Startup Insider
00:16:05 · Philipp Müller, Maximilian Fischer
[00:16:05] S1: im Rahmen dieses Build Outs. [00:16:06] S2: Ja, also diese da genau, dieser Datenzentrum Build Out, wie gesagt, der führt halt zu Nachfragen und und und und Bestellungen, die auch die Kunden teilweise gar nicht kennen und auch für europäische Firmen. Wie gesagt, war da bei' deutschen Hersteller, die machen auch Kompressoren und die der Kunde kauft dann immer so 3, 4, 5 Stück, kostet auch irgendwie 30, 40, 50000 Euro Und die kriegen jetzt Bestellungen von Meter 1000 Stück, sofort. Bitte 1000 Kompressoren, wir brauchen die sofort, ja. Oder wir haben auch mal an einem Siemens Werk, da war auch so, ja, der die verkaufen so so so Switch Gears und das geht dann auch in die Datenzentren und das sind auch halt riesige Produkte. Der Kauf, vielleicht werden da so 2, 3 gekauft und auch dann Tausende Stück werden da auf einmal bestellt und sofort liefern und dann Preis eigentlich fast egal, weil es natürlich dann auch im Vergleich zu den Chips relativ wenig Geld wieder ist, ja. Die Chips sind ja das allerteuerste. Und ob das dann irgendwie 50000 oder 70000 Euro kostet, egal, Hauptsache schnell liefern. Also das sind dann führt dann zum Boom. Auch da muss man sagen, die europäische und auch grade die deutsche Industrie orientiert sich da jetzt stark stark also da, wo's halt geht, Richtung Elektronikdatenzentren. Das ist ein Riesenboom gehabt.
00:17:14 · Philipp Müller, Maximilian Fischer
[00:17:14] S1: Ja, und der findet ja, wie Du richtig sagst, ne, also vor allem oder zumindest Größenordnungen mehr den USA statt, ne. Also da wird hier und da irgendwie auch mal ein Rechenzentrum irgendwie Frankreich gebaut und irgendwie vielleicht der 1 in Finnland und der 1 in München und so weiter, ne. Aber so dieser Breaknack Speed irgendwie, der den den hat man ja so hier nicht, ne. [00:17:30] S2: Ja, ganz anders. Also die in in Europa war ja dann München 1000000000, irgendwie die Telekom macht mit den NVIDIA halt ein Datenzentrum. Das dafür gibt's nicht mal eine Pressemitteilung in den USA für son kleines Datenzentrum. So, und das die reden ja von' ganz anderen, da geht's ja dann 10 Gigawatt et cetera. Also das gar nicht erwähnenswert. [00:17:47] S1: Ja, ja, So was [00:17:48] S2: wir uns in Europa ja dann feiern.
00:17:50 · Philipp Müller
[00:17:50] S1: Eine Sache, jemand, die wir sprechen wollte, ist son bisschen, weil wir's eben von der von der von der GTC haben, ne. Da ging's ja dann irgendwie auch viel auch viel auch sozusagen wirklich wirklich Robotics. Ich hatte son bisschen auch das Gefühl, wenn man das vergleicht mit von sozusagen vor 2, 3, 4 Jahren, dass das sozusagen die die die ja, weiß ich gar nicht, vielleicht irgendwie die Hardware KI Bilder, klar, die werden auch besser, aber sozusagen dieser Schritt dann durch durch Imitation oder sozusagen durch durch durch universellere oder besser skalierende Modelle sozusagen wirklich wirklich wirklich Skills irgendwie den Robotern beizubringen, schon noch mal irgendwie eine andere eine andere Qualität hat, ne? Also sozusagen, dass sozusagen es viel weniger so diese diese Treueexamples, die man gesehen hat, viel gehört von sozusagen Use Cases, wo wo Roboter schauen, jetzt irgendwie nicht in den Hunderten und Tausenden, aber zumindest irgendwie in den Dutzenden irgendwie auch mal irgendwie in, weiß nicht, Logistikzentren oder irgendwie Produktionsprozessen bei BMW oder so was irgendwie skalieren, so glaube ich, vor allem vor allem bei den bei den Kunden, die da, sag mal, wahrscheinlich schon relativ fit sind, was was so Automatisierung vielleicht von Produktion oder von Prozessen anbetrifft. Das heißt oder die Frage ist ein bisschen, wie wie wie siehst Du das, ne? Ich meine Industrie und produzierendes Gewerbe natürlich wahrscheinlich ein großer, eine große Rolle spielen irgendwie und wahrscheinlich auch immer sehr, sehr, sehr früher und sehr zentrale Rolle spielen sozusagen beim beim Einsatz irgendwie von von Robotik. Also vielleicht irgendwie sogar mehrere Fragen, die mir einfallen, ne. Was heißt das für euch? Wie siehst Du das? Wo sind wir da grade, ne? Also ist es sind wir da schon so weit? Werden die schon eingesetzt oder ist das eher so, wie Du sagtest, ne? Also wir haben einfach richtig, richtig viele Menschen, die bauen, was wir kriegen, ja, so, ne? Also das ist so dieser Backbone. Und und und ja, wie siehst Du das sozusagen durchpropagieren oder durch diffundieren durch so durch sone Fabrik? Du dir das so, wie stellst Du das vor?
00:19:44 · Maximilian Fischer
[00:19:44] S2: Ja. Ja, ist auf jeden Fall spannender Bereich. Also das ist ganz, ganz, ganz am Anfang, ja, von der Adoption im Robotic, muss man sagen. Also die die Cases, die jetzt im Feld sind, das sind ja in Anführungszeichen einfache Cases, so Pick and Place, wo Du irgendwo eine irgend eine gut strukturierten Prozesse irgendwo hast. Das sind aber vielleicht 5 Prozent der Prozesse, die Du irgendwo hast in der Industrie. Ja, gerade Industrie hast Du ja komplexere Montagetätigkeiten, Rüsttätigkeiten von Maschinen und so weiter, wo Du viel mehr Varianz hast und viel mehr Intelligenz auch brauchst. Das heißt, eigentlich 90 Prozent der Use Cases sind heute noch gar nicht wirklich erschlossen. Ja, und dieser ChatGPT Moment für Robotik, der steht eigentlich auch erst noch aus aus unserer Sicht. Also er tut sich unglaublich viel. Also Du hast ja eigentlich 3 Komponenten, Du hast ja die Hardware, also die Fähigkeiten sozusagen kannst Du über Sachen greifen, Sensorik, Motorik, wie gut kannst Du Sachen ansteuern? Da kommt grade auch in China unglaublich viel. Hat sich sehr, sehr viel getan, ja. Dann hast Du so das generelle Brain des Roboters, also Fähigkeiten. Du kannst ihm Instruktionen geben, greif in diese Box da oben. Der macht das dann auch sozusagen et cetera. Und dann hast Du das Thema, Du musst das ja ins ins Feld auch bringen für den Spiel, den ich eben Task anpassen, die Kombination aus Hardware eben auch auch auch kombinieren, installieren, feintunen, monitoren betreiben et cetera. Und Hardware, da hat sich's extrem wehgetan. Das ganze Thema Brain Intelligenz ist, da gibt's ja so Physical Intelligence als Beispiel aus USA, wo halt ganz, ganz viel Geld investiert wird in diese Foundation Models für Roboter. Und dann hast Du halt eben das Thema Deployment. Wie kriegst Du jetzt die Sachen ins Feld? Die bringst Du eigentlich ein... Das ist ja wie son, wenn Du jetzt als Mensch, Du hast ja sozusagen eine Hardware, Du hast Hände, Du hast auch ein gewisses Brain, kannst Sachen machen, aber wenn ich dich jetzt bei Viessmann an die Wärmepumpenmontagestation stecke, hast Du ja keine Ahnung, was Du machen sollst. Du stehst da und weißt nicht, was Du machen sollst. Genau das ist ja dann der 3. Aspekt, Deployment. Du musst hier, so schaut die Pumpe aus. Diese Reihenfolge musst Du machen. Jetzt kommt das Produkt rein. Jetzt mach diese Schritte et cetera.
00:21:38 · Maximilian Fischer
Also und da das da sehen wir unsere Rolle. Ich mein, da haben wir natürlich auch mit unserem System ein Riesenvorteil. Wir verstehen den Prozess schon. Wir können identifizieren, wo kannst Du eigentlich auch überhaupt automatisieren? Und diese ganzen Daten und Vision, die wir HR Vision Technologie hilft natürlich dann auch im Guiding, ja? So, mach diese Schritte, diese Reihenfolge, das machst Du gut. Und da da sehen wir unsere Rolle und je besser Hardware wird und je besser das diese Foundation Models werden, da wird's unglaublich viele Anbieter geben, so wie beim LLMs ja auch, umso besser für uns, ja? Weil das Thema Deployment ist damit trotzdem nicht gelöst. Wie gesagt, also wenn Du, ja, der das Beste wär ja, jemanden zu haben wie dich oder wie mich, ein Mensch, der kann Sachen machen und zwar extrem gut, aber eine Wärmepumpe kann ich trotzdem noch nicht montieren, egal wie viel Basisfähigkeiten ich sozusagen habe. Da fehlt halt das Thema DeepPonment. Und man muss auch sagen, dass viele Fabriken ja noch gar nicht ready sind für Automation, ja. Also die a wissen sie noch gar nicht so richtig, was sind eigentlich die Cases? Das ist ja auch kompliziert, ja, für den Kunden jetzt zu sagen, ich will diese Station automatisieren. Das das erfordert ja schon zu wissen, okay, ja, das lohnt sich überhaupt, es geht technisch. Das ist auch ein Teil von meiner Prozesskette, die sich irgendwie lohnt, weil es hier vielleicht ein Engpass ist und so weiter, ja? Und und da fängt's ja erst mal schon mal an, ja? Wir haben Kunden, wo dann das Management entschieden hat, es muss 30, 40, 50 Prozent automatisiert werden und die Werksleiter stehen dann da und wissen gar nicht, wo sie anfangen sollen. Die sagen dann, Max, wo fang ich eigentlich an? Welche Stationen eignen sich eigentlich dafür? Ja, und da ist ja der 1. Schritt überhaupt mal, ich digitalisier meinen Prozess. Ich erkenne, wo sind meine Engpässe? Ich strukturiere den Prozess auch erst mal gut, sodass nicht der Fall dann eintritt. Das haben wir ja auch. Wir überwachen ja auch Roboterzellen zum Beispiel und sehen dann Roboter steht, weil Material nicht da ist als Beispiel so. Und das bringt dir dann auch nichts, wenn Du was automatisierst, aber der Gesamtprozess eben nicht passt, weil Du am Ende geht's ja die Gesamtproduktivität deines Werkes, ja.
00:23:30 · Maximilian Fischer, Philipp Müller
Produkte herzustellen, brauchst Du ja eine Verkettung von von Prozessschritten. Und da setzen wir erst mal an, ja? Wir digitalisieren den Prozess, wir strukturieren denen auch, wir helfen den zu strukturieren und zu optimieren, dass es sich auch auch wirklich lohnt, dann halt auch Automatisierung einzusetzen. Und am Ende, der Kunde sollte eigentlich sollte ihm ja auch egal sein, ob man jetzt ein Roboter braucht oder keinen Roboter braucht. Der will ja einfach nur mehr Output. Und das ist ja die Value Propt, die wir an unseren Kunden haben. Die sagen einfach, okay, bei uns kaufst Du Produktivität, ja. Und wir mal, digitale Linie, wie das dann genau passiert, ob's einfach sozusagen Digitalisierung, wir verbessern deinen Prozess optimieren denen, helfen dir über Echtzeitdaten den besser zu managen oder ob Du noch 2 Roboter in 10 Stationen brauchst, eigentlich egal. Die Lösung ist halt das, was wir dann an unseren Kunden vorschlagen können. [00:24:16] S1: Mhm. Aber die machen dann auch, was ihr sagt, sollen die machen?