In diesem Podcast spricht Host Stella-Sophie Wojtczak mit Gästen über die spannendsten digitalen Themen unserer Zeit. Es geht um innovative Führungskonzepte, die Digitalisierung der Gesellschaft, smarte Gadgets, neue Mobilität oder Zukunftstechnologien. Jeden Freitag um 10 Uhr erscheint eine neue Folge.
https://t3n.de/podcast
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Speaker1: T3N Interviews, spannende Gäste aus dem digitalen Kosmos.
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Speaker1: Herzlich willkommen zu einer neuen Folge von T3N Interview.
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Speaker1: Schön, dass ihr wieder eingeschaltet habt und ihr seht, wir sitzen wieder in
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Speaker1: unserem neuen Videocaststudio bei T3N.
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Speaker1: Gott sei Dank sitze ich hier nicht alleine, das wäre ja auch ernst langweilig,
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Speaker1: sondern ich sitze hier mit Christian
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Speaker1: Jepps und er ist Geschäftsführer bei Pacemaker AI. Hallo Christian.
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Speaker0: Hallo, vielen Dank, dass ich hier sein darf.
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Speaker1: Also erstmal, ich bin Stella-Sophie-Wolzak, Host von T3N Interview und wir sprechen
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Speaker1: heute über Pacemaker-AI.
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Speaker1: Was, vielleicht so viel kann ich schon sagen, auch was mit ThyssenKrupp zu tun
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Speaker1: hat, aber eigenständig ist, das ist wichtig.
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Speaker1: Und sich damit beschäftigt, wie man zum Beispiel Lieferketten durch Automatisierung
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Speaker1: noch mehr unterstützen kann, auch mithilfe von künstlicher Intelligenz.
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Speaker1: Dazu kommen wir aber gleich Step by Step.
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Speaker1: Sprich, wir gucken uns ein junges, möglicherweise innovatives Unternehmen aus
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Speaker1: Deutschland an und schauen, welche Lösungen sie vielleicht für bestehende Probleme haben.
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Speaker1: Aber bevor ich jetzt hier weiter quasi in Hieroglyphe spreche,
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Speaker1: Christian, fangen wir doch mal so an.
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Speaker1: Was macht ihr eigentlich bei Pacemaker AI?
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Speaker0: Du hast es ja schon ein Stück weit angeschnitten. Wir beschäftigen uns mit Lieferketten.
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Speaker0: Und ich versuche mal, weil das Geschäftsmodell schon komplex ist,
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Speaker0: ich versuche es mal relativ einfach zu sagen. Wir machen im Prinzip Machine Learning.
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Speaker0: Heute reden ja viele Menschen von AI.
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Speaker0: Bei uns reden wir von Machine Learning. Machine Learning ist der Core unserer
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Speaker0: Firma. Und wir bauen Software.
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Speaker0: Und diese Software soll helfen, unsere Kunden und Kundinnen nachhaltig besser zu machen.
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Speaker0: Das ist so ein bisschen unser Claim und das ist auch tatsächlich unser Geschäftszweck.
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Speaker1: Eine Sache, die mir da direkt aber aufgefallen ist, du hast jetzt gesagt,
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Speaker1: viele reden von AI, ihr redet lieber von maschinellem Lernen,
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Speaker1: aber ihr habt doch AI auch in eurem Namen mit pacemaker.ai.
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Speaker0: Das ist absolut richtig, das hast du gut erkannt. Das hat natürlich auch ein
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Speaker0: Stück weit Reichweitengründe. Wir sind gestartet, vielleicht mal zu unserer
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Speaker0: Historie auch ein kleines bisschen.
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Speaker0: Wir sind gestartet vor drei Jahren mitten in diesem KI-AI-Hype und da haben
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Speaker0: mich auch die Marketing-Kolleginnen und Kollegen auch darauf hingewiesen,
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Speaker0: wenn wir das nicht in den Namen führen, dann würde man uns tatsächlich auch
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Speaker0: in dem Feld nicht direkt wahrnehmen.
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Speaker0: Und deswegen haben wir uns der Klarheit wegen tatsächlich für Pacemaker-AI entschieden,
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Speaker0: um nochmal auch nach außen hin darzustellen, dass wir uns mit Machine Learning, KI beschäftigen.
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Speaker1: Werden wir sowieso schon über euren Namen sprechen. Wir haben jetzt über AI,
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Speaker1: das haben wir einmal erläutert bekommen quasi, aber Pacemaker,
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Speaker1: wo steht denn Pacemaker?
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Speaker0: Also Pacemaker aus dem eigentlichen Wortsinne Taktgeber ist tatsächlich daraus
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Speaker0: entstanden, dass in den letzten Jahren, da kommen wir bestimmt nachher nochmal drauf,
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Speaker0: ist die Welt ja ordentlich und damit auch die Supply Chains ordentlich aus dem Takt geraten.
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Speaker0: Wir haben viele geopolitische unschöne Themen.
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Speaker0: Wir haben Naturkatastrophen. Wir haben eine Evergreen im Suezkanal.
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Speaker0: Wir haben Brexit, Covid, all diese Themen.
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Speaker0: Und wir haben uns als Ziel gesetzt, der Taktgeber in dieser Supply Chain zu sein.
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Speaker0: Und deswegen aus dem englischen Wortsinne Pacemaker wollen wir den Takt vorgeben
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Speaker0: mit unseren Vorhersagen.
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Speaker0: Da kommen wir eigentlich her. Wir kommen eigentlich aus diesem Forecasting-Bereich.
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Speaker0: Und das ist so ein bisschen der Hintergrund.
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Speaker1: Also ich erspare jetzt mal die Frage, warum ihr euch nicht Taktgeber KI genannt
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Speaker1: habt. Ich glaube, das ist doch recht selbsterklärend.
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Speaker1: Aber ich würde gerne mal so einsteigen. Du hast ja eben zwei Säulen angesprochen.
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Speaker1: Nämlich einmal auch die Nachhaltigkeit und quasi sehr der Fokus einfach auf
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Speaker1: diesen Rohstoffprognosen etc.
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Speaker1: Das sind bei euch die grüne und die blaue Säule. Kannst du da nochmal genauer darauf eingehen?
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Speaker1: Also ich glaube, die Farbgebung ist auch recht selbsterklärend,
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Speaker1: aber was sich dahinter verbirgt? Ja.
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Speaker0: Ich fange mal mit unserem blauen Bereich an. Das ist im Prinzip auch der Ursprung unserer Company.
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Speaker0: Da reden wir von unseren Forecasting-Lösungen, Machine Learning basiert.
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Speaker0: Und das ist so ein bisschen, wie eigentlich alle unsere Lösungen,
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Speaker0: ist das aus dem täglichen Geschäft von ThyssenKrupp gekommen tatsächlich.
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Speaker0: Also wir haben bei ThyssenKrupp jeder, der unser Geschäftsmodell,
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Speaker0: vielleicht sage ich noch mal ein bisschen was zu der Einordnung,
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Speaker0: damit das vielleicht ein bisschen klarer wird.
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Speaker0: Also wir als Pacemaker, wie eingangs ja schon gesagt, sind eine hundertprozentige
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Speaker0: Tochter der ThyssenKrupp Motive Services.
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Speaker0: Das ist einer der größten Werkstoffhändler in der Welt.
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Speaker0: Und wir haben in diesem originären Geschäftsmodell bei ThyssenKrupp tatsächlich
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Speaker0: immer die Herausforderung, dass wir ein sehr kapitalintensives Geschäft haben.
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Speaker0: Kapitalintensiv heißt, wir müssen Waren vorfinanzieren, wir lagern die ein oder
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Speaker0: wir bearbeiten die und dann verkaufen wir die im besten Fall.
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Speaker0: Das aber wiederum führt zu Cash-Themen, das führt zu Überkapazitäten,
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Speaker0: zu eventuell nicht genutzten Ressourcen und so weiter und so fort.
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Speaker0: Und dann haben wir gesagt, okay, wie können wir diese Herausforderung tatsächlich am besten lösen?
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Speaker0: Und daraus ist tatsächlich Pacemaker entstanden, weil wir gesagt haben,
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Speaker0: die beste Möglichkeit, um ein Geschäft so schlank es geht aufzustellen, ist.
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Speaker1: Naja, danke einmal für die Rückfrage, weniger zu produzieren.
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Speaker0: Und das kann man tatsächlich nur tun, indem man seine Zukunft maximal gut kennt.
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Speaker0: Und genau das war unsere Aufgabe. Wir haben gesagt, okay, wie kann man ein Unternehmen
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Speaker0: maximal schlank aufstellen, indem man seine Zukunft bestmöglich kennt.
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Speaker0: Und das war tatsächlich der Start dieser Firma. Wir haben gesagt,
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Speaker0: wir müssen selber im Driver Seat sein.
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Speaker0: Normalerweise sieht es so aus, wenn man sich Wertschöpfungsketten anschaut,
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Speaker0: dann sitzt am Ende der Wertschöpfungskette immer ein OEM, der sagt allen Parteien,
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Speaker0: was gemacht wird quasi. Jetzt haben wir sehr einfach gesprochen.
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Speaker0: Und jeder in dieser Supply Chain hat natürlich immer ein Stück weit Puffer und
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Speaker0: möchte den, der davor steht, bedienen. und daraus ergeben sich,
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Speaker0: ich sage mal, da gibt sich viel Speck an den Hüften.
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Speaker0: Das zieht sich durch die Supply Chain durch. Wir sprechen da von einem Bullwip-Effekt.
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Speaker0: Und genau das ist das Thema, wo wir ran wollen, wo wir sagen,
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Speaker0: okay, wir wollen hier im Driver Seat sein als ThyssenKrupp und dann jetzt auch,
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Speaker0: das ist der Grund, warum wir Pacemaker gegründet haben.
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Speaker0: Wir wollen tatsächlich im Driver Seat sein und uns selbst unsere Vorhersagen
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Speaker0: machen und selbst antizipieren, wie der Markt sich entwickelt.
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Speaker0: Und da haben wir nach Technologien gesucht Und dann haben wir relativ schnell
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Speaker0: erkannt, dass tatsächlich...
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Speaker0: Technologien zur Verfügung stehen, die es vor ein paar Jahren noch gar nicht
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Speaker0: gab oder zumindest mal auch die Rechenleistung in der Cloud,
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Speaker0: unsere Tools laufen alle in der Cloud, nicht verfügbar war.
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Speaker0: Und genau damit haben wir angefangen. Also wir haben angefangen,
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Speaker0: Tools zu bauen, um genau diese Vorhersagen zu treffen.
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Speaker0: Und das Schöne dabei, wir hatten natürlich im ThyssenKrupp-Umfeld direkt jede
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Speaker0: Menge Anwendungsfälle und auch für die Kunden unserer Kunden.
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Speaker0: Und wir haben relativ schnell gemerkt, dass diese Herausforderung fast jeder da draußen hat.
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Speaker0: Und da haben wir den Vorstand darum gebeten. Und Gott sei Dank sind die dem
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Speaker0: Wunsch auch direkt nachgekommen, weil die natürlich auch sehen,
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Speaker0: was da draußen passiert, dass wir das Unternehmen sehr, sehr eigenständig aufstellen.
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Speaker0: Also auch von den IT-Systemen, von den ganzen Prozessen so eigenständig aufstellen,
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Speaker0: dass wir schnell und flexibel am Markt agieren können.
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Speaker1: Da gucken wir auch gleich nochmal genau drauf. Du hast jetzt eine Säule eben
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Speaker1: schon beschrieben, nämlich den ganzen Bereich der Prognose, den blauen Bereich,
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Speaker1: wenn ich es rechts zugeordnet habe.
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Speaker1: Aber ich möchte vorab noch einmal, bevor wir nochmal tiefer zu dem Thyssen-Thema
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Speaker1: kommen, auf den grünen Bereich gucken. Was macht ihr denn da?
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Speaker0: Ja, der grüne Bereich ist unser Nachhaltigkeitsbereich. Und da geht es tatsächlich,
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Speaker0: und das kommt tatsächlich auch aus dem Core.
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Speaker0: Die Kundinnen und Kunden haben uns gefragt, hey, wenn ihr uns jetzt helft,
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Speaker0: mit euren Forecastings, mit euren Prognosen deutlich effizienter zu sein,
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Speaker0: Bestände zu senken und auch unnötige Transporte zu vermeiden,
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Speaker0: könnt ihr uns denn nicht eigentlich auch sagen, wie viel CO2-Emissionen wir
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Speaker0: jetzt damit gespart haben, respektive wie viel wir emittieren?
08:22
Speaker0: Und genau daher ist es gekommen. Wir haben gesagt, das ist eine relevante Frage.
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Speaker0: Das wird natürlich in Zukunft noch deutlich mehr werden.
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Speaker0: Und dann haben wir uns angeschaut, okay, wo könnten wir tatsächlich komplementär
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Speaker0: zu dem, was wir schon tun, noch Themen dazu entwickeln oder in unserem Fall
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Speaker0: tatsächlich auch dazu kaufen.
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Speaker0: Wir haben Anfang des Jahres eine Company in Luxemburg übernommen, die Firma Waves.
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Speaker0: Und diese Akquisition hat uns jetzt in die Lage gebracht, dass wir eine Sustainability
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Speaker0: Management Plattform aufgebaut haben, wo die Kundin der Kunde alles als One-Stop-Shop
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Speaker0: von uns zur Verfügung gestellt bekommt.
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Speaker0: Und das zahlt auch wieder, wir sehen das komplementär darauf ein,
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Speaker0: dass nachhaltig besser bei uns tatsächlich heißt ökonomisch und auch ökologisch.
09:10
Speaker0: Weil in der jetzigen Zeit, ich meine, das muss ich ja keinem sagen,
09:14
Speaker0: wie da draußen die Stimmung ist, kann man tatsächlich nur noch Produkte und
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Speaker0: Software verkaufen tatsächlich, wenn man den Kundinnen und Kunden auch einen
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Speaker0: offensichtlichen Mehrwert bieten kann.
09:24
Speaker1: Christian, du hast ja auch vorher schon eine Vergangenheit bei Thyssen.
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Speaker1: Lass uns doch mal darauf schauen.
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Speaker1: Du hast ja gesagt, du bist zum Vorstand gegangen, waren, glaube ich,
09:31
Speaker1: deine Worte hier im Podcast.
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Speaker1: Hast sie von der Idee überzeugt.
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Speaker1: Das macht man jetzt nicht mal einfach so aus dem Stehgreif. Also was begeistert
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Speaker1: dich selber denn auch an Pacemaker AI?
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Speaker0: Ja, also das Wichtigste dabei, ich kenne diese Herausforderung,
09:46
Speaker0: mit dem wir uns beschäftigen, ja tatsächlich aus meinem originären Geschäft.
09:50
Speaker0: Ich habe ja jahrelang genau in diesem Umfeld gearbeitet und bei Thürsen Krupp
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Speaker0: ist es tatsächlich sehr cool vom Prozess her.
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Speaker0: Wenn wir solche Themen im normalen Geschäftsbetrieb sehen,
10:02
Speaker0: dann haben wir die Möglichkeit, es gibt da im Innovationsbereich,
10:05
Speaker0: ich nenne es jetzt mal so ein bisschen wie die Höhle der Löwen und ich sage
10:10
Speaker0: mal, bei uns ist es tatsächlich ähnlich,
10:12
Speaker0: also wir haben die Möglichkeit, Sachen zu pitchen, wir sagen,
10:15
Speaker0: okay, das ist eine relevante Herausforderung, so wollen wir die Herausforderung
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Speaker0: lösen und das kostet so und so viel Euro.
10:23
Speaker0: Und das finde ich ehrlich gesagt sehr charmant, weil da sieht man schon als
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Speaker0: erstes, glauben auch andere an die Idee, die man hat?
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Speaker0: Ist es anderen auch, weil die aus den Geschäftsbereichen dafür Geld geben,
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Speaker0: ist es den anderen auch Geld wert, dafür zu bezahlen?
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Speaker0: Und da hat man schon mal tatsächlich die erste Challenge. Und dann bekommt man
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Speaker0: tatsächlich, wie es auch draußen passiert, eine kleine Finanzierung,
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Speaker0: um so ein Proof of Concept zu machen.
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Speaker0: Und dann geht es in iterativen Prozessen weiter, dass man immer wieder im nächsten
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Speaker0: Schritt beweisen muss, dass man die Hypothese, die man aufgestellt hat,
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Speaker0: auch tatsächlich belegen kann.
10:57
Speaker0: Und das muss man an der Stelle mal sagen, das ist schon sehr disruptiv von Anfang an,
11:02
Speaker0: weil mit unseren Forecasts helfen wir auch den Kunden von ThyssenKrupp besser
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Speaker0: zu werden und auch ihre Need besser einschätzen zu können, was im schlimmsten
11:13
Speaker0: Fall dazu führen könnte,
11:14
Speaker0: dass sie sogar weniger Material bei ThyssenKrupp bestellen.
11:16
Speaker0: Aber wir haben und auch der Vorstand hat gesagt, besser tun wir es mit unserer
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Speaker0: Technologie, als dass es ein anderer tut.
11:23
Speaker0: Dass es jemand passiert, ist eh klar. Da sind lieber wir diejenigen,
11:26
Speaker0: die unsere Kundinnen und Kunden gut beraten.
11:29
Speaker1: Lass uns doch nochmal auf den Punkt gucken. Du hast ja gesagt, Proof of Concept etc.
11:32
Speaker1: Sprich, du und wahrscheinlich auch dein Team, Menschen, mit denen du es zusammen
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Speaker1: gemacht hast, ihr habt ja ein Problem gesehen.
11:38
Speaker1: Weil das muss man auch sagen, Vorhersagesoftware auch mit Unterstützung von
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Speaker1: KI ist ja, ich möchte nicht zu nahe treten, ihr habt das Rad nicht neu erfunden.
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Speaker0: Also erstmal geht es tatsächlich darum, dass in den seltensten Fällen die Forecasts
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Speaker0: der OEMs und Kunden so eintreten, wie sie tatsächlich vorher gesagt wurden.
12:00
Speaker0: Und daraus haben wir gesagt, okay, wie gerade schon beschrieben,
12:04
Speaker0: daraus entstehen halt Ineffizienzen, Überbestände, unnötige Transporte.
12:08
Speaker0: Das ist ein Need, der ist so offensichtlich und das ist halt auch,
12:11
Speaker0: warum Pacemaker schnell erfolgreich geworden ist, weil es eine offensichtliche
12:15
Speaker0: Herausforderung ist, die im Prinzip jede Instanz in dieser Supply Chain hat.
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Speaker1: Dann lass uns da aber jetzt nochmal drauf gucken. Du hast das Problem gerade
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Speaker1: beschrieben. Was macht ihr denn dann anders?
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Speaker0: Also ich glaube, ohne da jetzt auf andere Unternehmen eingehen zu wollen,
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Speaker0: Unternehmen, die wir tatsächlich im Markt beobachten, sind eher Unternehmen,
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Speaker0: die haben einen generellen Ansatz.
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Speaker0: Es gibt Forecasting-Lösungen, aber dann ist es im Schwerpunkt,
12:41
Speaker0: sind es Unternehmen, die beschäftigen sich mit Forecastings für alle Branchen gleichzeitig.
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Speaker0: Das ist schon mal der erste Unterschied. Wir bauen Individualsoftware.
12:51
Speaker0: Ich mache jetzt mal ein Beispiel, damit das vielleicht ein bisschen einfacher ist.
12:54
Speaker0: Wenn wir für einen Automobilhersteller eine Vorhersage machen,
12:58
Speaker0: dann nehmen wir tatsächlich, wir bauen wirklich und das ist auch tatsächlich,
13:02
Speaker0: dank ThyssenKrupp haben wir die Möglichkeit dazu, absolute Individualsoftware zu bauen.
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Speaker0: Das heißt, alle Einflussfaktoren, wir kommen ja gleich nochmal ein bisschen
13:08
Speaker0: darauf, wie das funktioniert, alle Einflussfaktoren und alles,
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Speaker0: was die Software betrifft, kommt aus dieser Automobilbranche.
13:16
Speaker0: Das heißt, externe Einflussfaktoren, Events, historische Daten,
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Speaker0: alles kommt aus diesem Automobilbereich.
13:23
Speaker0: Wenn nächste Woche ein Unternehmen aus dem Chemiebereich käme,
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Speaker0: würden wir genau dedicated für den Chemiebereich und dann sogar Spezialchemie, was auch immer.
13:33
Speaker0: Da haben wir natürlich, da kommen wir wie gesagt ja nachher nochmal drauf, Einflussfaktoren.
13:37
Speaker0: Deswegen sind wir von unserer Prognosegenauigkeit deutlich besser als generische
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Speaker0: Anbieter. Und das wollen wir auch sein. Wir wollen auch in dieser Nische bleiben.
13:47
Speaker0: Wir wollen tatsächlich für die Kundinnen und Kunden da draußen individuelle Software bauen.
13:51
Speaker0: Und man muss sich das so vorstellen, je besser die Vorhersage ist.
13:57
Speaker0: Desto größer ist das Potenzial, um Bestände oder Themen zu senken.
14:03
Speaker1: Nachher ist jetzt, wir kommen nämlich genau jetzt darauf. Wir sprechen die ganze
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Speaker1: Zeit über Vorhersage. Wir haben über Unternehmensdaten gesprochen.
14:10
Speaker1: Das finde ich sehr naheliegend, wenn ich als Unternehmen Vorhersagen haben möchte,
14:14
Speaker1: brauche ich Daten aus vergangenen Geschäftsjahren etc.
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Speaker1: Aber ihr braucht doch noch viel mehr Daten. Ihr braucht Rohstoffdaten.
14:21
Speaker1: Ich weiß nicht, vielleicht braucht ihr sogar den Wetterbericht.
14:23
Speaker1: Kannst du uns da mal eine Übersicht geben, welche Datenmengen braucht ihr da eigentlich?
14:27
Speaker0: Ja, also wir teilen das, würde ich mal sagen, in drei Bereiche.
14:34
Speaker0: Und damit man vielleicht ein bisschen besser versteht, wie unsere Software auch
14:40
Speaker0: funktioniert, wir haben einmal einen Input-Bereich, wir haben unseren Machine
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Speaker0: Learning Core in der Mitte und wir haben einen Output-Bereich.
14:46
Speaker0: Und der Input-Bereich, den würde ich auch wieder in drei Bereiche unterteilen.
14:51
Speaker0: Das heißt, wir haben einmal historische Daten.
14:54
Speaker0: Das heißt also, was ist in der Vergangenheit passiert? Wir suchen da nach Patterns,
14:58
Speaker0: nach Gleichartigkeit, nach Anomalien und interpretieren dann tatsächlich zusammen
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Speaker0: mit den Kundinnen und Kunden die Vergangenheit.
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Speaker0: Dann haben wir nochmal externe Einflussfaktoren.
15:10
Speaker0: Das können zum Beispiel, ich bleibe jetzt mal im Automotive-Bereich,
15:12
Speaker0: Das können Zinssystemen sein.
15:16
Speaker0: Das heißt also, wie hoch ist der aktuelle Zinssatz?
15:21
Speaker0: Hat meistens einen Impact auf die Leasingraten?
15:25
Speaker0: Gibt es ein Supportprogramm von der Regierung für E-Autos?
15:29
Speaker0: Das hat natürlich auch einen extremen Impact auf die Nachfrage.
15:32
Speaker0: Und dann haben wir nochmal einen dritten Bereich. Das sind sogenannte Events.
15:37
Speaker0: Und Events haben logischerweise auch immer einen Einfluss. Und ein Event kann
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Speaker0: im Prinzip alles sein. Es kann ein Krieg sein.
15:44
Speaker0: Es kann eine Sperrung von einer Wasserstraße sein.
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Speaker0: Es kann in bestimmten Gebieten ein Erdbeben sein.
15:51
Speaker0: Es ist völlig egal. Also wir reden von Black Swan Events, von unvorhersehbaren
15:57
Speaker0: Events, die aber wiederum einen Einfluss haben auf den Markt.
16:01
Speaker1: Jetzt muss ich ja sagen, ihr könnt ja auch Unvorhersehbares nicht vorhersehen,
16:05
Speaker1: dann wäre es ja nicht mehr unvorhersehbar.
16:07
Speaker1: Das heißt, wie schnell könnt ihr dann eigentlich auf solche große Ereignisse,
16:11
Speaker1: die vielleicht weltweite Auswirkungen haben, auch reagieren?
16:13
Speaker0: Ja, also richtig. Wir können diese unvorhergesehenen Events nicht vorhersehen,
16:19
Speaker0: aber was wir machen, den Impact von diesen Events.
16:22
Speaker0: Also wenn jetzt zum Beispiel geopolitisch was passiert, dann ist relativ naheliegend,
16:27
Speaker0: dass Transportkapazitäten teurer werden, dass der Rohöhlpreis steigt.
16:31
Speaker0: Wenn der Rohöhlpreis steigt, Prinzippreise steigen.
16:33
Speaker0: Das haben wir in den Modellen schon verarbeitet. Also wir wissen,
16:36
Speaker0: wenn zum Beispiel ein Krieg ausbräche, dass wir dann genau diesen Impact haben
16:41
Speaker0: und das können wir relativ zeitnah in die Modelle eingeben.
16:44
Speaker0: Diese Themen passieren automatisch und wir sind gerade, was du dann angedeutet
16:49
Speaker0: hast, sind wir in der Lage, das sehr zeitnah innerhalb von Stunden anzupassen.
16:53
Speaker1: Wo jetzt vielleicht doch mal ein Mensch Hand anlegen muss, hoffentlich,
16:57
Speaker1: dass bei euch noch Menschen programmieren oder ihr zumindest ein Human in the Loop habt.
17:02
Speaker1: Das Ganze muss ja einmal programmiert werden. Du hast es ja angesprochen,
17:05
Speaker1: ihr macht Individuallösungen.
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Speaker1: Das heißt, es funktioniert auch nicht so nach dem Motto, wir haben ja eine Plattform,
17:10
Speaker1: bitteschön, Unternehmen, die könnt ihr bedienen, sondern allein das muss ja eingerichtet werden.
17:15
Speaker1: Nimm uns da einmal mit, wie aufwendig ist das eigentlich? Was braucht es dafür?
17:19
Speaker1: Kann ich als Unternehmen einfach mal eine Excel-Liste da locker reinhauen?
17:23
Speaker0: Vielen Dank.
17:24
Speaker0: Ja, kannst du? Die letzte Frage als erstes. Ja, kannst du? Oder besser gesagt,
17:29
Speaker0: wir würden das sogar für dich tun, wenn du das möchtest.
17:32
Speaker0: Die Antwort ist einfach, also wir bauen Individualsoftware und wir kommen ja
17:37
Speaker0: aus der Industrie für die Industrie.
17:39
Speaker0: Also auch unser Gesellschafter möchte natürlich von uns schnelle Lösungen haben
17:43
Speaker0: und deswegen sind wir von Anfang an auch darauf ausgewiesen.
17:46
Speaker0: Es gibt ja auch andere Anbieter im Markt, große Anbieter.
17:50
Speaker0: Da ist so eine Implementierung, die zieht sich über Monate und Jahre und kostet auch sehr viel Geld.
17:56
Speaker0: Bei uns ist es tatsächlich so, dass wir an schnellen Lösungen arbeiten.
18:00
Speaker0: Unsere Implementierungszeit für so eine Software ist in der Regel so sechs bis acht Wochen.
18:05
Speaker0: Und genau welche Daten können da rein.
18:08
Speaker0: Da können Excel-Dateien rein, wir können aus dem SAP Daten ziehen,
18:12
Speaker0: wir arbeiten zum Beispiel auch mit Celonis zusammen, das ist ein Softwarepartner
18:16
Speaker0: von uns, vielleicht hast du, den haben wir auch schon mal gehört, sehr erfolgreich.
18:20
Speaker0: Wir machen Partnerschaften da, wo es Sinn macht und das Gleiche gilt übrigens
18:25
Speaker0: auch für das Thema, wie werden die Daten ausgegeben.
18:28
Speaker0: Also wir können die Daten ausgeben im SAP, okay, wir können Excel-Tabellen schicken,
18:34
Speaker0: wir können in der CELONIS-Umgebung das anzeigen.
18:36
Speaker0: Wir können dir auch, wenn du das möchtest, einen Fax schicken.
18:39
Speaker1: Auch ein Fax ist möglich, na Halleluja. Was mich jetzt nochmal interessiert,
18:43
Speaker1: wir hatten auch im Vorgespräch darüber gesprochen, dass ihr natürlich auch von
18:46
Speaker1: den Unternehmen so ein gewisses Commitment eigentlich braucht,
18:49
Speaker1: was einfach die Zusammenarbeit angeht.
18:51
Speaker1: Beschreibt es doch auch nochmal für unsere ZuhörerInnen, was bedeutet das denn?
18:56
Speaker0: Also ich habe ja vorhin schon beschrieben, wie der Prozess funktioniert und
19:00
Speaker0: was man dafür braucht, um unsere Software zu implementieren.
19:03
Speaker0: Das heißt, es fängt an mit historischen Daten.
19:05
Speaker0: Und wenn es mit historischen Daten anfängt, dann heißt es, das ist mit das Wertvollste
19:10
Speaker0: neben den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern, was die Kunden haben.
19:14
Speaker0: Und das wiederum bedeutet, dass man Vertrauen uns gegenüber haben muss.
19:18
Speaker0: Wenn wir zu großen Unternehmen kommen, dann hören wir sehr oft,
19:22
Speaker0: wir fühlen uns gar nicht ready.
19:24
Speaker0: Vielleicht sind unsere Daten nicht gut genug aufgearbeitet oder vielleicht haben wir nicht genug Daten.
19:29
Speaker0: Ich habe ja gerade gesagt, wir schauen uns als erstes historische Daten an.
19:32
Speaker0: Und wenn man sich historische Daten anschaut, dann ist es relativ einfach.
19:37
Speaker0: Wenn wir zum Unternehmen kommen, ist die Frage, was habt ihr wann,
19:41
Speaker0: in welcher Menge, an wen verkauft? Und das ist das Schöne.
19:45
Speaker0: Diese Daten muss jedes Unternehmen haben. Ansonsten können die nicht faktorieren.
19:50
Speaker0: Das heißt, wir können relativ einfach starten. Das soll auch die Brücke sein zu seiner Frage.
19:55
Speaker0: Wir können relativ einfach und schnell starten, weil die Daten,
19:57
Speaker0: die wir für die Modelle brauchen, um loszulegen, die sind immer da. Immer.
20:02
Speaker1: Aber wir haben jetzt viel darüber gesprochen, was ihr braucht.
20:05
Speaker1: Du hast ja dieses dreiliedrige Modell beschrieben. Teil 1, was kommt rein?
20:10
Speaker1: Das kennt man ja auch häufig von diesen ganzen Maschinen, den Lernerklärungen.
20:15
Speaker1: Wir müssen erst mal was reintun.
20:17
Speaker1: Da braucht es eben, vor allem gesagt, einfach das Vertrauen und die Offenheit
20:20
Speaker1: der Unternehmen, eben euch auch die Daten vollständig zur Verfügung zu stellen,
20:23
Speaker1: weil sonst kann ja auch das Modell nicht richtig funktionieren.
20:26
Speaker1: Mich interessiert jetzt aber noch der mittlere Teil, nämlich eigentlich euer
20:30
Speaker1: Modell. Das habt ihr doch intern programmiert, oder?
20:33
Speaker0: Wir haben genau die Konfiguration. Also es ist ja nicht ein Modell.
20:37
Speaker0: Wir nutzen mehrere Modelle. Wir nutzen...
20:42
Speaker0: Also Ensemble-Modelle, wir nutzen aber auch einfache Algorithmen.
20:45
Speaker0: Also deswegen rede ich ja von Individualsoftware. Wir nutzen genau das und deswegen
20:49
Speaker0: haben wir ein Team von Data Scientisten, die genau schon beim Onboarding interpretieren,
20:54
Speaker0: was wir genau mit den Daten machen und welche Modelle am besten performen.
20:57
Speaker0: Ja, die Konfiguration und wie wir das gebaut haben, das kommt von uns.
21:01
Speaker0: Aber wir nutzen genau die Modelle, die richtig sind für den individuellen Anwendungsfall.
21:07
Speaker0: Und das ist dann halt auch schon wieder die Brücke zu Individualsoftware.
21:10
Speaker0: Wir haben keinen One-Size-Fits-All-Approach. Das funktioniert in unserem Geschäftsumfeld einfach nicht.
21:17
Speaker1: Wie ist es denn eigentlich, die Daten, die euch Unternehmen jetzt geben?
21:20
Speaker1: Sei es beispielsweise aus, weiß ich nicht, du hast es ja beschrieben,
21:23
Speaker1: was habe ich wann verkauft etc.
21:25
Speaker1: Nutzt ihr die eigentlich auch dann, um eben euer Modell weiterzuentwickeln oder
21:30
Speaker1: eure Modelle, also für Training oder nutzt ihr diese Daten nicht als Trainingsdaten?
21:34
Speaker0: Es gibt im Machine Learning Bereich ein Thema, das nennt sich Federated Learning.
21:39
Speaker0: Das heißt, wir können Erkenntnisse aus den Modellen und aus den Anwendungsfällen
21:45
Speaker0: extrahieren und die für das Training nutzen.
21:47
Speaker0: Aber was wir nicht können und was wir auch nicht dürfen, ist kundenspezifische
21:52
Speaker0: Daten teilen oder auf andere Anwendungsfälle projizieren.
21:56
Speaker0: Das können und dürfen wir nicht. Aber natürlich die Learnings daraus,
22:00
Speaker0: das gibt es auch im Medizintechnikbereich schon viel länger,
22:03
Speaker0: die dürfen wir tatsächlich verwenden, um unsere Modelle deutlich besser zu machen.
22:08
Speaker1: Jetzt muss ich mal so frech fragen, kann man denn damit Geld verdienen?
22:11
Speaker1: Seid ihr im profitablen Bereich?
22:13
Speaker0: Wir sind, wir sind, ich möchte heute hier im Podcast ungern über genaue Zahlen reden.
22:21
Speaker0: Was ich sagen kann, wir sind sehr, sehr gut in unserem Businessplan unterwegs.
22:27
Speaker0: Und bei uns ist es tatsächlich auch so, dass unsere Gesellschaft da,
22:30
Speaker0: ThyssenKrupp, behandelt uns tatsächlich dann auch in dem Fall wie ein externes Unternehmen.
22:34
Speaker0: Das heißt also, ob wir jetzt mit einem PE oder VC reden, ist in dem Fall das
22:38
Speaker0: Gleiche mit ThyssenKrupp. Unsere Businesspläne werden gechallenged.
22:42
Speaker0: Schon bevor wir sie aufstellen. Und jetzt ist unser Geschäftsjahr diesen Monat zu Ende.
22:47
Speaker0: Und dann müssen wir die Zahlen bringen. Und wir sind fantastisch unterwegs.
22:52
Speaker0: Das ist harte Arbeit. Du hast es richtig gesagt.
22:56
Speaker0: Wir haben ein fantastisches Team, was wir uns zum großen Teil ja auch auf der
23:01
Speaker0: grünen Wiese aussuchen durften.
23:02
Speaker0: Und das ist tatsächlich auch der Grund dafür, dass wir gut unterwegs sind.
23:06
Speaker0: Und ich glaube auch genau, weil wir in der Nische sind.
23:09
Speaker1: Da muss ich jetzt aber nochmal nachhaken. Es gibt doch so Themen, Fachkräftemangel etc.
23:14
Speaker1: Und jetzt kommt Pacemaker AI und sucht sich da die gefragten EntwicklerInnen
23:18
Speaker1: und Co. auf der grünen Wiese aus.
23:20
Speaker1: Das möchte ich jetzt einfach mal genauer wissen.
23:23
Speaker0: Also wo alle unsere Tech-Leute sitzen, der größte Teil, ist in Münster.
23:27
Speaker0: Wir sind in Münster, das ist, ich hätte fast historisch bedingt gesagt,
23:30
Speaker0: aber das ist tatsächlich durch die Akquisition passiert, von der ersten Kampelieber gekauft haben.
23:34
Speaker0: Also sitzen wir in Münster. Wir haben einen sehr guten Zugang zu der Hochschule in Münster.
23:40
Speaker0: Wir machen so ein bisschen, wir sagen immer intern, Handwerk aus dem Münsterland.
23:44
Speaker0: Wir haben viele Tech-Talente direkt aus Münster und die sind von Anfang an mit
23:52
Speaker0: dabei gewesen, teilweise schon als Werkstudentinnen und Werkstudenten.
23:56
Speaker0: Und wir haben jetzt noch zusätzlich Kooperationen gestartet.
23:59
Speaker0: Eine Kooperation haben wir gestartet mit Stanford.
24:03
Speaker0: Und Stanford ist eigentlich so für uns, was wir an Studentinnen und Studenten haben möchten, gerne.
24:09
Speaker0: Also Mathematik, Physik, Informatik sind die das Maß aller Dinge.
24:14
Speaker0: Und wir haben jetzt tatsächlich, also viele reden jetzt davon,
24:17
Speaker0: dass unsere ganzen Talente ins Ausland flüchten.
24:20
Speaker0: Bei uns ist es tatsächlich genau umgekehrt. Aus Stanford bekommen wir jetzt
24:23
Speaker0: Studenten und Studentinnen, die nach Münster kommen, um mit uns an coolen Sachen zu arbeiten.
24:28
Speaker0: Also das freut mich persönlich sehr, aber auch unser Team, dass wir tatsächlich
24:33
Speaker0: uns genau in diesem Markt so erfolgreich im Recruiting aufstellen.
24:38
Speaker0: Also zusammengefasst, nee, ich habe tatsächlich die Sorge nicht.
24:41
Speaker0: Wir sind gut aufgestellt und bekommen immer noch gute Talente.
24:45
Speaker1: Gut, jetzt kann man sagen, der Name ThyssenKrupp, der bei euch aber eigentlich
24:49
Speaker1: nicht im Namen mit drin hängt, außer halt in der Hinterlinie in GmbH,
24:52
Speaker1: der ist ein Vertrauensvorschuss.
24:54
Speaker1: Aber was ist denn da auch das Reizvolle? Also auch vielleicht kannst du uns
24:58
Speaker1: da mal die US-amerikanische Sicht auf euer Unternehmen ein bisschen zeigen.
25:02
Speaker0: Ja, also tatsächlich kennt man ThyssenKrupp in den USA.
25:06
Speaker0: Ich glaube im Schwerpunkt eher über den Aufzugbereich, der leider ja nicht mehr zu uns gehört.
25:11
Speaker0: Also die Marke an sich, die kennt man schon, aber wir sind letztes Jahr mit
25:16
Speaker0: zwei Kollegen auf den Campus geflogen, die hatten einen Recruiting-Tag.
25:20
Speaker0: Und dann haben wir tatsächlich einen Pitch gemacht und haben erzählt,
25:23
Speaker0: was wir vorhaben und was wir für Cases im Unternehmen haben.
25:27
Speaker0: Also nicht diese virtuelle Welt und nicht diese imaginäre Welt,
25:32
Speaker0: sondern bei uns sind es tatsächlich sehr, sehr praktische Anwendungsfälle,
25:35
Speaker0: die nachher dann auch umgesetzt werden.
25:36
Speaker0: Und das hat die tatsächlich begeistert. Und man mag es gar nicht glauben,
25:40
Speaker0: auch da kann ich wieder keine traurige Geschichte erzählen, die Leute haben
25:43
Speaker0: Bock auf Deutschland, tatsächlich.
25:45
Speaker0: Und man muss dazu sagen, dass im ersten Moment die gedacht haben, die gehen nach Berlin.
25:51
Speaker0: Ja, und hier Berghain und pralala. Nee, wir haben den relativ schnell gesagt,
25:55
Speaker0: es geht nach Münster. Und die haben gesagt, ey, habe ich Bock drauf.
25:58
Speaker1: Dann würde ich jetzt gerne zum Abschluss nochmal von dir wissen.
26:00
Speaker1: Du hast auch gesagt, ihr habt natürlich auch Druck, ihr habt Ziele,
26:03
Speaker1: ihr wollt am Markt bestehen.
26:04
Speaker1: So positiv du das alles auch beschreibst, dennoch ist es so,
26:07
Speaker1: ihr wollt ja vielleicht auch wachsen, euch langfristig etablieren.
26:11
Speaker1: Deshalb die finale Frage, die nächsten fünf Jahre, was sind da Meilensteine,
26:16
Speaker1: was habt ihr euch vorgenommen?
26:18
Speaker0: Ja, du hast es gerade schon richtig gesagt. Wachstum ist ein absolutes Muss.
26:21
Speaker0: Wir wollen massiv wachsen, nicht nur ein bisschen, sondern massiv.
26:25
Speaker0: Und damit wir wachsen können, ist
26:28
Speaker0: natürlich die Grundlage, wir müssen gute Software haben. Die haben wir.
26:32
Speaker0: Wir müssen diese Software immer wieder weiterentwickeln. Auch das war für mich
26:35
Speaker0: auch, ich bin ja kein klassischer Software-Ingenieur, diese Softwares,
26:39
Speaker0: die werden niemals fertig sein.
26:41
Speaker0: Das heißt, wir werden immer weiter an diesen Softwares arbeiten,
26:43
Speaker0: dass wir für unsere Kundinnen und Kunden Mehrwert bringen. Wenn wir Mehrwert
26:47
Speaker0: bringen, ist das ein Thema, dass sich das automatisch auch ein Stück weit weiterentwickelt.
26:53
Speaker0: Und wir werden natürlich massiv in unseren Commercial-Bereich nochmal investieren,
26:56
Speaker0: dass wir uns weiterentwickeln.
26:58
Speaker0: Und es ist auch nicht völlig ausgeschlossen, dass wir vielleicht auch mal einen
27:01
Speaker0: strategischen Partner, der zu uns passt, auch dazunehmen können.
27:04
Speaker1: Aber Christian, ich danke dir erstmal, dass du heute bei T3 ein Interview zu Gast gewesen bist.
27:09
Speaker0: Vielen Dank, hat mir sehr viel Spaß gemacht.
27:10
Speaker1: Das freut mich zu hören und ich hoffe, liebe ZuhörerInnen, euch hat es auch Spaß gemacht.
27:14
Speaker1: Lasst gern Feedback für diese Episode da und zwar unter podcast.t3n.de.
27:20
Speaker1: Die Adresse findet ihr natürlich auch in den Shownotes.
27:23
Speaker1: Und in dem Sinne, ich weiß, nächste Woche sprechen wir möglicherweise über Social Media Trends 2026.
27:30
Speaker1: Ihr solltet wieder einschalten. Vergesst nicht, den Podcast zu abonnieren.
27:33
Speaker1: Und in dem Sinne, auf Wiederhören. Tschüss.