12:23: Mit welcher Erwartungshaltung hast du zum Beispiel Saskia sozusagen mit der Reise begonnen?

00:12:34: Du hast ja deine Rolle Manufacturing Technology Und dann von der Brose und bestimmte Zielsetzungen.

00:12:43: Kannst du mit uns teilen, welche Zielsetzung hättest du um nach China zu gehen?

00:12:49: Also ich bin dann natürlich auch auf der ähnlichen Schiene einfach mal mitgekommen, um zu gucken wie weit ist denn tatsächlich der Stand der Technik, um das mal live zu erleben.

00:12:59: Weil wieder Martin eben schon erwähnt hat man sieht einfach wahnsinnig viel im Internet und man führt natürlich auch extrem viele Diskussionen unternehmens intern jeder hat irgendwo eine Meinung dazu und deswegen war es für mich persönlich einfach mal wichtig zu schauen Wie ist denn das tatsächlich?

00:13:18: Und natürlich geht man auch irgendwo mit einer Erwartungshaltung auf Basis von Nachrichten dorthin Humanoide produzieren.

00:13:27: Das war zum Beispiel auch ein sehr großer Überraschungseffekt vor Ort, weil Humanoiden wurden dort ausschließlich also das was wir gesehen haben natürlich ausschliesslich vollständig manuell hergestellt, also wirklich noch mit Werkbänken und Co.

00:13:43: Alles händisch da gab es keine automatisierten Prozesse dabei.

00:13:48: das war schon auch eine sehr sehr wichtige Erkenntnis die wir damit genommen haben.

00:13:54: Und ich glaube um auch nochmal auf das einzugehen was Martin eben erwähnt hatte Man sieht wahnsinnig gut Auch einen Unterschied zwischen wie agieren chinesische Unternehmen natürlich haben wir auch viel staatliche Förderung auch mit dabei.

00:14:08: Jetzt aber im Vergleich zu deutschen Unternehmen, dass man da einfach diese Mentalität.

00:14:14: Lass jetzt einfach mal machen und Hauptsache möglichst viel testen und besser mehr Roboter und mehr Use Cases dabei als zu wenig.

00:14:22: Und bei uns in Deutschland ist es ja trotzdem eher so kulturell bedingt auch einfach das wir erstmal gucken, wie ist das Sicherheitskonzept?

00:14:29: Es muss alles safe sein, alles abgegrenzt Qualität muss stimmen am besten Null Fehler, Produktivität muss möglichst hoch sein.

00:14:38: und dieses robotische System ist eigentlich schon für uns.

00:14:42: alles können und alle zur Verfügung haben.

00:14:46: Und da ist einfach weniger diese Kultur des Testens und Probierens und Riskierns vor allem auch mit dabei.

00:14:54: Ich glaube du hast eine richtige Aspekt erwähnt.

00:14:59: ich finde wir alle die Teilnehmer Ich habe von der Seite nur beobachtet haben, in den fünf Tagen viele Lernstufe durchschwitten.

00:15:11: Obwohl das nur eine kurze Zeit ist, fünf Tage.

00:15:14: Wir haben an dem ersten eineinhalb Tag die Messer besucht und dann haben wir AG-Board besucht, da haben wir nochmal einen Darmon, ein Logistik-Automationsfirma, die jetzt auch in der Humanurida eingestiegen sind und dann PIAGOO und Produktionsautomations firma, und das dann Robotics.

00:15:33: Wir haben wirklich, ich habe buchstäblich beobachtet viele sind, ich sag mal Salopp mit jedem Tag ist noch ein Stückchen schlauer geworden.

00:15:47: Und Paul wie ist dein persönlicher Malerian-Etappe gewesen?

00:15:52: Wie hast du diese fünf Tage so erlebt?

00:15:56: Welche Themen war so sukzessiv für dich wirklich interessant gewesen?

00:16:01: Ja Also ich würde wirklich sagen, in erster Linie mal einfach einen Überblick über diese Supply Chain zu bekommen.

00:16:12: Wo es auf der harte Seite der Stand der Technik und wer bietet diese Technologie an?

00:16:19: Und dann ein Punkt den ich auch extremst relevant und spannend fand was Sascha gemeint hat die Offenheit der Unternehmen und Menschen da an Technologie zu arbeiten, die noch nicht so gut ist wie die Technologie oder die Lösungen, die wir heute im Einsatz haben.

00:16:37: Also ein bisschen diese alte Analogie von ja das Segelschiff war aber viel schneller als der erste Dampfschiff.

00:16:44: trotzdem ist das erste Dampfschiff für manche Lösungen der bessere technische Ansatz gewesen und dann musste sehr viel Zeit und Energie reinstecken, dass das da hinkommt.

00:16:53: Und in China ist es einfach extrem viel Offenheit wieder.

00:16:59: Was ich auch so spannend finde, ich fand die Unternehmen waren überraschend offen.

00:17:04: Wo der Stand der Technik ist und zwar dass der teilweise einfach nicht nach nicht soweit ist auf der Software Seite Aber das es halt trotzdem den Wert hat auf dieser Marketing Seite So sehr das zu pushen weil das dann halt auch gesellschaftlich einfach extrem normalisiert wird.

00:17:23: Und

00:17:24: Ich glaube in Deutschland sagen wir irgendwann ist die Technologie so stark, dass man die dann überall hat.

00:17:30: Und dann werden wir glaube ich gesellschaftlich extremst über was fordert sein weil wir das hier noch nie so gesehen haben und in China wurde es jetzt auch ein bisschen übertrieben.

00:17:39: aber du siehst halt Humanoids am Flughafen an einem Café überall.

00:17:49: Ja, also können wir

00:17:57: jetzt wirklich die Fakten sehen.

00:18:00: AGI-Board ist erst im Moment eine der führenden Hersteller, die am meisten ausgezahlt werden.

00:18:07: geht was diese industrierelevante robotmodelle angeht die G-Serie.

00:18:14: Und wenn man wirklich auf die Historie, wir waren ja in der Schulung haben Aargebott-Historie angeguckt.

00:18:20: Sie sind gerade seit drei Jahren dabei!

00:18:23: Das ist echt erschreckend.

00:18:27: Ihr habt erst mal so das Informationen aufgenommen aber wie habt ihr später verarbeitet?

00:18:35: Was denkt im Nachgang, ist es für euch eher nachhaltig oder Denkt ihr, dass Agibot in Zukunft seine Herausforderungen haben?

00:18:45: Und dann vielleicht andere Player werden da üben.

00:18:48: Was denkt ihr darüber?

00:18:56: Ich glaube, Agibots Strategie selbst ist ja sehr stark auf der Integrationsstrategie also Marketing aber noch die Software dahinter und wir haben ja alle gesehen irgendwie nicht die Hardware, sondern die Software.

00:19:12: Deswegen kann jetzt Agibott weniger kommentieren.

00:19:18: mich würde interessieren was so deine deine takeaways waren aus wirklich produktionsindustrie sicht.

00:19:28: Was macht ihr jetzt daraus?

00:19:32: Also wenn ich das mal noch auf agibot beziehen darf Da haben wir natürlich auch sehr viel Show gesehen.

00:19:40: Das war aber da definitiv am beeindruckendsten, also vielleicht doch mal gerade für die eingewählten Kollegen.

00:19:47: Wir haben gesehen... Also der Humanoide hat uns da die Firmenpräsentation vorgestellt.

00:19:53: Wir habe da auch so eine Art militärischen News Case gesehen und wir haben auch gesehen wie Roboter auch Wäsche zusammengelegt haben oder Rucksäcke gepackt haben eher so weiter weg von Industrie, würde ich sagen.

00:20:10: Es ging schon viel auch in Richtung Haushalt, auch was wir viel im Data Collection Center gesehen haben an viele Haushaltsuse Cases und eher weniger Industrie Use Cases tatsächlich.

00:20:25: Genau wenn es darum geht, was ich mitgenommen habe für für Brose oder für uns im Allgemeinen.

00:20:33: Schauen wir mal, wenn ich da für dich direkt zu meinem Statement schon überspringen?

00:20:37: Das

00:20:38: passt jetzt hier gerade sehr gut rein!

00:20:41: Paul vielen Dank für die Überleitung.

00:20:44: und zwar ist mir auf der Reise etwas ganz Wichtiges gedämmert.

00:20:49: das war mir vorher nicht klar warum die Diskussionen im Unternehmen um den Stand der Technik so schwierig sind.

00:20:55: Aber mir ist auf dieser Reise im Laufe der Woche einfach klar geworden, dass viele Leute glauben, der humanoide Roboter ist gleich die Intelligenz.

00:21:07: Das ist das allerwichtigste weil es nicht der Fall-Powder hat, das ist vorhin auch schon mal angerissen, die eigentliche Software oder die eigene Revolution, Industrie-Revolution, die uns bevorsteht liegt komplett in das Software.

00:21:21: Also es geht wirklich um physical AI und der Roboter ist in diesem Fall, das Werkzeug für beispielsweise auch so eine Datensammlung.

00:21:30: Das haben wir auch sehr viel gesehen im China Data Collection Center wo ich sage auch mal sehr junge Menschen Studentenalter mit Joysticks und VR-Brille wirklich am Datensammeln sind und auch später dann noch Datenaufbereitung betreiben.

00:21:50: Und viele Leute wissen einfach nicht, was hinter dieser ganzen Softwaregeschichte steckt.

00:21:56: Dass eben aufbereitete Daten noch in Simulation übertragen werden müssen, dass die Simulation bearbeitet werden muss und das dann die Simulation erst auf den Roboter übertragen werden kann, dass dann nochmal Real-Life-Tests stattfinden und dass ich zwar einen Use Case habe der für diesen einzelnen Fall autonom funktioniert aber das wäre trotzdem noch super weit davon entfernt sind wirklich, dass ein robotisches System in der Lage ist eine sich verändernde Umwelt wahrzunehmen zu sehen, zu verstehen und auch entsprechend Veränderungen zu reagieren.

00:22:31: Und das ist glaube ich vielen Leuten nicht bewusst liegt vielleicht auch einfach daran, dass der Humanoid uns Menschen so ähnlich ist und man dann glaubt hey Der muss ja genau das Wissen sehen, verstehen wie ich das tue.

00:22:48: Aber das eigentliche oder wie Paulor schon gesagt die eigentliche Krux liegt ja in der Software.

00:22:55: und ja das ist einfach ein wahnsinnig großes und komplexes Thema und wie gesagt ich glaube dass haben wir hier einfach sehr viele Menschen noch gar nicht so richtig umrissen was es eigentlich bedeutet vor allem auf der Komplexitätseite.

00:23:11: Du hast eine sehr, sehr interessante Kapitel begonnen.

00:23:16: Das mit dem Daten und das mit dem Domain bis zu deutschen Unternehmen haben ist ein sehr wichtiger Wert was man Nutzung ausnutzen soll.

00:23:28: ich würde in der Stelle nochmal unsere Zuhörer Zuschauer motivieren wenn sie hier noch Fragen habt.

00:23:40: Ich würde eure Frage an die Experten stellen.

00:23:47: Und uns gönnen wir einen dreißig Sekunden Pause und dann kommen wir wieder zurück.

00:23:55: Hallo, mein Name ist Rainer Burkhardt ich bin Deutscher Rechtsanwalt, Leber und arbeite seit siebenundzwanzig Jahren in

00:24:04: China

00:24:04: mit meinem chinesischen Partner vor elf Jahren die chinesische Rechtsanwaltskanzlei Burghardt und Hartner gegründet.

00:24:09: Wir beraten den deutschsprachigen Mittelstand in allen Unternehmens bezogenen Belangen, in China legitimiert, praxisnah und kompetent.

00:24:19: Sprechen Sie uns an!

00:24:23: Ja wunderbar, Sassger du hast ja dein Statement bereits schon erklärt und ich glaube Martin das was wir ja auch im Vorfeld diskutiert haben war dir wichtig gewesen dass wird als Delegation auch zu den Trainingzentrum Zentren gehen, dass wir sehen wie die Daten gesammelt werden und da haben wir wirklich bei drei Unternehmen die Trainingzentren besucht.

00:24:55: Was war dein Eindruck von diesen Besuchen?

00:25:00: Ja vielleicht noch mal vorweggeschoben die Erklärung dazu.

00:25:04: Also, ich kann das auch nur bekräftigen.

00:25:07: Die Magie des Ganzen der Robotik liegt in der Software und das sind im Speziellen halt KI-Modelle.

00:25:13: also es funktioniert ja jetzt so dass die Roboter und das müssen gar nicht humanoid sein Das können auch klassische Industrie Roboter sein von einem KI Modell gesteuert werden.

00:25:22: Und das sind keine Sprachmodelle wie jetzt eine ChatGPT beispielsweise sondern das sind sogenannte VLAs Vision Language Action Modeller Und ja, die Umgebung halt erkennen.

00:25:35: Die erkennen was das für ein Gegenstand ist?

00:25:38: Die müssen auch die Physik erkennen.

00:25:39: also ist es jetzt etwas, was schwer ist, was leicht ist.

00:25:43: Ist es zerbrechlich?

00:25:45: Ist das wie geschlafen?

00:25:46: Ist dass ein Kabel und dann halt einen Befehl entgegennehmen und dann action die Ausführungen planen?

00:25:53: um an diese an diese KI-Modelle zu kommen, benötigt man.

00:25:58: Ja das ist bekannt viele Daten aber die Daten sind halt anders.

00:26:01: bei den Sprachmodellen war es ja so dass diese Daten zum Teil frei verfügbar sich im Internet befunden haben.

00:26:08: Die kamen aus e-mails und damit konnte man dann halt auch relativ schnell diese erste Evolution Stufe der Sprach Modelle entwickeln.

00:26:18: Und wenn man jetzt an die Modelle für die Robotik denkt, benötigt man andere Daten und das sind ja physische Daten.

00:26:25: Also dass die Modellen verstehen wie zum Beispiel einen Produktionsprozess funktioniert also wie wird ein Bauteil zusammengebaut oder wie funktioniert es im Lager?

00:26:36: Dass man einen Kommissionierauftrag erledigt, dass man bestimmte Dinger aus der Kiste herausnimmt Ja und dafür braucht man halt Daten, die sehen dann so aus dass etwas vorgemacht wird.

00:26:47: Also man spricht da ja im Technisch von Imitation Learning also Immutation das Modell das immer wiedersehen muss wie das funktioniert.

00:26:56: Und genau das haben wir in diesem Data Collection Center gesehen.

00:26:59: Das war für mich spannend.

00:27:01: Deswegen war mir das wichtig Wie konkret das technisch gelöst wird, organisatorisch gelösst wird.

00:27:09: Ja und was wir momentan gesehen haben war ja dass wir eine große Gruppe von ich weiß jetzt nicht ob es Studenten waren aber irgendwie sah's für mich so aus die diese Bewegung dann immer vorgemacht haben.

00:27:22: also die hatten dann entweder sind das so Art Joysticks mit VR-Brillen kann man die Roboter steuern Und die, wie gesagt gesteuert haben und dann wird das halt aufgenommen.

00:27:32: Diese Bewegung und ja da scheint im Moment in China halt weit verbreitet zu sein dass man diese Center aufbaut dieser Data Collection Center es gibt noch andere Methoden Das muss man dazu sagen auch effizientere Methoden diese Daten zu sammeln Weil zum Beispiel für uns in Deutschland oder auch Europa haben wir natürlich wieder das Thema Kosten, dass es dann recht teuer ist.

00:27:55: also um da auch mal Hausnummer zu nennen.

00:27:58: Was wir gesehen haben, da waren so etwas hundert Personen in diesem Center bei die Aussagen waren und ich glaube, das ist auch realistisch, dasses größere Center mit vierhundert, fünfhundert Personen gibt ja und das ist natürlich dann wieder eine Kostensache, fünf Hundert Personen zu finanzieren, die einen Blick ausspannt wie das Ganze gerade gemacht wird.

00:28:22: Vielleicht als Ergänzung, was wir auch gesehen haben bei Agibot ein interessantes Geschäftsmodell Weil die Roboterhersteller müssen natürlich auch an diese Modelle kommen, weil sie wissen das auch nur der Hardware werden sie langfristig nicht erfolgreich sein.

00:28:37: Sie brauchen auch diese KI-Modelle und das ist natürlich teuer, um diese Daten in China zu sammeln.

00:28:44: Die haben das Geschäftsmodell geschaffen, dass ihnen Tochterunternehmen gegründet haben was diese Data Collection Center betreibt dieses Tochter unternehmen aber gleichzeitig auch mit den Daten handelt also dass man quasi bei dem Unternehmen diese Daten kaufen kann für einen bestimmten Prozess und sie damit sich eine weitere Finanzierungsquelle auch gefunden haben, dieses Modell anzutrainieren.

00:29:08: Weil auch das ist ja bekannt, das war ja schon auch bei den Sprachmodellen so da werden ja Milliarden von Euro benötigt.

00:29:15: die kann man natürlich über Risikokapitalgeber einsammeln Aber auch mit Geschäftsmodellen dazwischen.

00:29:23: Entschuldigung,

00:29:28: ich bitte um dass die Einnehmer stumm schalten können.

00:29:38: Genau, ich war eigentlich quasi auch am Ende.

00:29:40: Also das war nochmal ein spannender Einblick einfach zu sehen wie das Thema Datensammeln funktioniert und als Ausblick da haben wir auch von gelernt weil jetzt auch die Frage was machen wir damit?

00:29:49: Weil es geht ja nicht nur darum Eindrücke zu haben sondern jetzt auch umzuwandeln in Maßnahmen.

00:29:54: Und dass ist jetzt auch etwas was wir organisieren wollen mit Stratosfällen so einen Konsortium von Unternehmen Dass wir uns jetzt überlegen Wie können wir dieses Datensameln halt ausführen und das dann auch gemeinsam machen, weil wir ja auch ähnliche Prozesse haben.

00:30:10: Also Montageprozesse ob ich jetzt mir eine Waschmaschine zusammenbauen oder einen Anliegen für ein Auto-Geräuschen.

00:30:21: Und das

00:30:22: ist auch eine Chance, dass wir uns zusammenschließen, weil die deutsche Industrie hat halt diese Prozese.

00:30:27: Ich meine es ist jetzt kein Spezialwissen wie man Boxen von A nach B bringt aber wir haben natürlich schon speziellere Prozisse Diese Daten zu sammeln und damit natürlich auch ein Wert zu schaffen, da ist dann natürlich auch Interesse dran.

00:30:42: Und das ist etwas was wir definitiv machen sollten.

00:30:45: Da kümmern wir uns jetzt auch darum dass wir diese Chance diese kurzfristige Chance auch schon mal nutzen bevor weil das sage ich immer Wir warten noch so ein bisschen auf den check.

00:30:54: gpt Moment der Robotik Weil vieles funktioniert halt noch nicht.

00:30:57: Aber wenn es dann funktioniert, wenn diese Modelle, diese VLA-Modelle nochmal einen großen Sprung machen, dass sie dann bereit sind als einzelne Unternehmen aber auch als Wirtschaft die dann weiter zu trainieren.

00:31:09: Diese Modelle um dann die Roboter bei uns einzusetzen und ein Geschäftsmodell kann da ja auch sein das wir... Wenn wir diese Modellen weiterentwickeln, dass wir eigene Modelle

00:31:21: haben.

00:31:23: Entschuldigung, ich bitte die Teilnehmer, bitte stummzuschalten.

00:31:28: Das wäre sehr nett.

00:31:29: Danke.

00:31:34: Darf ich da mal direkt reinspringen Schauland?

00:31:36: Ja,

00:31:37: bitte!

00:31:37: Ich habe jetzt noch viel zu lange geredet.

00:31:40: Alles gut.

00:31:41: Ich stimme da hundert Prozent zu bei den Datensammeln auch in Deutschland und für deutsche Prozesse.

00:31:49: Und das geht ein bisschen auch in die Frage, die Sie gestellt hatten Herr Höflinge.

00:31:53: so wo kann Deutschland dann noch eine Rolle spielen?

00:31:55: man sagt ja immer so ein bisschen Vielleicht kann Deutschland nochmal bei Industrie KI und Kone Rolle spielen.

00:32:03: Es ist einfach gesagt als getan, aber das ist wirklich ein Aspekt wo wenn deutsche etablierte Industrie das Mindset dafür gewinnen könnte da groß mitzumachen könnte Deutschland wirklich sehr signifikant diese Physikal AI Modelle für Industrie Anwendungen trainieren?

00:32:28: Und das Ganze ist gerade einfach ein sehr, sehr großes Henne-Eye-Problem.

00:32:32: Die Frage ist wirklich wie man das praktisch strukturieren kann dass irgendwie die Incentives allein sind?

00:32:37: Weil es gibt glaube ich keinen Sinn für ein deutsches Unternehmen zu sagen ja komm zu mir sammeln meine Daten und was jetzt verkaufen wir die Daten an wehen.

00:32:49: Es gibt in Deutschland und Europa eigentlich keine signifikanten Player die diese Daten kaufen würden.

00:32:54: Das heißt verkaufen mit den Daten jetzt in die USA und China?

00:32:57: Ich glaube nicht.

00:32:59: Machen wir uns extremst abhängig, dann verkaufen die Amerikaner und die Chnesen langfristig die Humanoids an uns, setzen unsere Arbeitsplätze zwar in keine Steuern extrem problematisch.

00:33:12: Und ein anderer Weg warum sich einen Unternehmen darauf einlassen könnte dass man Daten sammelt ist wenn man wirklich den Mehrwert erbringt den man sich erhofft und zwar Automation, dann kannst du quasi durch die Automation die Daten sammeln.

00:33:28: Aber das ist eben auch schwer weil diese Modelle noch nicht so da sind um wirklich den neunneunzig, neun, neunein Prozent Produktionsanforderungen bei Brose zu entsprechen.

00:33:42: Das ist extrem schnell.

00:33:43: und ich glaube die Kernfrage Wer baut am Ende in Deutschland die KI-Modelle, die dann deutsche Automation treiben?

00:33:54: und wie kann man irgendwie alle Player in dieser Kette incentivieren daran mitzuwirken?

00:34:01: Denn ich glaube wenn man einfach mal so gesellschaftlich ein bisschen rauszoomt.

00:34:06: Dann wird diese Technologie noch eine Menge Arbeitsplätze automatisieren Und es ist einfach extremst wichtig, dass dann die Steuern der Profite, die erwirtschaftet werden hier in Deutschland gezahlt werden und nicht von chinesischen und amerikanischen Unternehmen automatisiert wird.

00:34:25: Also viele echt komplizierte Zusammenhänge wie man da incentives irgendwie zusammendingen

00:34:30: kann.

00:34:30: Das ist ja total blöblich das du als junger Unternehmer an Steuer denkst.

00:34:35: Paul Wir haben hier noch eine passende zu Deine Antwort.

00:34:40: Noch mal eine Frage zur KI, und zwar die Frage lautet Simulation in Zusammenhang mit KI.

00:34:50: also die These von dem Zuhörer war ohne Simulation das Lernen der Roboter kaum möglich ist.

00:34:56: da würde ich jetzt hier vielleicht Martin an dich zuerst oder die anderen beiden Gäste gerne auch dazu ergänzen.

00:35:04: Und wir haben da intensiv auch mit den Sowohl-Aggie-Bots, aber auch Unity.

00:35:11: Wir sind eine führende Hersteller.

00:35:14: diskutiert über das Thema KI und wie war dein Erkenntnis zu dem Statement?

00:35:21: Ja, zur Frage.

00:35:22: ich ordne das vielleicht mal ganz kurz technisch ein.

00:35:24: Ich will jetzt nicht zu tief abtauchen, aber mal ganz kurze Erklärung was diese Simulation bedeutet.

00:35:29: Ich habe das ja gerade beschrieben.

00:35:30: man kann was man aber auch machen kann, dass eine quasi erklärt das jetzt mal etwas vereinfacht ist.

00:35:39: Eine andere KI diese Bewegung vormacht und die zweite KI das dann lernt.

00:35:44: also, dass sich dieses Datensammeln in der virtuellen Welt abspielt, in der Simulation.

00:35:49: Also man braucht Details Willing, erst einmal die Dreadee Umgebungen und dann gibt man den Gegenständen, dann auch die physischen Eigenschaften in der Simulation antrainiert werden.

00:36:05: Und das ist super spannend dieses Thema, wir fahren da auch gerade sehr viele Tests.

00:36:09: Das Problem ist dabei dass es einfach noch nicht funktioniert.

00:36:12: Es würde das Ganze natürlich revolutionieren weil dann bräuchte man vielleicht nicht in dem Maße diese manuelle Datensammeltätigkeit und dazu muss man sagen es gibt auch weitere Methoden das zu machen aber Das würde natürlich vieles verändern, also von daher die Simulation ist extrem wichtig.

00:36:31: Nur sie funktioniert noch nicht und das haben uns auch wirklich die führenden Unternehmen in China bestätigt.

00:36:37: Das Gleiche aber auch weiß ich vom großen Unternehmens Start-ups Robotikunternehmen in Deutschland dass es einfach noch nicht so weit ist.

00:36:46: Aber wir müssen natürlich daran arbeiten um das zu nutzen weil das wäre eine riesengroße Chance Natürlich dieses Datensammeln und das Antrainieren der Modelle günstiger zu machen.

00:36:55: Und da würde ich mich auch noch mal Paul ergänzen, das ist nämlich ein extrem wichtiger Punkt.

00:37:00: auch zur Frage davor wo entsteht die Wertschöpfung und wie halten wir sie auch einfach am Land?

00:37:06: Weil wenn das Thema wirklich so groß wird und wir so viel automatisieren können dann sollten wir schon zusehen dass wir diese Modelle, dass die von uns kommen und weil es ja an Wertschöffungsamt ändert natürlich auch ein Steuertehmer ist natürlich

00:37:20: Bespannt wird.

00:37:20: auch so ein bisschen deine Frage vorhin, Martin.

00:37:22: Was du selber gesagt hast, ob da mehr oder hunder Leute in Deutschland überhaupt machbar ist und das zu trainieren?

00:37:28: Wenn da ein KI-Modell gibt um Simulation zum Nutzen, um KI trainiert, dann kann man doch eine Chance sehen, dass man in Deutschland diese Trainingsarbeit auch in Deutschland stattfinden lassen kann.

00:37:42: Jetzt haben wir nochmal eine Frage aus den Publikum und zwar die Frage, ob wir wirklich humanoider Roboter im Alltag sehen.

00:37:53: So ein bisschen vergleichen, ob humanoidere Roboter wie in einem Podcast um Handelsblatt gesprochen wird oder wieder wie TikTok, zwar aus China aber nur für Ausland bestimmen, nur für die deutschen oder amerikanischen Konsumenten.

00:38:09: Wie war euer Eindruck?

00:38:11: Habt ihr das sozusagen genügend Beispiel aus dem Alltag gesehen oder aus der Rio Live gesehen.

00:38:22: Also was man natürlich schon sieht, das geht jetzt ein bisschen weg vom Humanoiden.

00:38:27: Aber so klassische Servierroboter oder so, das sieht man ja bei uns jetzt hier an der einen oder anderen Stelle auch schon mal.

00:38:35: also die fahren zum Beispiel durchs Hotel und bringen dann einem schon auch mal Essen aufs Zimmer.

00:38:40: aber dass man jetzt wirklich humanoidere Robotik wirklich was tut wie paul vorhin schon meinte die sind schon am flughafen vertreten auch zur sensibilisierung der gesellschaft.

00:38:50: aber dass sie da jetzt so wirklich einen mehrwert liefern und was wertschöpfendes auch tun das haben wir tatsächlich nicht gesehen.

00:38:58: da war das größte wahrscheinlich auch noch.

00:39:00: bei agibot gab es einen servier wagen oder so ein ja So einen kleinen Einkaufsladen, sag ich mal.

00:39:10: Wo man dann sich ein Getränk bestellen konnte und der Roboter hat dann quasi dieses Getränkt dann einmal aus dem Regal genommen und einem hingestellt.

00:39:18: aber so im Alltagstechnisch haben wir das tatsächlich nicht

00:39:22: gesehen.

00:39:22: Wenn man das richtige Gesicht hat Paul, da kann man auch bezahlen.

00:39:27: Ja

00:39:27: absolut!

00:39:30: Wir haben noch eine Frage aus der Publikum an Saskia vielleicht in Richtung gestellt Und zwar die Frage ist, ob wir Deutschland auch die Chance hat, Romanoidorobbelt automatisiert produzieren kann.

00:39:46: Weil du ja vorhin gesagt hast das noch manuell hergestellt werden siehst Du als Produktioner und vielleicht auch die andere beide Gäste eine Chance dass Deutschland langfristig die Produktion von Romanoidenobbe übernehmen können.

00:40:04: Also das ist auf jeden Fall ein Thema, dass ich grundsätzlich nicht verneinen würde.

00:40:07: Also begonnen bei den Komponenten bis über komplette, kompletten Zusammenbau.

00:40:14: da haben wir natürlich auf jeden fall Kompetenzen hier in der Industrie und es ist natürlich auch so, das möchte ich da an der Stelle noch mal mit reinbringen.

00:40:24: Wir haben schon die Stärke, dass wir ganz viele Experten im Land haben.

00:40:33: Gerade wenn es dann jetzt darum geht, auch organisatorisch uns vorzubereiten auf diese Industrie Revolution, die uns da bevorstehen.

00:40:41: Müssen wir dieses Expertenwissen auf jeden Fall nutzen und das ist definitiv ein sehr großer Vorteil dass wir auch Leute im Unternehmen haben.

00:40:51: gerade in Industrieunternehmen wo wir vielleicht auch schon viel Automatisierung haben Können wir die Leute nutzen, um die entsprechend auch weiterzubilden und die als Multiplikatoren zu verwenden.

00:41:03: Um dieses Know-how ins Unternehmen reinzubringen für eine spätere Umsetzung wenn das Ganze dann kommt?

00:41:16: Ich glaube aber meine Meinung darauf ist ein bisschen warum sollten wir hier in Deutschland als Scale und Kompetitiv Humanoids bauen können wenn wir

00:41:31: das sogar bei Autos abgeben.

00:41:32: Ich glaube, die Stadtbedingungen werden dann bei großem Volumen trotzdem dazu führen dass es nicht hier passieren wird und die Automation der Produktion ist nur eine Frage von Volumen und das wird China auch gut abgebildet kriegen.

00:41:44: Trotzdem glaube ich, dass wir hier irgendwie rele... Wir werden hier sicherlich sehr relevante Technologien entwickeln, die in der Supply Chain so eine Rolle spielen.

00:41:56: Aber ich glaube, das ist ein bisschen eine Frage von den ganzen Industriestandort Deutschland.

00:42:03: Ich

00:42:04: glaube mit dem Thema Defence extrem dystopisch und beängstigend wenn man da mal so diese kleinen Agibots über so ein paar Kurflitzen sieht.

00:42:16: Das ist was wo Deutschland nicht oder Europa nicht darum kommen wird für solche Applikationen eine komplett eigene Supplychain aufzubauen.

00:42:25: Ich würde das gerne auch noch ergänzen, vielleicht auch mit einer anderen Richtung weil ich nicht hundert Prozent dazustimme denn wenn man jetzt also voll humanoide sieht.

00:42:32: Man muss es auch ein bisschen unterscheiden.

00:42:34: Das sind schon komplexes Systeme so gerade auch was die Steuerung angeht und schon auch nochmal hardwareseitig.

00:42:40: Es ist ein komplex mechatronisches System aber da würde ich sagen dass beherrschen viele deutsche Unternehmen das zu bauen.

00:42:48: Und das Zweite ist, wenn es halt zum Beispiel um Systeme geht die auf Plattformen sind.

00:42:53: Da sogar in der Industrie sehen wir dass sie haben dann keine Beine sondern die befinden sich auf Platform und diese Systeme sind erheblich simpler.

00:43:00: so.

00:43:00: da ist natürlich schon die Frage ob man die kostenseitig kompetitiv in Deutschland fertigen kann.

00:43:06: aber es ist ja auch eine Vielleicht dann auch eine Mindset-Frage.

00:43:10: Es geht ja gar nicht darum jetzt direkt hoch zu automatisieren, denn was wir da ja gesehen haben die bauen gerade dann halt kleinere Stückzahlen.

00:43:18: das sind ja auch für deutsche Hersteller kleinere Stückzahlen.

00:43:21: wenn man es mit der Automobilindustrie vergleicht Agibauts zwanzigtausend Einheiten.

00:43:25: Die bauen sie dann in einer Werkstattfertigung also keine Fließfertigung.

00:43:30: ich glaube das war einfach auch ein paar matschenden Gründen dass sich schnell hochfahren dass die Systeme noch nicht perfekt sind.

00:43:35: Die werden ihre Fehler haben, die werden ausgeliefert.

00:43:37: das haben wir auch mit den Autos wieder diese Spaltmaßdiskussion.

00:43:40: aber sie werden aus geliefert und dadurch lernen diese Unternehmen und deswegen glaube ich schon, dass das in Deutschland gar kein Problem wäre.

00:43:47: da wird es ganz viele Unternehmen geben die in der Lage sind solche Systeme zu bauen.

00:43:53: Aber ist jetzt natürlich noch kein Business Case Und zumindest auch nicht um eine größere Fließ Fertigung aufzubauen.

00:44:00: also wenn das Wenn ein bisschen so das Ziel ist, dann sehe ich da schon wieder dieses Mindset-Discense.

00:44:07: Dass wenn man da reingeht... Ich mache das nur, wenn ich in fünf Jahren meine dreihunderttausend Einheiten verkaufen kann, dann macht es Sinn.

00:44:15: und Ja, das ist dann natürlich auch ein wieder vielleicht auch ein Souveränitätsthema.

00:44:20: Weil das haben wir auch... Das ist so der große Elefant im Raum mit chinesischen Robotern die jetzt auch in der Qualität immer besser werden.

00:44:29: aber diese Bedenken ja funken die nach Hause, senden die Daten weg, sende die Bilddaten weg.

00:44:36: und Es darf natürlich nicht naiv sein, ich sehe das Thema aber etwas Differenzierte.

00:44:42: Man muss es natürlich beobachten und testen.

00:44:44: Aber wenn man das nicht möchte dann sollte man auch zusehen dass man die Systeme vor Ort herstellt oder zumindest die Steuerung einbaut.

00:44:56: Ich würde sagen auf jeden Fall sollten sich Unternehmen Gedanken machen in diesen Markt einzusteigen weil das ein interessantes Geschäftsmodell werden kann.

00:45:05: Aber B auch ein Thema, dass man die Kontrolle über dieses System hat.

00:45:10: In der bebleibenden Minute möchte ich euch anregen, dass wir eine kritische Realitätscheck machen können.

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00:46:17: Paul, du hast ein Statement gegeben und machst vielleicht mit deinen Worten dieses Statements kurz.

00:46:23: Leute, was du dabei gedacht hast?

00:46:29: Ja ich glaube der erste Teil des Statements ist erst mal wieder dieser alten Vergleich von unterschiedliche technologische Plattformen, wo die alte etablierte natürlich deutlich besser, deutlich schneller ist.

00:46:45: Aber die neue auf einem niedrigeren Niveau startet dabei extrem großes Potenzial hat und das ist glaube ich hier genau der Fall.

00:46:52: Und wir müssen glaube ich dieses Thema einmal den humanoiden Formfaktor und dann die humanoide Intelligenz.

00:47:00: Die müssen einfach als solche betrachten, die heute noch nicht da ist.

00:47:04: aber es ist extrem wichtig der Sache eine Chance zu geben und sich damit heute zu beschäftigen.

00:47:10: Und warum?

00:47:11: Warum?

00:47:11: ich glaube, dass das auch heute schon Sinne gibt für Unternehmen, sich konkret damit zu beschäftigend ist weil die Rahmenbedingungen ja stimmen.

00:47:21: also die Hardware is da.

00:47:25: Die Modelle sind noch nicht perfekt aber sie sind da.

00:47:30: es gibt Open Source Modelle man kann damit arbeiten.

00:47:34: Es hat einfach je nach Industrie so ein großes Automations- und Disruptionspotenzial, dass sich heute quasi ein kleines Engagement hier lohnt um langfristig da relevant mitzuspielen.

00:47:48: Und ich glaube einen Mindset-Shift den wir einfach schaffen müssen ist weg von diesen.

00:47:56: Okay jetzt ist die generelle Intelligenz da, ich stelle den Schumen heute hin Weil das wird noch extremst lange nicht der Fall sein.

00:48:05: Ich glaube, da auch gar nicht so sehr in diesem Chatchy-BT-Moment sondern ich glaube was man heute als Unternehmen konkret machen kann ist zu überlegen okay was mit meiner Anwendungsfälle die manuell sind?

00:48:18: Die ein kleines bisschen zu schwer sind

00:48:21: für

00:48:22: industrielle traditionelle Automation aber jetzt nicht irgendwie einen dreifachen Rückwärtsseite erfordern?

00:48:30: Was sind die Anwendungsfälle, wo ein Fehler okay ist?

00:48:34: Wo ich keine Neunneunzig-Kommer-Neunneuen Prozent Zuverlässigkeit brauche.

00:48:41: Und diese Anwendungshalle gibt es und muss sich ein bisschen rauskristallisieren und das dann fokussiert lösen.

00:48:48: Dann muss man dafür fokassierten Modell trainieren und kann das auch heute schon automatisieren.

00:48:54: aber es geht eben ein bisschen darum

00:48:56: auf

00:48:56: jedem Level die Komplexität maximal zu reduzieren und nicht an diese Technologie irgendwie gleich, die gleichen Maßstäbe zu setzen wie einen KUKA in der Industrielinie.

00:49:10: Und noch ein letzter Blick – Wie können Unternehmen das machen?

00:49:16: Meine Meinung ist ehrlich gesagt, dass es für den Großteil der Unternehmen gerade noch nicht so viel Sinn ergibt sich da jetzt eigene Ressourcen aufzubauen weil die Technologie jetzt wirklich noch sehr jung ist.

00:49:28: Die Lernkurve ist noch sehr steil, die Kosten sind gerade noch viel höher als in ein, zwei Jahren und es ist technisch ganz anders als alles was man hier gewohnt ist.

00:49:39: und ich glaube es gibt aber irgendwie gute Institutionen, Frauenhofer, IZ-OBL, Stratosphere Startups wie auch immer mit denen man mal fokussiert anfangen kann, diesen einfachsten Anwendungsfall zu erarbeiten.

00:50:00: Ich sage das... ich verbringe damit natürlich meine Zeit aber es kann ein Fraunhofer sein, wäre auch immer.

00:50:06: Aber genau!

00:50:10: Man darf die Anforderungen nicht vergleichen mit dem was ein Industrieroboter heute kann sondern muss einfach versuchen Komplexität maximal zu reduzieren und irgendwo ein Business Case zu finden der den Aufwand irgendwie rechtfertigt.

00:50:23: Diese Erklärung ist ja schon ein bisschen kontra, vielleicht nicht kontrate es zu viel aber wir haben vor der Reise heute gesprochen und Deutschland ist noch nicht robotally ready.

00:50:37: wie beschreibst du das?

00:50:38: Wie nicht robotaly ready hat trotzdem angefangen?

00:50:42: Ich glaube ich verstehe das Statement nicht von deutschland nicht robot already.

00:50:45: in Deutschland sind die meisten Roboter weltweit größte Dichte an Robotern.

00:50:52: Deutsche Produktions- und Logistikleiter sind so viel mehr ready für dieses Thema, als ein Einkaufs oder Vertriebsleiter für generative KI.

00:51:02: Weil die Leute seit fünfzig Jahren gewohnt sind Sachen zu automatisieren.

00:51:07: Ich würde nicht sagen dass Deutschland nicht Roboter Ready ist.

00:51:13: Ehr eine Frage wie kann man gemeinsam in Business Case zeichnen?

00:51:18: Wo sich heute das Engagement lohnt?

00:51:20: Das heißt auch, dieser Chat-GPT Moment unter Umstände ist ja nicht schon jetzt.

00:51:24: Und dann kommt ganz klassischerweise die Frage wie wird mal USCASE aus?

00:51:30: Muss diese USCACE gleich so zusammen finanziert sein oder nicht?

00:51:36: Wie ist sozusagen hier deiner Sicht Martin vielleicht später noch ergänzt von Saskia weil du ja aus seiner Industrie umfällig kommst?

00:51:44: Also ich würde das nämlich gerne auch nochmal ergänzen, was Paul gesagt hat und auch bekräftigen, dass es ganz wichtig ist für Unternehmen jetzt Dinge auszuprobieren.

00:51:55: Und dadurch zu lernen und vielleicht um den ganzen auch mal wieder ein positives Narrativ zu geben.

00:52:00: Das ist jetzt auch eine riesen Chance, das macht ja auch Spaß.

00:52:03: also da kommt bei mir im Moment immer mehr der Ingenieur durch.

00:52:09: Das sind ja wie die Systeme wo wir richtig viele Möglichkeiten haben etwas Neues halt auch zu bauen.

00:52:16: ob das direkt halt das riesige Geschäftsmodell wird.

00:52:18: Das weiß man nicht, aber dass wir wieder dieses Mindset haben, Dinge auszuprobieren und das ist gerade sehr positiv was ich in Deutschland und Europa sehe da sehr viele Start-ups entstehen die sich in verschiedenste Richtungen entwickeln, die einkümmern sich um das Daten sammeln dann gibt es welche gehen in die Integration Dann gibt's natürlich auch ganz große die alles wollen in neuerer Robotics Und das ist sehr wichtig, dass da jetzt ganz viel entsteht.

00:52:47: Dass auch ein Wettbewerb entsteht im positiven Sinne weil es ist auch ein Erfolgsfaktor glaube ich vom China.

00:52:52: Da ist ein extrem harter Wett Bewerb zwischen den Unternehmen und dass wir was Ähnliches auch in Deutschland schaffen.

00:52:59: Und dass wir diese positive Entwicklung bei behalten, da ist es jetzt ganz wichtig des potenzielle Anwenderunternehmen also etablierte Industrie jetzt aber auch anfängt, diese Tests mit den Start-ups zu fahren beziehungsweise auch sie zu beauftragen.

00:53:18: Das ist ja unsere Idee von Stratosphere.

00:53:19: das große Unternehmen etablierte Unternehmen sagen wir dazu immer Kunde von Start-Ups werden und Dinge ausprobieren und dass Sie ihn kleinere Aufträge geben und auch damit fein sind wenn es nicht hundert Prozent funktioniert.

00:53:31: Aber das is nur in Win für beide Seiten des Startup.

00:53:34: Ökosystem wird unterstützt.

00:53:36: Start Ups erhalten wertvolles Industrie Feedback Weil das würde ich auch bekräftigen in Deutschland.

00:53:43: Produktionsplanung, Automatisierung da sind wir extrem stark drinnen und wenn sich jetzt diese verantwortlichen Personen darauf einlassen und Tests fahren wäre das super positiv in jeglicher Hinsicht also für die Unternehmen selbst aber auch für dieses ganze Ökosystem weiterzuentwickeln.

00:54:05: Ja, nochmal aus meiner Sicht auch ergänzend.

00:54:08: Wir werden vor der Beitrag auf jeden Fall auch von Martin für uns es extrem wertbringend so Gemeinschaftsprojekte anzugehen wie wir das auch gemeinsam mit Stratospher tun.

00:54:19: also wir sind da ja auch mit dabei.

00:54:22: und was denke ich jetzt auch sehr wichtig ist?

00:54:27: informieren, informieren informieren.

00:54:29: Also nicht nur Überschriften lesen sondern wirklich informieren.

00:54:33: ein bisschen auch darüber nachdenken zwischen den Zeilenlesen ist ganz wichtig.

00:54:38: und ja was wo ich auf jeden Fall einen Vorteil daran sehe Martin hat es auch schon angerissen wir haben die Stärken hier auf jeden fall.

00:54:48: Wir müssen sie nutzen und uns entsprechend organisatorisch aufstellen so dass wir das wissen jetzt mitnehmen und vor allem in der Zukunft weiter ausbauen, weil die Revolution kommt mit oder ohne uns.

00:55:06: Und ich glaube da kann man echt nochmal auch einen Unterschied in Sachen Wettbewerbsfähigkeit dann am Ende bewirken.

00:55:12: Wir kommen so langsam zu Ende unserer Fernstand.

00:55:15: aber ich kann bestätigen Aus dieser Delegationsreise kommen alle mit vollem Eindruck, aber auch alle motiviert zurück.

00:55:25: Das ist wirklich ein schönes Gefühl zu sehen.

00:55:28: und hier haben wir noch eine Frage aus dem Publikum vielleicht richtig mal am Poll weil du selber ja auch Robotics Startup betreibst Und was würdest Du als Tipp geben für andere Robotik Startups?

00:55:43: Physische PhysicoEI Ich weiß nicht, aus der Perspektive von Herstellersicht oder aus einer Integratorsicht.

00:55:51: Das kann ich jetzt nicht aus der Frage ablesen.

00:55:53: aber was hast du generell für Empfehlungen im Sinne der Kooperation mit chinesischer Hersteller?

00:56:02: Was sich im Kopf bezieht Kooperation in chinesischen Unternehmen oder hiermit mit dem deutschen Ökosystem?

00:56:09: Mit der Kooperation mit Chinesischer Herrsteller und Kunden steht das.

00:56:15: Also Ich glaube, das scheitert an einem ganz praktischen Punkt und zwar dass der Einsatz davon noch nicht sonderlich elegant ist.

00:56:30: Der ist sehr operatis.

00:56:32: man muss beim Unternehmen sein, man muss da die Daten sammeln, mit den Leuten sprechen, mit dem Betriebsrat.

00:56:39: Man muss Brände löschen Und es gibt glaube ich bis jetzt noch wenig, bis keine wirklich relevanten chinesischen so Robotik-Unternehmen die hier das leisten könnten.

00:56:52: und mein Eindruck ist auch dass viele deutsche Unternehmen nicht voll mit einem chinesischem Unternehmen arbeiten wollen.

00:56:59: Die sind okay mit chinesischer Hardware aber nicht mit den Daten, dass sie nach China gehen usw.

00:57:04: und sofort.

00:57:06: deswegen glaube ich ganz starkes Ökosystem, das hier in Deutschland entsteht.

00:57:12: So dieses Thema Integration und Einsatz der Technologie bei den Unternehmen.

00:57:17: Ich glaube ich ehrlich gesagt nicht dass es jetzt der beste Ansatz ist Adibot zu fragen hey ich habe mir diesen Newscales.

00:57:23: kann dir das machen?

00:57:25: Das ist gleichzeitig auch eine Chance für ein deutschen Startup.

00:57:28: vielleicht beendeln wir Diese Session mit diesem Thema.

00:57:32: relativ harte Cut-Off tut mir leid.

00:57:36: Paul, du hast ja auch einen halben Cut-off für den kommenden Termin und wir haben glaube ich selbst wenn wir uns noch mal eine Stunde können, werden wir nicht zu Ende diskutieren können.

00:57:48: daher vielen Dank von meiner Seite aus

00:57:51: alle Teilnehmern.

00:57:52: an die Experten.

00:57:54: Wenn sie möchten treffen wir uns am zehnte Dezember wieder.

00:57:58: Da habe ich vier weitere Experten und Gäste eingeladen zu persönlicher China-Bilanz, in den Jahr im Jahr.

00:58:06: Wie gewohnt?

00:58:06: Wissen Sie ja?

00:58:07: Ermitteln Sie sich an!

00:58:09: Wir sehen uns am zehnten Dezember um neun Uhr

00:58:12: neugierig derzeit wieder.

00:58:15: Vielen Dank!

00:58:17: Tschüss!

00:58:18: Ciao ciao.

00:58:23: Das war die heutige Episode von China HotBot, Podcast für deutsche Unternehmer, Manager und junger Talente mit Bezug auf China Business.

00:58:31: Chinateam GmbH berät kleine deutsche Firmen den Durchbruch in China zu schaffen und sich langfristig erfolgreich im Markt zu positionieren.

00:58:39: Folgen Sie uns, auf LinkedIn und bleiben Sie stets gut informiert!