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