Zukunft der Industriearbeit: KI und demografischer Wandel – Rettung des Erfahrungswissens

01:00:00: Wir haben ja den demografischen

01:00:02: Wandel, wir haben die Baby Boomer,

01:00:04: die jetzt bald alle in Rente gehen.

01:00:07: Also da verlieren wir in etwa rund

01:00:09: 13 Millionen, sagt das

01:00:11: Statistische Bundesamt.

01:00:13: Und die müssen wir

01:00:14: ja irgendwie ersetzen.

01:00:19: Wir haben ja im Projekt, das ist

01:00:21: ein Richtprozess.

01:00:22: Da kommt Flachstahl und die

01:00:24: Mitarbeiter führen das in eine

01:00:25: hydraulische Presse,

01:00:27: nennt sich das ein.

01:00:28: Und nach 15 bis 20 Minuten kommt

01:00:30: dieses Material

01:00:31: begradigt wieder raus.

01:00:33: Und keiner weiß so richtig, was ist

01:00:34: in der Zwischenzeit passiert.

01:00:36: Wieso weiß denn dieser Mitarbeiter,

01:00:39: welche der beiden

01:00:39: Kanten gut zu richten ist?

01:00:41: Und wenn man die dann fragt, ich

01:00:43: habe das im Gefühl, ich

01:00:44: mache das seit 30 Jahren.

01:00:45: Das was man so tagtäglich tut, das

01:00:47: meiste macht man

01:00:48: aus Erfahrung raus.

01:00:50: Und viel davon ist eben auch nicht

01:00:52: irgendwo aufgezeichnet.

01:00:53: Und manches ist dir auch

01:00:54: gar nicht so ganz bewusst.

01:00:56: Und da kommt jetzt KI ins Spiel.

01:00:59: Wir Menschen, wir nehmen

01:01:00: Sinneseindrücke war.

01:01:02: Und wir nehmen Muster wahr.

01:01:04: Und KI ist ja auch dafür bekannt,

01:01:06: dass sie auch

01:01:07: Muster wahrnehmen kann.

01:01:08: Und deswegen war die Idee, wir

01:01:11: entwickeln eine Technik, die quasi

01:01:14: so ähnlich Muster

01:01:15: wahrnimmt wie der Mensch.

01:01:17: Hier geht es um Assistenz.

01:01:19: Ist es nicht denkbar, dass in den

01:01:20: nächsten Jahren etwas kommt, was

01:01:23: diesen Arbeiter an diesem

01:01:25: Arbeitsschritt ersetzt?

01:01:33: So, heute ist

01:01:34: alles ein wenig anders.

01:01:36: Ich bin alleine, ohne Chris, zu

01:01:39: dieser Sonderfolge da.

01:01:41: Unsere letzte Folge war das Finale

01:01:43: der ersten Staffel.

01:01:44: Und wir sind echt überwältig von

01:01:46: den Nachrichten

01:01:47: und von dem Zuspruch.

01:01:49: Und als Dankeschön, bevor wir in

01:01:50: die Sommerpause gehen, möchte ich

01:01:52: heute noch mal über den Tellerrand

01:01:55: mit euch blicken.

01:01:56: Wir sprechen ja oft über den

01:01:58: Einplus von KI auf Wissensarbeit.

01:02:01: Also Jobs, bei denen man mehr

01:02:02: Denken, Klaren,

01:02:04: Probleme lösen muss.

01:02:06: Und heute möchte ich das aber mal

01:02:08: anders machen und den Fokus auf

01:02:10: einen anderen Bereich lenken.

01:02:12: Zu Gast ist Nicole, die

01:02:14: Projektleiterin des

01:02:15: Forschungsprojekts KI-Keeper.

01:02:19: Know how to keep vom Institut für

01:02:21: angewandte Arbeitswissenschaft.

01:02:23: Und du leitest ein Team, das ein

01:02:25: KI-System entwickelt, um das

01:02:27: Erfahrungswissen von Basisarbeitern

01:02:30: in produktionsbezogenen

01:02:31: Arbeitsumgebungen,

01:02:33: wie zum Beispiel Fabriken oder

01:02:35: Werkstätten, effizient zu speichern

01:02:37: und weiterzugeben.

01:02:39: Wie will Nicole,

01:02:40: schön, dass du hier bist.

01:02:42: Ich habe direkt

01:02:43: eine Frage zum Staat.

01:02:46: Was genau versteht man denn unter

01:02:47: Basisarbeit und welche

01:02:49: Herausforderungen kommen denn damit

01:02:53: auf uns zu in den nächsten Jahren?

01:02:56: Also, hi, Katta. Ich freue mich

01:02:58: auch total, dass du da bist.

01:03:00: Erst mal. Ja, unter Basisarbeitern

01:03:04: steigen wir schon direkt ein.

01:03:05: Dass wir jetzt hier viel mit

01:03:07: Basisarbeitern zu tun haben im

01:03:09: Projekt, das hat sich eigentlich so

01:03:11: ergeben, ist aber

01:03:13: sehr, sehr spannend.

01:03:14: Also Basisarbeit an sich ist

01:03:16: tatsächlich sind

01:03:17: Arbeitstätigkeiten, die recht

01:03:19: einfach sind, für die du keine

01:03:22: Ausbildung brauchst.

01:03:24: Also, wir sind quasi so

01:03:25: Anlerntätigkeiten.

01:03:27: Aber in unserem Projekt hat sich

01:03:28: herausgestellt, dass viele

01:03:31: Basisarbeiten mit der Zeit auch

01:03:35: komplexer geworden sind,

01:03:37: weil viele Unternehmen, also früher

01:03:39: hatten die oft nur

01:03:40: Standardprodukte, mittlerweile

01:03:42: haben die ganz viele individuelle

01:03:44: Produkte und Dienstleistungen.

01:03:46: Was bedeutet, die Unternehmen haben

01:03:48: nicht mehr nur ein Produkt, sondern

01:03:50: zahlreiche Produkte.

01:03:53: Also, bei unseren Unternehmen sind

01:03:54: es 12.000 oder zum Teil auch 3000

01:03:58: und 12.000 Produkte.

01:04:02: Und die müssen sehr, sehr

01:04:04: unterschiedlich behandelt und quasi

01:04:07: gefertigt werden.

01:04:09: Und dann steigt die Komplexität

01:04:11: eben im Arbeitsprozess.

01:04:13: Und das bedeutet auch für

01:04:15: Basisarbeiten, dass die komplexer

01:04:17: werden und die Einarbeitung viel,

01:04:19: viel schwieriger ist.

01:04:21: Das heißt, und du brauchst halt

01:04:22: viel Erfahrung plötzlich.

01:04:24: Das heißt, das Problem, vor dem wir

01:04:26: stehen, ich meine mich zu ändern,

01:04:29: ist, dass ja, wie wollen wir die

01:04:32: Basisarbeiter quasi finden und neue

01:04:36: Einarbeiten in einer Zeit,

01:04:38: wo viele in Rente gehen und dieses

01:04:41: Personal kaum noch zu finden ist?

01:04:43: Ja, ich würde mich gar nicht so

01:04:45: sehr unbedingt auf nur die

01:04:46: Basisarbeiter jetzt

01:04:48: beschränken wollen.

01:04:49: Also generell geht es um alle

01:04:51: erfahrenen

01:04:52: Beschäftigten im Projekt.

01:04:56: Also, wir haben ja den

01:04:57: demografischen Wandel, wir haben

01:04:59: die Baby Boomer, die

01:05:01: geburtestarken Jahrgänge,

01:05:04: die jetzt aus den 60ern, die bald

01:05:06: alle in Rente gehen.

01:05:07: Also da verlieren wir in etwa rund

01:05:11: 13 Millionen, sagt das Statistische

01:05:15: Bundesamt, bis zum Jahr 2036.

01:05:19: Erfahrene Arbeitnehmer und die

01:05:22: gehen, ja, und ich kenne einfach

01:05:25: Unternehmen, die verlieren zum Teil.

01:05:29: 50% ihrere Belegschaft

01:05:33: wie viel Wissen

01:05:35: in den Köpfen dieser erfahrenen

01:05:37: Beschäftigten ist.

01:05:39: Weil das, was man so tagtäglich

01:05:41: tut, das meiste macht

01:05:43: man aus Erfahrung raus.

01:05:45: Es gibt Studien, die sagen, 80

01:05:46: Prozent deines täglichen Do-ings

01:05:48: machst du aus dem, was du quasi

01:05:52: gelernt und erfahren hast.

01:05:55: Genau, und viel davon ist eben auch

01:05:57: nicht irgendwo aufgezeichnet.

01:06:00: Und manches ist dir auch

01:06:01: gar nicht so ganz bewusst.

01:06:02: Oh ja, und wenn dir es nicht

01:06:04: bewusst ist, dann kannst du es

01:06:05: natürlich auch

01:06:06: niemandem vermitteln.

01:06:09: Ja, also aufschreiben, man nennt

01:06:13: das auch das implizite Wissen.

01:06:16: Magst du da mal so reingehen?

01:06:19: Das ist ja so, ein neuer

01:06:22: Mitarbeiter fängt an oder ihr

01:06:24: getrennt befragt denjenigen, was

01:06:26: machst du da eigentlich?

01:06:27: Erzähl mal oder

01:06:28: bring mir das mal bei.

01:06:30: Und dann sagt die

01:06:31: Person, das und das mache ich.

01:06:34: Und dann versucht die andere Person

01:06:36: das nachzumachen und

01:06:37: schafft es nicht so genau.

01:06:38: Und du hattest ein Beispiel mal

01:06:40: genannt vom Bäcker und dem Kuchen.

01:06:43: Magst du das

01:06:44: vielleicht nochmal erzählen?

01:06:45: Das war nicht so schwer.

01:06:46: Also ja, das entweder der Bäcker

01:06:48: mit dem Kuchen oder die Oma.

01:06:50: Also das kennt wahrscheinlich

01:06:52: jeder, der eine Oma oder sonst was

01:06:55: hat, die gerne Kuchen backt.

01:06:57: Die brauchen ja kein Rezept mehr.

01:06:59: Also sie mischen Mehl und Zucker

01:07:03: und was auch immer zusammen und

01:07:04: wissen ganz genau, wie viel.

01:07:06: Also die haben das irgendwie im

01:07:08: Gefühl, wie viel sie von was

01:07:11: zusammen mischen und dieser Kuchen

01:07:13: schmeckt immer gleich.

01:07:16: Ja und so ist es ganz, also da gibt

01:07:19: es zahlreiche Beispiele in der

01:07:21: Industrie halt einfach auch.

01:07:23: Wir haben ja im Projekt ein

01:07:25: Pilotbereich, das

01:07:29: ist ein Richtprozess.

01:07:31: Und da musst du dir vorstellen, da

01:07:34: haben wir Mitarbeiter, also da

01:07:36: kommt Flachstahl.

01:07:39: Das ist zum Teil 3 bis 4 Meter

01:07:40: lang, 25 Kilo schwer.

01:07:43: Dieses Flachstahl ist gekrümmt und

01:07:46: das ist immer

01:07:47: unterschiedlich gekrümmt.

01:07:49: Und die Mitarbeiter führen das in

01:07:50: eine hydraulische

01:07:51: Presse, nennt sich das ein.

01:07:53: Die gibt dann

01:07:54: Druck auf das Material.

01:07:57: Und nach 15 bis 20 Minuten kommt

01:07:59: dieses Material

01:08:00: begradigt wieder raus.

01:08:03: Und keiner weiß so richtig, was ist

01:08:05: in der Zwischenzeit passiert.

01:08:07: Wieso weiß denn dieser Mitarbeiter

01:08:09: oder wissen die Mitarbeiter, welche

01:08:11: der beiden Kanten

01:08:12: gut zu richten ist?

01:08:14: Woran sehen die das?

01:08:17: Und woher wissen die, auf welchen

01:08:19: Stellen sie denn wie viel Druck die

01:08:21: Presse Druck ausüben muss?

01:08:24: Und wenn man die dann fragt, ich

01:08:27: habe den einen gefragt

01:08:28: und dann sagt er, ja,

01:08:31: dann lacht ich an und ich habe das

01:08:33: im Gefühl, ich mache

01:08:34: das seit 30 Jahren.

01:08:36: In Tuiz-Ion quasi.

01:08:38: Ja genau.

01:08:39: Und das ist so ein Arbeitsplatz,

01:08:40: das sieht so easy aus.

01:08:41: Wenn du da davor stehst, die nehmen

01:08:43: so ein Flachstahl,

01:08:44: führen das in die Presse rein.

01:08:46: Aber du brauchst da sieben Monate

01:08:49: oder länger,

01:08:50: mindestens sieben Monate,

01:08:54: bis du das so

01:08:55: kannst, wie die das können.

01:08:57: Und eben halt auch

01:08:59: so in der Zeit auch.

01:09:02: Und da kommt jetzt KI ins Spiel.

01:09:05: Erzähl doch mal von dem, wie ist

01:09:07: das Projekt entstanden und wie löst

01:09:10: aus deiner Sicht jetzt in eurem

01:09:12: Projekt und auch generell KI, wie

01:09:14: kann die das Problem lösen?

01:09:16: Letzten Endes. Wir Menschen, wir

01:09:18: nehmen Sinn, es Eindrücke wahr.

01:09:20: Wir haben Augen, wir hören, wir

01:09:22: riechen, wir fühlen.

01:09:23: Wir kombinieren das und machen bei

01:09:28: allem, was wir tun,

01:09:29: entsteht eine Erfahrung.

01:09:31: So. Und wir nehmen Muster wahr.

01:09:35: Und KI ist ja auch dafür bekannt,

01:09:38: dass sie auch

01:09:38: Muster wahrnehmen kann.

01:09:42: Und deswegen war die Idee, wir

01:09:44: entwickeln eine Technik, die quasi

01:09:48: so ähnlich Muster wahrnimmt,

01:09:49: wie der Mensch. Wir haben uns das

01:09:51: damals so vorgestellt.

01:09:52: Also wir wollten kein System

01:09:54: entwickeln, wo Mitarbeiter wieder

01:09:56: ganz viel eingeben müssen.

01:09:58: Ich habe früher 2014 das erste

01:10:00: Wissensmanagement Projekt gemacht.

01:10:02: Und dann haben wir damals auch in

01:10:05: der Produktion mit

01:10:06: Mitarbeitern versucht,

01:10:08: so ein

01:10:08: Wissensmanagement System aufzusetzen.

01:10:10: Da mussten die Bilder machen, Texte

01:10:12: schreiben, Videos machen.

01:10:15: Und das ist ein

01:10:16: unheimliches Unterfangen.

01:10:17: Insbesondere wenn du halt ganz

01:10:18: viele verschiedene Produkte hast,

01:10:20: dann ist es zu Ressourcenintensiv.

01:10:24: So. Und jetzt haben wir uns eben

01:10:26: gedacht, das muss einfacher gehen.

01:10:28: Also wenn du einen Arbeitsplatz

01:10:29: hast und dann kann man ja

01:10:31: theoretisch so die

01:10:33: Vision mit verschiedenen

01:10:35: Technologien arbeiten, die am

01:10:37: Arbeitsplatz montieren, zum

01:10:39: Beispiel eine

01:10:39: Kamera-Sensor-Technologie.

01:10:42: Und wenn der Mitarbeiter dann zum

01:10:44: Beispiel einen Teil montiert oder

01:10:46: jetzt bei unserem

01:10:46: Richtprozess das Stahl richtet,

01:10:50: dann könnte diese Kamera eben auch

01:10:53: Daten oder Informationen

01:10:56: erheben oder diese

01:10:57: Sensor-Technologie und schauen, wo

01:11:01: übt denn die Presse Druck aus,

01:11:05: bei welchen Stellen. Und die

01:11:07: Hoffnung ist, dass sie dann genau

01:11:10: wie der Mensch,

01:11:12: also wie der Mensch,

01:11:13: der macht das sehr unbewusst,

01:11:15: Muster erkennt, dass die Technik

01:11:19: quasi diese Muster erkennt

01:11:20: und dann Rückschlüsse auf dieses

01:11:23: Erfahrungswissen

01:11:24: gezogen werden kann.

01:11:27: Ist das irgendwie verständlich

01:11:29: erklärt? Das ist recht komplex.

01:11:32: Also ich kann ja mal sagen, was ich

01:11:34: verstanden hab. Also ihr bringt

01:11:37: unterschiedliche Instrumente

01:11:40: in dieser Arbeitssituation an,

01:11:42: darunter Kameras und wahrscheinlich

01:11:45: noch andere Sensoren.

01:11:46: Und eine KI läuft einfach mit und

01:11:48: schaut sich das an und lernt von

01:11:50: dem erfahrenen Mitarbeiter,

01:11:54: was er tut, wie der Stahl aber auch

01:11:55: aussieht. Warum dreht er

01:11:58: jetzt das auf die Kante?

01:11:59: Warum das andere auf die andere

01:12:01: Kante? Das ist ja immer anders

01:12:04: dann. Und wenn genügend Erfahrung,

01:12:09: quasi die KI genügend Erfahrung

01:12:10: gesammelt hat, kann sie im

01:12:11: Vorgeschritt dann was tun?

01:12:16: Das Ziel, wenn man sich das mal

01:12:18: jetzt klassisch vorstellt,

01:12:19: ihr sammelt diese ganzen

01:12:20: Daten, was passiert dann?

01:12:23: Im Vollgeschritt könnte das

01:12:25: natürlich ausgewertet,

01:12:26: also wird es ausgewertet, diese

01:12:28: Daten über die KI.

01:12:31: Und die Informationen,

01:12:32: die daraus resultieren,

01:12:34: können dann wiederum in ein

01:12:35: Assistenzsystem fließen,

01:12:38: was dann neuen Beschäftigten wieder

01:12:40: zur Verfügung gestellt wird.

01:12:42: Genau,

01:12:42: beispielsweise mit Lichtsignalen.

01:12:44: So stellen wir uns das aktuell vor,

01:12:46: oder so ist es aktuell geplant.

01:12:48: Also grüne oder rote Lichtsignale

01:12:50: könnten das sein.

01:12:51: Das heißt, ich komme als

01:12:53: unerfahrene Arbeiter,

01:12:54: komm rein, lege das Metall drauf

01:12:57: und irgendein

01:12:58: Lichtsensor sagt rot, rot, rot,

01:13:00: bis ich so richtig drehe, bis es

01:13:02: grün ist und dann halt ich fest,

01:13:04: und die Presse plottet oder

01:13:06: arbeitet das Material gerade.

01:13:09: Genau. Und das dann iterativ im

01:13:11: Prozess sozusagen.

01:13:13: Genau. Das ist ja abgefahren.

01:13:17: Ja.

01:13:19: Das möchte ich noch mal ändern.

01:13:20: 50 Prozent werden wegfallen in

01:13:23: vielen Unternehmen.

01:13:25: Und die müssen wir

01:13:27: ja irgendwie ersetzen.

01:13:28: Ansonsten haben wir auf einmal 50

01:13:32: Prozent weniger Output.

01:13:34: Das heißt, das ist hier, das wäre

01:13:36: ja mega, wenn das klappt.

01:13:39: Klappt das schon?

01:13:40: Also wir sind noch am Versuchen,

01:13:42: aber ich bin guter Hoffnung,

01:13:44: dass wir da was, dass

01:13:46: wir das hinbekommen.

01:13:47: Also. Wir gehen gleich nochmal auf

01:13:50: unerwartete ein, was gekommen ist.

01:13:53: Da bin ich richtig lustig,

01:13:55: irgendwas zu fragen.

01:13:56: Aber vorher noch.

01:13:57: Das ist jetzt ein

01:13:59: wissenschaftliches Projekt.

01:14:01: Wer macht denn damit, wen

01:14:02: interessiert das denn?

01:14:04: Was ist das

01:14:04: schwierig, das an Unternehmen

01:14:07: zu in

01:14:08: Anführungszeichen zu verkaufen?

01:14:10: Und wird das verstanden und

01:14:11: akzeptiert aufgenommen?

01:14:13: Wieso die Seite des Prozesses?

01:14:17: Nee, das ist tatsächlich

01:14:18: überhaupt nicht schwierig.

01:14:20: Also wir hatten die Idee zu dem

01:14:21: Projekt und dann

01:14:22: mache ich immer über

01:14:24: unseren über unsere

01:14:26: Arbeitgeberverbände.

01:14:28: Der

01:14:28: Metall-Elektroindustrie mache ich einen Aufruf

01:14:32: Projekt Idee, welche Unternehmen

01:14:34: wollen mitmachen.

01:14:35: Und dann haben sich

01:14:36: auf diese Projekt Idee

01:14:38: mindestens 15 Unternehmen gemeldet

01:14:42: und zwei davon

01:14:43: haben wir ausgewählt.

01:14:44: Also wir haben jetzt

01:14:44: zwei Betriebe mit dabei,

01:14:47: Abranorm, die sitzen in der Eifel

01:14:49: und die Inepitaler

01:14:50: Schneid und Mähtechnik.

01:14:53: Beides kleine

01:14:54: mittelständische Betriebe.

01:14:58: Ja, beides Hitten

01:14:59: Champions auf ihrem Gebiet.

01:15:01: Und wir haben da ja diese diese

01:15:03: sehr, also sehr zwei

01:15:04: sehr unterschiedliche

01:15:06: Anwendungsanwendungsfälle.

01:15:10: Ja, und die Unternehmen sind

01:15:13: sich der Herausforderung bewusst,

01:15:17: dass dieses Wissen abwandert

01:15:19: und dass sie dann tatsächlich

01:15:23: der Schwierigkeiten haben.

01:15:25: Und sozusagen auf jeden Fall.

01:15:28: Und seit ich das Projekt mache,

01:15:30: also wir haben auch ein großes

01:15:31: man nennt das Transferpartner

01:15:33: Netzwerk, also noch

01:15:34: weitere Unternehmen,

01:15:36: die Interesse am Projekt haben und

01:15:38: die uns auch unterstützen,

01:15:40: auch mit ihrer Expertise zur Seite

01:15:42: stehen und das wächst stetig.

01:15:45: Also da haben wir auch dabei auch

01:15:47: große Unternehmen tatsächlich

01:15:49: sind damit dabei BMW Siemens.

01:15:53: Also das heißt alle haben den Wert

01:15:55: davon verstanden bzw.

01:15:58: Der Mensch ist ihr Problem bewusst.

01:16:01: Ja, auf jeden Fall. Ja, du musst

01:16:02: dir vorstellen, du

01:16:03: hast zum Teil auch

01:16:05: ich sage immer diese erfahrenen

01:16:06: Mitarbeiter, die sind auch wie

01:16:09: früher ein System.

01:16:11: Also stell dir vor, du hast einen

01:16:12: Menschen, der arbeitet 20 Jahre mit

01:16:14: der gleichen Maschine

01:16:16: oder mit mit gleichen Maschinen,

01:16:18: der weiß genau, wie die ticken.

01:16:20: Der weiß genau, wie die sich

01:16:21: anhören müssen,

01:16:22: wenn die funktionieren

01:16:24: und der spürt irgendwie, wenn da

01:16:26: was nicht stimmt, das genauso wie

01:16:28: wenn wir Auto fahren.

01:16:30: Ja, ich habe so einen alten Camper

01:16:34: und ich weiß, wie

01:16:36: der rad dann muss,

01:16:37: wenn da alles in Ordnung ist und

01:16:41: irgendwie spür ich, dass wenn da

01:16:43: irgendwas nicht stimmt und dann

01:16:44: kommt er halt in die Werkstatt,

01:16:46: damit er dann nicht beim nächsten

01:16:47: Urlaub dann ausfällt

01:16:49: oder irgendwas ist.

01:16:52: Und du hast gesagt, das ist sehr

01:16:53: wichtig für Unternehmen, ne?

01:16:56: Wenn der Maschine ausfällt, hast du

01:16:57: ein Produktionsausfall.

01:16:58: Total, du hast ja gesagt, das wird

01:17:00: ja immer komplexer und es gibt

01:17:01: immer mehr Produktuntergruppen,

01:17:04: Übergruppen wie auch immer.

01:17:07: Und da das geschulte Personal bzw.

01:17:12: nicht geschulte

01:17:12: Personal ja teilweise,

01:17:14: das zu finden, was

01:17:15: dann 7 Monate da zuguckt.

01:17:20: Ich stelle mir das

01:17:21: richtig, richtig kompliziert vor.

01:17:23: Das heißt, es muss aber dann jetzt

01:17:26: auch sehr schnell in Anfangszeichen

01:17:29: auch ein Transfer passieren.

01:17:33: Also ich habe, ich höre immer

01:17:35: wieder die Wissenschaft in

01:17:36: Deutschland ist

01:17:37: ganz vorne mit dabei,

01:17:38: aber so der Transfer tatsächlich in

01:17:40: die Wirtschaft ist schwierig.

01:17:42: Wie kann man sich das vorstellen,

01:17:43: wenn das Projekt jetzt erfolgreich

01:17:45: ist und das funktioniert?

01:17:49: Wie sieht das dann aus?

01:17:50: Wie sieht das für Unternehmen aus?

01:17:53: Die kaufen dann was ein?

01:17:54: Was kommt dann?

01:17:55: Kaufen die dann so ein Paket, so

01:17:57: ein Apropaket, KI, einmal Scan und

01:18:01: dann Assistieren?

01:18:04: Wie kann man sich das vorstellen?

01:18:05: Was ist deine Vision?

01:18:06: Letzten Endes ist es ein

01:18:07: Forschungsprojekt und es wird

01:18:09: finanziert durch

01:18:10: öffentliche Mittel.

01:18:11: Also am Ende des

01:18:12: Forschungsprojektes wird ein

01:18:14: Demonstrator stehen.

01:18:17: Also ein Demonstrator ist aber noch

01:18:18: kein fertiges Produkt.

01:18:20: Das muss dann auch fertig

01:18:21: entwickelt werden.

01:18:23: Aber tatsächlich, ja, also wenn wir

01:18:27: das schaffen, dann muss

01:18:30: man halt einfach gucken,

01:18:32: was wir dann genau damit machen.

01:18:35: Also ob wir dann ein Startup sich

01:18:38: dann startup gründet.

01:18:39: Wir haben ja noch Softwarefirmen

01:18:41: mit dabei, Konsepio, Sensreg und

01:18:44: wir haben noch die

01:18:45: Hochschule Niederrhein

01:18:46: dabei, die auch für das

01:18:47: Thema KI zuständig ist.

01:18:50: Genau.

01:18:51: Und die müssen dann auch ein

01:18:53: Verwertungsplan entwickeln.

01:18:55: Ja, spannend.

01:18:57: Genau, ein Schritt mal weiter.

01:18:59: Ist das ...

01:19:01: Viele haben ja jetzt Angst, wird KI

01:19:04: mein Job ersetzen und so, ne?

01:19:08: Hier geht es um Assistenz.

01:19:09: Es ist nicht denkbar, dass in den

01:19:11: nächsten Jahren etwas kommt, was

01:19:13: einfach diesen Arbeiter an diesem

01:19:17: Arbeitsschritt ersetzt.

01:19:19: Ein Roboter, der dieses intuitive

01:19:21: Erfahrungswissen hat.

01:19:23: Ja, also denkbar ist alles.

01:19:25: Also mit dem technischen

01:19:26: Fortschritt, was wir jetzt gerade

01:19:27: erleben, auch mit

01:19:28: GPPT und mit dem Ganzen.

01:19:30: Also ich würde

01:19:32: sagen, denkbar ist alles.

01:19:35: Es wird auch nötig sein, gerade für

01:19:37: die Arbeitsplätze, die halt auch

01:19:41: zum Teil nicht

01:19:43: ganz so attraktiv sind

01:19:45: für viele mehr, wo du auch schwer

01:19:46: Mitarbeiter gewinnst.

01:19:49: Da muss es Automatisierungslösungen

01:19:54: wahrscheinlich langfristig geben.

01:19:56: Wenn du dann Daten hast und

01:19:57: Informationen, ist das natürlich

01:19:59: gut für dich als Unternehmen.

01:20:02: Dann hast du schon mal eine Basis

01:20:04: geschaffen, um dann

01:20:06: sowas möglich zu machen.

01:20:09: Bei unseren Unternehmen, also bei

01:20:12: dem Ein- und bei dem Richtprozess.

01:20:14: Also da ist tatsächlich noch sehr,

01:20:17: sehr wenig automatisiert.

01:20:19: Also das ist wirklich noch deutsche

01:20:22: Handarbeiter zum Teil.

01:20:25: Man muss sagen auch

01:20:26: diesen Richtprozess.

01:20:28: Also es gibt auch Richtmaschinen

01:20:30: mittlerweile schon.

01:20:31: Aber die musst du

01:20:32: halt auch bezahlen.

01:20:34: Die sind auch halt

01:20:34: entsprechend teuer.

01:20:36: Und die Qualität ist dann nicht so

01:20:41: wie das Unternehmen das

01:20:42: dann auch haben möchte.

01:20:44: Und die haben auch da vor Ort auch

01:20:46: keinen Platz aktuell.

01:20:50: Bei dem anderen Prozess, da

01:20:52: arbeiten momentan, das ist ein

01:20:53: kompletter Prozess in der

01:20:55: Oberflächentechnik bei Aparanorm.

01:20:59: Und da arbeiten aktuell ein Team

01:21:02: von 20 Mitarbeitern an

01:21:05: verschiedenen Stationen.

01:21:09: Ist das das mit dem Aufhängen?

01:21:11: Genau, das ist das

01:21:12: mit dem Aufhängen.

01:21:13: Also genau, die haben ja diese

01:21:16: Metallgehäuse und

01:21:18: Teile für Metallgehäuse.

01:21:19: Die werden da auf ein

01:21:20: Förderbandsystem aufgehängt.

01:21:23: Und das sind, die haben so viele

01:21:25: verschiedene

01:21:26: Teile, also knapp 3000.

01:21:28: Und die müssen zum Teil sehr, sehr

01:21:30: unterschiedlich gehandhabt werden.

01:21:32: Und du musst so extrem

01:21:33: viel Wissen damit bringen.

01:21:36: Also das stellt sich jetzt im Laufe

01:21:38: des Projektes immer mehr aus,

01:21:41: was da noch alles zu

01:21:42: berücksichtigen ist.

01:21:44: Und also, du hast einen Teil und

01:21:48: dann musst du wissen,

01:21:50: wie muss ich es abstecken.

01:21:52: Du musst wissen,

01:21:53: Weltehaken muss ich verwenden.

01:21:55: Du musst wissen, wie hänge ich das

01:21:57: genau auf, damit nicht irgendwo

01:21:59: Wasser später beim

01:22:00: Spülen hängen bleibt.

01:22:01: Weil da, wo Wasser ist, kann dann

01:22:02: auch nicht richtig lackiert werden.

01:22:04: Du musst die

01:22:05: Wissen-Welt-Farb-Kombinationen

01:22:07: sind denn gut,

01:22:09: wenn gerade eine dunkle Farbe läuft

01:22:10: in den Lackierkabinen,

01:22:13: dann darfst du da keinen Teil

01:22:14: reinschicken, dass eine helle Farbe

01:22:16: benötigt, weil

01:22:18: dann gibt es Sprenkel.

01:22:20: Du musst, du musst die Teile

01:22:23: richtig kombinieren, weil es gibt

01:22:24: Teile, die sind groß,

01:22:25: die brauchen 20 Minuten beim

01:22:27: Lackieren, dann gibt es Teile, die

01:22:28: sind klein, die

01:22:28: brauchen nur 2 Minuten.

01:22:30: So, und wenn du die falsch

01:22:31: kombinierst, dann sind die anderen

01:22:33: Stationen eben auch

01:22:34: nicht richtig ausgelastet.

01:22:35: Und du musst extrem viel beachten

01:22:38: bei diesem Prozess.

01:22:40: Und da brauchen die Mitarbeiter zum

01:22:42: Teil 2 bis 3 Jahre, bis die mal

01:22:45: jedes Teil in der

01:22:46: Hand gehalten haben.

01:22:47: Ja, beanten.

01:22:49: Und also ich habe jetzt schon

01:22:51: einige

01:22:51: Oberflächentechniken gesehen.

01:22:55: Ob es da nur

01:22:56: automatisierungslösungs-

01:22:57: zukünftig geben wird,

01:22:58: vielleicht kannst du das irgendwie

01:22:59: teilautomatisieren.

01:23:01: Also aktuell kann ich es mir noch

01:23:04: nicht vorstellen.

01:23:06: Vielen Dank, ich fühle mich gerade

01:23:07: ein bisschen wie bei Löwenzahn.

01:23:10: Kennst du das, wenn man

01:23:11: so was wie bei Löwenzahn,

01:23:12: aber ich fand nicht immer am

01:23:13: besten, wenn man so

01:23:14: sieht, wie was produziert wird,

01:23:16: wie was Lieferband läuft und so.

01:23:18: Wir haben ja keinen Gefühl dafür,

01:23:22: jetzt einfach so aus dieser

01:23:23: Wissensarbeitsbranche,

01:23:25: dass wir uns ja überhaupt keine

01:23:28: Vorstellung machen, was das alles

01:23:29: braucht und was das alles bedeutet.

01:23:32: Und was für eine Kleinstarbeit, das

01:23:33: sind dann auch noch oben drauf,

01:23:35: dieses Erfahrungswissen.

01:23:37: Das ist also total spannend.

01:23:40: Ich weiß auch, ich hatte, als mir

01:23:42: das alles so ein bisschen

01:23:43: nach tief vergezeigt hat,

01:23:44: ich hatte Gänsehaut im Gesicht,

01:23:45: weil ich das so aufregend finde,

01:23:47: dass wir uns an diesen Teil

01:23:50: implizit des Wissen ran wagen.

01:23:52: Und das ist auch für unsere Kunden,

01:23:56: das ist auch in der

01:23:57: Wissensarbeit total spannend.

01:23:59: Wir haben auch mit zwei Unternehmen

01:24:01: zu tun, die jetzt auch versuchen,

01:24:04: eben die Boomer, die in Rente

01:24:05: gehen, da jetzt noch mal ganz viele

01:24:07: Interviews zu führen.

01:24:08: Und das Wissen

01:24:09: irgendwie zu verwahren.

01:24:16: Also flüchtig ist es unsichtbar und

01:24:19: trotzdem wollen wir

01:24:20: hier was bewahren.

01:24:22: Und jetzt geht ihr da rein und dann

01:24:25: baut ihr da eure ganzen Sensoren

01:24:27: aus und erzählt dem Mitarbeiter,

01:24:30: was ihr da macht. Wie

01:24:30: reagieren die denn dann?

01:24:32: Hallo, wir kommen hier mit der KI

01:24:33: und ihr werdet jetzt beobachtet.

01:24:36: Eine freundliche KI guckt euch zu.

01:24:40: Tatsächlich, ja, gutes

01:24:43: Thema, was du ansprichst.

01:24:44: Also ich hatte vor dem

01:24:46: Projekt extrem Bauchweh.

01:24:48: Weil Wissen ist oft Macht in

01:24:52: Unternehmen,

01:24:53: Status, Job-Sicherheit.

01:24:57: Und dann hab ich gedacht, Nicole,

01:24:59: dann kommst du noch mit KI.

01:25:01: Dann denken doch alle hier direkt

01:25:03: an Automatisierung und

01:25:05: Überwachung und sonstiges.

01:25:10: Dementsprechend haben wir sehr,

01:25:13: sehr stark

01:25:14: entgegengewirkt von Anfang an.

01:25:15: Also wir haben die Mitarbeiter von

01:25:16: Anfang an in den ganzen

01:25:18: Entwicklungsprozess

01:25:20: schon integriert.

01:25:21: Also bevor wir überhaupt gestartet

01:25:24: sind mit der Entwicklung, haben wir

01:25:26: Workshops mit den

01:25:27: Mitarbeitern gemacht. Wir haben den

01:25:29: nahe gebracht, was KI ist. Und wir

01:25:33: haben den auch aufgezeigt,

01:25:34: wo sie selbst schon KI im Alltag

01:25:36: nutzen und wo das ein Mehrwert

01:25:38: bringt. Wir nutzen

01:25:40: ja alle schon KI.

01:25:43: Wir haben auch geschaut, dass wir

01:25:46: auch Ängste offen ansprechen und

01:25:49: auch fragen, was geht

01:25:50: denn für euch gar nicht. Und

01:25:54: tatsächlich habe ich auch mit jedem

01:25:55: der Mitarbeiter Interviews geführt

01:25:59: und konnte mit jedem auch

01:26:00: individuell noch mal sprechen und

01:26:03: mit denen herausarbeiten,

01:26:08: welche Herausforderungen sie im

01:26:10: Arbeitsprozess aktuell haben und

01:26:12: was sie denn für eine Technik

01:26:14: brauchen, die sie zukünftig

01:26:16: unterstützt. Und ich habe

01:26:18: unheimlich Glück, weil

01:26:21: in beiden Unternehmen,

01:26:23: in beiden ausgewählten

01:26:25: Anwendungsfällen sind die

01:26:27: Mitarbeiter froh, dass

01:26:29: wir dieses Projekt dort

01:26:31: bei Aparanorm machen. Wie gesagt,

01:26:33: das ist so komplex geworden. Die

01:26:35: Leiter der Abteilung

01:26:39: sagt immer, hat vor kurzem gesagt,

01:26:41: alle 15 Minuten kommt

01:26:42: einer rein und fragt mich

01:26:44: irgendwann. Und die Mitarbeiter

01:26:47: haben zu mir gesagt, oh Gott, da

01:26:49: muss ich schon wieder zum Leiter

01:26:50: gehen und muss ihn fragen, wie ich

01:26:52: das Teil aufzuhängen habe. Also die

01:26:55: sind heil froh, wenn sie

01:26:56: da einfach eine Unterstützung über

01:26:58: eine Assistenz

01:26:59: bekommen. Und das Tolle ist,

01:27:04: dass es auch beim anderen

01:27:05: Anwendungsfall diese Technik oder

01:27:08: dass wir das Projekt da machen,

01:27:10: das wertet die Arbeitsplätze so

01:27:11: auf. Früher hieß es, wer irgendwie

01:27:14: doof ist, der kommt

01:27:16: in die Oberflächentechnik.

01:27:19: Standardprodukte, du musst das

01:27:21: einfach nur stupide. Also es klingt

01:27:23: auf jeden Fall so, als ob ich das

01:27:24: nicht könnte, nun

01:27:25: mal an dieser Stelle.

01:27:28: Musst du mich mal bilden. Ja, jetzt

01:27:30: nicht mehr. Früher hattest du ja

01:27:32: tatsächlich nur Standardprodukte

01:27:34: und hast dich halt auf einem

01:27:34: Förderbahnsystem gehängt. Aber

01:27:36: jetzt ist das ja,

01:27:37: du musst ja wirklich

01:27:38: sehr viel da überlegen, wie du es

01:27:41: machst. Und das zeigt jetzt einfach

01:27:45: mal, dass du halt da schon

01:27:49: auch mitdenken musst und Köpfchen

01:27:51: haben musst. Ja und die Leute

01:27:53: werden nervös, weil jetzt, ja,

01:27:56: wir werden immer wertvoller, die

01:27:57: diese Arbeit tun, weil wir weniger

01:27:59: werden und erst durch diesen

01:28:01: Rückgang diesen Wert erkennt das

01:28:03: natürlich auch. Ja, Wertschätzung

01:28:08: irgendwo. Auf jeden Fall. Also

01:28:10: die Mitarbeiter sind voll dabei und

01:28:12: ich hoffe, das bleibt auch so. Also

01:28:14: man muss da immer kontinuierlich

01:28:16: dran bleiben, die kontinuierlich

01:28:18: mit einbeziehen. Wir haben dann

01:28:20: auch extra einen

01:28:21: LZUX Workshop gemacht.

01:28:25: Also wir haben dann eine technische

01:28:26: Konzeption, hatten wir fertig nach

01:28:28: unserer Analysephase,

01:28:30: nachdem wir verstanden haben, was

01:28:31: die genau brauchen für ein

01:28:35: Assistenzsystem und dann haben wir

01:28:36: das den noch mal vorgestellt anhand

01:28:38: von Stories und Bildern und dann

01:28:41: haben wir die aufgefordert,

01:28:43: das Ganze zu bewerten und auch zu

01:28:45: gucken, wo sehen sie denn Risiken.

01:28:48: Und wir haben dann ganz offen

01:28:49: thematisiert, okay, es kommt eine

01:28:52: Kamera, wir brauchen nämlich zum

01:28:53: Beispiel ein Bild vom Wagen

01:28:55: und wir müssen eine Kamera

01:28:57: installieren vom bestimmten Wagen,

01:28:59: damit die KI

01:29:00: irgendwann halt einfach

01:29:02: erkennen kann, welche Produkte wie

01:29:04: kombiniert auf den Wägen sind, über

01:29:09: Bilderkennung. Aber

01:29:12: da wird nie ein Mensch drauf zu

01:29:14: sehen sein. Und bei dem anderen

01:29:16: Anwendungsfall wird tatsächlich nur

01:29:18: das Material und die Presse. Also

01:29:21: da wird nie ein Mensch drauf zu

01:29:23: sehen sein. Das ist halt eben

01:29:26: auch wichtig. Der Schlüssel ist

01:29:27: mitnehmen und einbeziehen und genau

01:29:31: so machen wir das ja auch.

01:29:32: Wir bringen ja auch jeden Tag

01:29:34: Menschen KI bei und wir sehen auch,

01:29:39: die Menschen sind eigentlich

01:29:41: total überfordert, das ist alles

01:29:43: super komplex geworden und sobald

01:29:46: sie verstehen, wie nützlich

01:29:47: das ist und was sie eigentlich

01:29:48: damit an Arbeitserleichterung

01:29:50: bekommen, dass es

01:29:51: eben nicht der Terminator

01:29:52: ist, der keine Ahnung, was sie

01:29:57: nicht in deine Seele gucken kann

01:29:58: und dich gleich zerstört,

01:29:59: wenn du da ins Chatpenster was

01:30:01: eintippst, gehen dir irgendwie auf,

01:30:05: werden weich und fangen an mit

01:30:07: überlegen, wo könnte mir das helfen

01:30:09: und wie können wir das

01:30:10: jetzt für unsere Abteilung

01:30:11: sinnvoll nutzen und wen können wir

01:30:14: noch mitnehmen und dem das

01:30:16: erzählen. Und also wir erleben

01:30:18: auch eigentlich diese erste Skepsis

01:30:20: und Angst wird durch eine gute

01:30:22: Workshopmoderation relativ

01:30:23: schnell aufgelöst und dann entsteht

01:30:26: so eine Erleichterung, weil es

01:30:30: einfach zu komplex geworden

01:30:32: und auch diese Wertschätzung und

01:30:34: auch nochmal zum Thema

01:30:36: Arbeitsplätze werden ersetzt. Die

01:30:40: Merken, da verändert sich dann was,

01:30:42: wenn man das dann alles so mal in

01:30:43: der Gänze so versteht,

01:30:46: was da jetzt alles passiert, dann

01:30:49: ist klar, hier verändert sich jetzt

01:30:51: was, aber ich habe auch

01:30:52: den Eindruck, dass die meisten das

01:30:54: Gefühl, cool, ich leite jetzt etwas

01:30:57: mehr an, ich habe mehr

01:30:58: Verantwortung auf einmal, ich

01:31:00: bekomme noch, ich darf noch mal

01:31:03: mehr in die Vogelperspektive

01:31:05: gehen mit meinem Job und habe auf

01:31:07: einmal so mehrere Assistenten zur

01:31:09: Verfügung, die ich

01:31:10: anleiten muss, wo ich überprüfen

01:31:12: muss, ob das stimmt und das ist

01:31:13: irgendwie, das ist ganz

01:31:15: besonders und ja deswegen habe ich,

01:31:18: also freue ich mich, dass ihr

01:31:19: diesen Prozess so geht und mich

01:31:21: einfach reinkommt und sagt so,

01:31:23: übrigens, wir stellen jetzt hier

01:31:24: Maschinen auf und ja, sehr, sehr

01:31:27: spannend. Hast du so eine

01:31:33: Erfolgsgeschichte im Hinterkopf und

01:31:37: du sagst so, da ist wirklich,

01:31:39: haben wir gemerkt, da passiert

01:31:41: jetzt was, da ist, das

01:31:44: funktioniert, was

01:31:45: wir uns überlegt haben.

01:31:47: Tatsächlich, also wir haben jetzt

01:31:48: bei Aparanorm die Software

01:31:51: installiert und zwar ist es so,

01:31:55: ursprünglich ist es her geplant,

01:31:57: dass dieses

01:31:58: Assistenzsystem quasi selbst lernt,

01:32:01: also man gar nichts mehr machen

01:32:03: muss. Jetzt ist das

01:32:05: aber bei KI natürlich,

01:32:07: die KI muss auch trainiert werden.

01:32:11: So und dafür haben wir bei

01:32:12: Aparanorm eine Software entwickelt

01:32:16: und die Software dient dazu, dass

01:32:19: die Mitarbeiter die KI trainieren,

01:32:21: zumindest jetzt am Anfang,

01:32:24: also das ist ein sehr intuitives

01:32:26: System mit vielen, vielen Bildern

01:32:28: auch und die Mitarbeiter,

01:32:32: das musst du dir so vorstellen, die

01:32:35: müssen, wenn sie in Wagen

01:32:37: bestücken mit Teilen, also

01:32:40: Wägen, das sind immer die, die dann

01:32:42: am Förderbandsystem hängen und dann

01:32:44: werden die Teile da drauf

01:32:45: gehängt, dann geben die am Schluss

01:32:49: ein, was sie da aufgehängt haben

01:32:52: und mit was und was es noch

01:32:54: für Zusatzaufgaben gab. Das ist,

01:32:57: geht relativ flugs, ist aber der

01:32:59: noch mehr Arbeit und bringt

01:33:01: den noch nicht viel. Also sie

01:33:04: trainieren da quasi damit gerade

01:33:05: die KI, damit dann später,

01:33:07: wenn ein Bild gemacht wird und in

01:33:10: Kombination mit den Eingaben der

01:33:12: Software, sollte dann

01:33:15: halt möglich sein zur Bilderkennung

01:33:18: da, zu ermöglichen. Also die

01:33:20: Erfolgsgeschichte ist

01:33:21: tatsächlich, dass die ja jetzt

01:33:24: einen erheblichen Mehraufwand schon

01:33:26: haben und noch keinen richtigen

01:33:29: Mehrwert. Aber dennoch geben sie

01:33:33: an, dass das System

01:33:37: ihnen jetzt schon hilft,

01:33:39: weniger Fehler zu machen,

01:33:41: beispielsweise. Und wir wissen noch

01:33:43: nicht, also ich mutmaße es hängt

01:33:45: daran, wenn am Ende des

01:33:48: Aufhängeprozesses ein Bild gemacht

01:33:50: wird von dem Wagen,

01:33:51: dann werfen die ja

01:33:52: noch mal einen zweiten Blick darauf

01:33:53: und gucken noch mal, wie sieht es

01:33:57: Bild aus und dann erkennen

01:33:58: die vielleicht auch noch mal, okay,

01:34:00: dann habe ich vielleicht noch was

01:34:02: vergessen oder müsste ich

01:34:03: noch mal was abstecken oder muss

01:34:05: ich noch immer... Die werden gleich

01:34:05: bewusster. Du hebst

01:34:06: ja, also ihr seid ja

01:34:09: quasi ein Team, die jetzt total

01:34:11: darauf fokussiert sind, intuitives

01:34:13: Wissen so ins Bewusstsein zu holen.

01:34:16: Und das ist ein ganz spannender,

01:34:18: psychologischer Effekt. Das gibt ja

01:34:22: ja auch irgendwie ein bisschen

01:34:23: nochmal einen anderen Purpose auf

01:34:25: der Arbeit, so ein bisschen Sinn

01:34:26: und kommst zur Arbeit und

01:34:27: das so heute möchte ich mal wieder

01:34:29: rausfinden, was ich so alles mache

01:34:31: unbewusst. Das ist ja

01:34:32: eigentlich was schon

01:34:33: Persönlichkeitsentwicklung mit

01:34:34: unter sehr spannender Nebenaspekt.

01:34:39: Und was auch, also da gibt es drei

01:34:42: Stationen. Man muss sich

01:34:43: vorstellen, die Teile werden

01:34:44: aufgehängt, dann laufen die weiter

01:34:47: und kommen irgendwann zu den

01:34:47: Lackierkabinen, das ist die

01:34:49: zweite Station. So und wenn die

01:34:52: Lackierer feststellen, die Teile

01:34:55: sind schlecht aufgehängt, ich komme

01:34:57: da vielleicht gar nicht richtig

01:34:58: dran, ich muss mich da irgendwie

01:34:59: drunter legen oder komme an

01:35:01: verschiedene Stellen nicht ran,

01:35:03: dann hängen die die einfach um und

01:35:06: ein Aufhänger es kann sein,

01:35:07: dass der das vielleicht sogar nie

01:35:09: erfährt, dass es schlecht

01:35:11: aufgehängt wurde für den Lackierer,

01:35:14: also unergonomisch. So und jetzt

01:35:16: habe ich dieses System und gibt

01:35:18: dann einen, also plötzlich ist

01:35:20: diese Information transparent und

01:35:23: nicht nur im Kopf des Lackierers

01:35:25: und jedem steht das dann

01:35:27: zur Verfügung. Also auch eine

01:35:30: Kopplung auf einmal, wo keine war,

01:35:33: also eine Wissenskopplung und der

01:35:35: gesamte Prozess.

01:35:41: Total, genau.

01:35:43: Wow.

01:35:44: Und wir erweitern das Wissen.

01:35:46: Ich find das ganz spannend.

01:35:47: Wir sind immer davon ausgegangen,

01:35:49: dass wir einen Erfahrenden haben

01:35:51: und dem seinen Wissen dann nehmen.

01:35:53: Jetzt haben wir so

01:35:54: ein komplettes Team.

01:35:56: Und ich sag immer, wir kriegen so

01:35:57: ein Team Hyperwissen.

01:36:01: Was dann noch angereichert wird aus

01:36:03: Daten der Maschinen.

01:36:05: Weil du hast ja auch die

01:36:06: SPS-Förderanlage.

01:36:08: Da kannst du auch Daten rausziehen

01:36:09: und kannst dann rauslesen,

01:36:11: wann ist wo der Wagen

01:36:12: gestoppt und wie viel.

01:36:14: Zeit brauchen die

01:36:15: Artikel in welchem Bereich.

01:36:19: Da kannst du auch noch mal ganz

01:36:20: viele Daten rausziehen.

01:36:22: Sodass wir eine sehr, sehr große

01:36:25: Datenbasis irgendwann haben werden.

01:36:28: Und viel, viel mehr über diesen

01:36:29: Prozess verstehen,

01:36:31: wie das aktuell der Fall ist.

01:36:32: Das war die große Überraschung, ne?

01:36:35: Das hat sich gar

01:36:35: nicht kommen gesehen.

01:36:37: Genau, das hat sich im Laufe des

01:36:38: Projekts auskristallisiert.

01:36:41: Was bedeutet das für Unternehmen?

01:36:43: Wir hätten jetzt

01:36:45: gar nicht das Problem,

01:36:46: dass so viele in

01:36:47: Rente gehen und so.

01:36:49: Alleine dieser Prozess

01:36:50: ist ja schon wertvoll.

01:36:53: Kannst du darauf noch mal eingehen,

01:36:56: was das dann auch in diese

01:36:58: Schwarmintelligenzen ist,

01:37:00: dieses Hyperwissen, wie allein

01:37:03: damit schon weitergehen könnte.

01:37:05: Was verändert da

01:37:09: das im Unternehmen?

01:37:11: Auf jeden Fall Effizienz und auch

01:37:16: Ressourcenschonung.

01:37:17: Gerade bei Aparanormen haben die

01:37:19: einen ressourcenintensiven Ofen.

01:37:22: Wenn der nicht

01:37:23: richtig ausgelastet ist,

01:37:24: wird eben auch da

01:37:26: viel verschwendet.

01:37:29: Und auch wenn wir an

01:37:30: die Fachkräfte denken,

01:37:32: wenn die Stationen

01:37:33: nicht gut ausgelastet sind

01:37:34: und eh schon

01:37:35: Fachkräfte engen Pässe bestehen,

01:37:38: kannst den ganzen Prozess

01:37:40: wesentlich

01:37:42: effiziente einfach gestalten.

01:37:45: Und stellt dir vor,

01:37:48: der Lackierer muss die

01:37:49: Teile nicht mehr umhängen.

01:37:51: Das Ganze ist immer ergonomisch

01:37:54: korrekt aufgehängt,

01:37:56: auch für die anderen Mitarbeiter.

01:37:58: Das macht

01:38:00: vielleicht auch mehr Spaß,

01:38:01: als das dann auch

01:38:03: für die Mitarbeiter.

01:38:04: Total.

01:38:04: Ich habe nur Spaß

01:38:06: schon, meinem sich überlegen,

01:38:09: was da alles abläuft.

01:38:11: Ich versuch mal

01:38:14: jetzt einen Stretch.

01:38:17: Jetzt haben wir einen Unternehmen,

01:38:19: was hauptsächlich Wissen

01:38:20: verarbeitet, weitergebt, berät.

01:38:24: Da sitzen auch ganz viele mit ganz

01:38:26: viel Erfahrungswissen.

01:38:28: Da ist doch auch

01:38:28: viel mehr noch implizit,

01:38:30: als nur irgendwas in

01:38:31: den Computer eingeben,

01:38:32: was wir uns

01:38:32: kennenlesen, weiter machen.

01:38:36: Wie wird es denn jetzt davor gehen?

01:38:39: Wie wird es da die

01:38:41: Anlasswissen herankommen,

01:38:42: wenn es nicht nur

01:38:43: Interviews führen ist?

01:38:45: Also jetzt bei einer Wissensarbeit,

01:38:47: meinst du, am Computer?

01:38:49: Ja.

01:38:50: Da gibt es ja jetzt schon die

01:38:52: Möglichkeiten der generativen KI.

01:38:56: Ich glaube, 2019 war es.

01:38:59: Da hatte die München

01:39:00: herrück schon Tool entwickelt.

01:39:02: Die haben ein Unternehmensgehirn,

01:39:04: haben die das damals genannt.

01:39:07: Wo die auch aufgrund

01:39:09: von Texterkennungen

01:39:11: Experten im Unternehmen

01:39:13: identifizieren konnten

01:39:14: für bestimmte Fragestellungen.

01:39:16: Wir sind ja heute mit generativer

01:39:18: KI viel, viel weiter.

01:39:20: Ich bekomme gerade mit,

01:39:22: dass jedes Unternehmen jetzt seine

01:39:24: generative KI einsetzen will.

01:39:27: Dann speist es mit

01:39:29: Materialien aus den ganzen ...

01:39:32: ... Informationen

01:39:34: aus dem ganzen System.

01:39:39: So, dann haben die ihre Art

01:39:40: Google-Suchfunktion oder ...

01:39:43: Ja, genau.

01:39:44: ... das Fetbot.

01:39:45: Wenn wir das Wissen

01:39:47: dialogfähig machen.

01:39:49: Auf einmal kann ich so mit diesem

01:39:51: Hyperwissen vom

01:39:52: Unternehmen sprechen.

01:39:54: Ich glaube, ich hab mich aber ein

01:39:55: bisschen falsch ausgedrückt.

01:39:59: Mach ich nicht auch irgendwas total

01:40:01: intuitiv implizit,

01:40:04: was sich trotzdem nicht in Wörtern,

01:40:08: in Dokumenten, in

01:40:09: Daten nieder schlägt,

01:40:11: was aber total wertvoll ist?

01:40:14: Weil das könnten wir

01:40:15: jetzt sonst so abräumen.

01:40:17: Alle Daten in einen Kasten, und

01:40:19: dann können wir dann

01:40:20: Chatbot draufbauen.

01:40:22: Ja, dann läuft das.

01:40:24: Ja, also ...

01:40:26: Da kommt natürlich auch noch die

01:40:27: komplette Persönlichkeit mit rein.

01:40:30: Meinst du das?

01:40:31: Ich weiß nicht.

01:40:32: Ich lass dich mal ...

01:40:34: Oh Gott.

01:40:35: Das ist eine philosophische Frage.

01:40:40: Ähm ... oder ...

01:40:42: vielmehr das komplette ...

01:40:45: implizite Wissen ...

01:40:48: ... zu erheben, meinst du?

01:40:51: Ja, meinst du, das geht?

01:40:55: Ähm ...

01:40:59: Jetzt noch nicht.

01:41:00: Aber dass es nicht irgendwann geht,

01:41:05: ähm ...

01:41:07: schließ ich nicht aus.

01:41:10: Aber wir müssen ja auch nicht das

01:41:11: komplette implizite Wissen erheben.

01:41:14: Also, man muss sich als

01:41:15: Unternehmen ja immer fragen,

01:41:16: welches Wissen

01:41:17: brauche ich denn wirklich?

01:41:19: Was ist mein

01:41:19: erfolgskritisches Wissen?

01:41:20: Also, ich finde, es ist ein sehr, sehr wichtiges Problem. Also, ich finde, Unternehmen

01:41:23: sollten sich davon verabschieden,

01:41:25: alles an Wissen ...

01:41:26: erheben zu wollen.

01:41:28: Erst mal sich fragen, was brauche

01:41:30: ich denn wirklich?

01:41:31: Was brauche ich jetzt? Und dann

01:41:33: auch zu fragen, was

01:41:34: brauche ich in Zukunft?

01:41:35: Was ist denn zukunftsrelevantes

01:41:37: Wissen überhaupt?

01:41:39: Und da musst du deinen

01:41:39: Umfeld im Blick haben.

01:41:41: Ja, und jeder Mitarbeiter, und das

01:41:42: ist auch das Recht,

01:41:43: jedes Mitarbeiter bringt eben auch

01:41:46: eine individuelle Note

01:41:47: in so ein Unternehmen mit ein.

01:41:49: Und diese

01:41:50: individuelle Note, die geht ...

01:41:52: Die geht? Die geht dann.

01:41:53: Ja, die geht. Also, wenn wir dann

01:41:55: in Rente gehen oder was auch immer.

01:41:57: In Elternzeit oder ...

01:41:59: Ähm ... die individuelle Note, die

01:42:03: wirst du halt nicht

01:42:04: konservieren können.

01:42:05: Danke, Nicole.

01:42:07: Das, glaube ich, ist ein tolles

01:42:09: Ende und ein toller Schluss,

01:42:10: als du grad gesagt hast.

01:42:12: Ich freu mich riesig, wo kann man

01:42:13: jetzt, wenn man Unternehmen ist,

01:42:15: mit dir in Kontakt treten?

01:42:18: Und sollen das

01:42:19: Unternehmen überhaupt?

01:42:21: Ja, ja, sehr, sehr gerne.

01:42:23: Also, mit mir kann man auf jeden

01:42:24: Fall über LinkedIn in Kontakt reden

01:42:28: oder auch über das EFWA, Institut

01:42:31: für Angewandte Arbeitswissenschaft.

01:42:33: Da bin ich auch auf

01:42:34: der Homepage zu finden,

01:42:35: mit E-Mail-Adresse, Telefonnummer

01:42:37: einfach anrufen

01:42:38: oder E-Mail schreiben.

01:42:40: Dann melde ich mich, dann können

01:42:42: wir auch gerne mal

01:42:43: einen Online-Termin machen.

01:42:45: Dann mach ich gerne mit

01:42:45: Unternehmen so eine Stunde

01:42:47: und erzähle ein

01:42:48: bisschen was übers Projekt.

01:42:50: Und dann kann man gemeinsam

01:42:51: überlegen, ob irgendwie eine

01:42:53: Kooperation möglich ist

01:42:55: oder ob die Weite gerne mehr übers

01:42:57: Projekt wissen wollen.

01:42:59: Toll. Das werden wir alles in die

01:43:01: Schaune uns packen.

01:43:02: Okay.

01:43:03: Und ich, ja, dieser Stelle kann ich

01:43:05: nur sagen, vielen, vielen Dank,

01:43:07: dass du da warst.

01:43:08: Und ich freu mich,

01:43:09: wie es weitergeht.

01:43:12: Ich bin gespannt und

01:43:12: beobachte eure Reise.

01:43:15: Ja, vielen, vielen Dank.

01:43:18: Sehr für die Einladung.

01:43:20: Ich finde es auch ganz,

01:43:21: ganz toll, was ihr macht.

01:43:26: Nach unserem letzten Gespräch,

01:43:27: deine ganzen Tipps

01:43:28: habe ich mitgenommen

01:43:29: und habe die natürlich auch bei uns

01:43:31: im Team verbreitet.

01:43:33: Also, das war

01:43:35: sehr, sehr bereichernd.

01:43:36: Vielen, vielen Dank.

01:43:38: Ja.

01:43:39: Wir brauchen noch ein

01:43:39: Schiss an die Zuschauer.

01:43:40: Oh, nee, Zuschauer.

01:43:41: Oh.

01:43:44: Alles klar.

01:43:45: Einen schönen Tag

01:43:45: noch. Danke schön.

01:43:47: Dir auch einen

01:43:48: schönen Tag. Tschüss.

01:43:50: Ciao.