Predictive Maintenance

00:00:00: Intro

00:00:07: Hallo und herzlich willkommen zu Digital Future, dem inovex Podcast. Mein Name ist Wolfgang Schoch und ich bin Agile Coach bei inovex. Ich habe hier aber auch schon als Softwareentwickler, Experte für Search  Technologien und im Sales-Team gearbeitet

00:00:20: ich freue mich euch in jeder Folge eine Kollegin oder einen Kollegen vorzustellen und mich mit ihnen über ihr Fachgebiet zu Unterhalt.

00:00:27: So erhaltet ihr einen Einblick in unseren technologischen und Unternehmenskultur allen Alltag in der heutigen Folge unterhalte ich mich mit meiner Kollegin Samineh und meinem Kollegen Robert über predictive maintenance.

00:00:38: Wir klären zunächst mal was der Begriff predictive maintenance überhaupt bedeutet

00:00:43: und sprechen dann darüber welche Rolle predictive maintenance für unsere Kunden und auch für die Industrie spielt.

00:00:50: Und zum Schluss dass ich die Samineh und den Robert auch noch mal in ihre persönliche Kristallkugel schauen und in Prognose über die Zukunft von predictive maintenance geben

00:00:58: ich wünsche euch ganz viel Spaß mit dem Gespräch und jetzt geht's los.

00:01:02: Ja hallo Samineh hallo Robert ich freue mich dass ihr heute Zeit habt um euch mit mir ein bisschen über das Thema predictive maintenance zu unterhalten und ich sag's euch direkt ich bin sehr sehr neugierig was sich hinter dem Begriff verbirgt

00:01:14: aber bevor wir einsteigen und uns um die tolle Fachlichkeit kümmern würde ich mich sehr freuen wenn ihr beide euch mal ganz kurz vorstellt damit die Leute die uns zuhören auch wissen wer hier dabei ist Amine vielleicht magst du ja anfangen.

00:01:29: Ja hallo und danke für die Einladung ich bin zwar minel

00:01:34: ich habe im Bereich Kompetenz schon an Intelligenz promoviert und danach ein Jahr als Postdoc im Bereich predictive maintenance gearbeitet

00:01:45: und ist schon ein Jahr oder noch ein bisschen mehr als einem Jahr dass ich bei inovex bin ja genau.

00:01:55: Sehr schön dass du dabei bist Samineh und Robert wie sieht's bei dir aus.

00:02:00: Bin ein bisschen länger bei einer weg jetzt auch schon ich glaube wächst einhalb Jahre die ich bei bei inovex arbeite

00:02:07: Hintergrund war ganz klassisch mal der der Informatik habe ich ganz viel Entwicklung Softwareentwicklung später dann ging es in die Daten während der Promotion und dann bei inovex gestartet

00:02:19: wird auch im im operativen Bereich als data scientist data engineer wo dann die.

00:02:25: Da die Implementierung von datenprodukte im Vordergrund standen zu Anfang 20 noch sehr viele die die Einzel.

00:02:32: Händler die E-Commerce-Lösungen das E-Commerce Anbieter und Janin legten in den späteren Jahren

00:02:42: kommt noch mal den Schiffs Richtung den Maschinenbauern die halt ihre IOT Lösung bauen wollen ihre Big Data Plattform bauen wollen und natürlich auch deswegen geht's mir heut zusammen dass ich auch im Blick des Menschen ins gesungen

00:02:55: und mich zum am Vordergrund in denen in den letzten letzten Jahren und mittlerweile bin ich als als teamlead bei inovex und bin jetzt nicht mehr ganz so stark operativ unterwegs.

00:03:07: In vielen Themen involviert und probiere natürlich darunter Kunden an der Stelle weiter zu bringen.

00:03:12: Das ist ja wirklich ne ganze Menge klingt sehr interessant wir wollen uns ja heute über predictive maintenance unterhalten und ich bin ehrlich.

00:03:21: Ich habe den Begriff schon mal gehört.

00:03:23: Und zwar bevor wir uns unterhalten haben denn der schwirrt auch so ein bisschen durchs Internet und auch bei uns in der Firma habe ich dann immer wieder mal irgendwo gehört und ich kann den übersetzen ins Deutsche und kann mir dann auch

00:03:36: was darunter vorstellen aber ich fände es mal ganz spannend mir den Begriff von euch definieren zulassen was versteht denn eigentlich die Fach Community unter predictive maintenance.

00:03:50: Ja vielleicht ist kein Anfang dann vielleicht wenn man das so weh allgemein definieren will für mich predictive maintenance ist datengetriebene Lösungen für

00:04:03: intelligente maintenance dass man bevor.

00:04:11: Zu einem Defekt kommen bevor etwas fällt man kann irgendwie vorher sagen wie lange noch ein Teil im Betrieb bleibt und das ganze abhängig von die historische Daten und die Modellierung.

00:04:26: Man kann es ganz platt sagen sagt mir ja voraus dass sie nix Monaten hier irgendwie ein ein Problem mit meiner Maschine auftritt und das wäre so ganz platt gesprochen.

00:04:41: Dass ich jetzt z.b. in wie so eine große Maschine habe dir irgendwas macht und da ist keine Ahnung bleibt vom Keilriemen drin der was antreibt und er muss vielleicht getauscht werden und ich möchte jetzt genau wissen wann ist der richtige Zeitpunkt.

00:04:56: Weil du bekommst ja wahrscheinlich so eine Empfehlung vom Hersteller der sagt dir dann vielleicht nach 10000 Betriebsstunden

00:05:02: und es wechsle ich dieses Teil 18000 Stunden und ich schaue es mir an das sieht noch richtig gut aus und ich ärger mich vielleicht also ich komme aus Süddeutschland und dass man immer sehr knauserig oder sehr preisbewusst und ich ärgere mich dann vielleicht Sonntag Abend ist Eddie izzard

00:05:17: dieses Teil hätte es vielleicht noch mal 1000 Stunden länger gehalten.

00:05:21: So dass das direkte Beispiel was jetzt gerade eingespeichert predictive maintenance Evo Didi and Ausbaustufe fang ja so das typische meinem reactive maintenance erlaubt Carlo

00:05:31: dreht geht kaputt dann glaube ich ihm einen Schraubenzieher dahin dann kam mir jetzt genau zu dem was du formuliert hast dieses präventive maintenance na ich laufe

00:05:39: die beim TÜV alle zwei Jahre mal hin nach mein Auto checken

00:05:42: dann haben wir was die Condition im Monitor nicht gucken den Live Zustand an und sehe dann weil ich nicht die Mühe das Auto der Ölstand leuchtet rot dann sollte ich mal was tun und der Pudding darf dann dass ich die nächste Ausbaustufe

00:05:56: ja ich weiß halt das in sechs Monaten irgendwann mal ein Lämpchen vielleicht mal rot Leute dann leuchtet an meinem Auto

00:06:04: du musst ein bisschen auf die war Ausbaustufen überlegt.

00:06:08: Ist das so ein bisschen von Abriss über die Entwicklung von der Predigt des maintenance dazu du hast es angefangen mit reactive maintenance was ich übrigens eine coole Bezeichnung finde für aber mir ist das was kaputt gegangen muss das jetzt reparieren ich werde

00:06:22: ich werde meinen Sprachschatz jetzt übernehmen finde ich super aber es ist das vielleicht so der Weg wie ist predictive maintenance entstanden ist oder.

00:06:31: Oder wo ist das was neues.

00:06:34: Ich glaube prickles maintenance gibt es schon erstmal der Bär lange an also dieser Wunsch natürlich das vorherzusagen ist wahrscheinlich.

00:06:44: So alt wie die ersten Maschinen überhaupt mal hergestellt worden würde ich jetzt ohne dass ich das jetzt genau istoria

00:06:52: kenne würde ich würde ich sagen es sind eher du Ausbaustufen ordentlich wird's ein bisschen als Reifegrade nennen weil du kannst das ein das nächst die nächste Stufe

00:07:01: eigentlich erst erreichen aber von dem reaktiven zu präventiven und primitiv sogar dich der Monitor und condition Namen zum prädiktiven wenn dein Unternehmen wenn du das denn dein Produkt eigentlich immer besser verstanden hast was du Hersteller du überwacht.

00:07:15: Besser du kriegst das Zutaten du kennst es ja du hast ja sehr viel sehr viel mehr wissen integriert du würdest eher bezeichnen.

00:07:24: Ich wollte sagen dass unsere

00:07:28: Niete für predictive maintenance kommt von die Probleme oder Herausforderungen die

00:07:34: beide andere Stufe haben z.b. wenn dir reaktive maintenance machen normalerweise das kann sehr sehr sehr kostspielig sein weil das ist abhängig von unterschiedliche Anwendungen aber das ist das Problem

00:07:51: maintenance und dann.

00:07:54: Dann kommen wir zu nächste Stufe präventive meinte dass wir wollen das verbessern wir wollen bevor etwas ausfällt dass tauschen aber dann das kann auch irgendwann kostspielig sein weil weil wenn dir das zu oft machen

00:08:10: ich bin dieses Beispielen dass Wolfgang genannt hat wenn dir einfach ohne irgendwelche Information nutzungsinformationen nach

00:08:19: Betriebsstunde die Teile tauschen das kann auch teuer sein und die sind die Probleme die beide Stufe haben.

00:08:28: Und dann kommen wir zur Kritik gemein jetzt wollen wir das intelligent machen wir wollen das an die richtige Zeit machen dass wir.

00:08:37: Nicht zu früh nicht zu spät sein.

00:08:40: Das heißt dann dass politisch maintenance gibt mir als Besitzer von dieser Maschine gibt mir auf der einen Seite die Kontrolle

00:08:49: weil ich den Zeitpunkt bestimmen kann also das passiert jetzt nicht während meiner Produktion und

00:08:55: wartet bei ihr bist jetzt bei diesem reactive maintenance der Fall wäre es geht was kaputt jetzt muss jemand kommen aus es reparieren das steht irgendwie Produktionslinie stell das kostet mich sehr viel Geld

00:09:05: da habe ich ja keine Kontrolle durch predictive maintenance habe ich die Kontrolle weil ich den Zeitpunkt einplanen kann und.

00:09:12: Weiß nicht wenn ich jetzt viele Maschinen habe in der Fabrik kann ich ja auch vielleicht durch rotieren das immer nur eine Maschine gerade gewartet wird und darüber hinaus.

00:09:22: Kann ich dadurch noch meine Kosten optimieren weil ich jetzt die Ersatzteile so spät wie irgendwie möglich.

00:09:29: Reitställe und Einbau bzw aber auch nicht zu spät weil ich bin es kein Maschinenbau Experte aber wenn jetzt da vielleicht so ein Zahnrad und das finde Riemen vielleicht dann würde ich Reis dann kann ich auch noch was anderes kaputt gehen und

00:09:42: das eigentliche Verschleißteil kostet vielleicht nur ein paar Euro und sie ist ein ganz großer Schaden wird bei dem Auto Motor.

00:09:50: Ja Super Duke Noten zu die die die Gründe warum warum warum wollen wir es brennt es tun aber oft hört man doch einfach 1

00:09:57: Servicekosten zu zu reduzieren wo aber die war

00:10:01: regelmäßiges hinfahren zum Kunden die Maschine zu warten ist natürlich auch für den Maschinenhersteller aber auch wegen Kunden natürlich relativ teuer es kann aber kann aber auch argumentieren dass nachhaltig nicht meine Masche.

00:10:15: Nicht immer optimal läuft ja dann ist es mit Sicherheit auch erstrebenswert.

00:10:24: Kundenzufriedenheit auch so ein Punkt jede Maschine die ausfällt nehmen uns jetzt mal irgendwas was vielleicht irgend Consumer Bereich ist.

00:10:35: Möchte man eher auch nicht als Hersteller haben ja man kann auch weitergehen sogar zwei kritische Infrastruktur da wollen wir auf gar keinen Fall das

00:10:44: wassermaus Felssicherung Produktionsschritten und so ich glaube dort jedient Ausbaustufe befand immer alle alle Maschinenbauer jeden wurde natürlich dann auch.

00:10:59: Bitte Menschen umziehen wollen das wird man so auf auf jeder Konferenz alle reden davon ist Betreibermodell.

00:11:05: Was dahinter steckt ist na ja wir haben das typische Problem oft es gibt ein Hersteller von einer Maschine erstellen was auch immer her

00:11:13: na ja das geht dann an ihre Kunden und die Kunden arbeiten natürlich damit das heißt damit hat natürlich der Hersteller der Maschinen jetzt wenig Kontrolle da drüber wo das jetzt genau eingesetzt wird und so weiter und so weiter

00:11:27: und dann dieses dieses and Ausbaustufe zumindest Betreibermodell ja oder das heißt der Hersteller gibt.

00:11:32: Die Maschine und man hat dann irgendwie das schöner Kostenmodell weiß ich nicht für jeder gestanzte

00:11:38: weiß ich nicht was aber die Maschine machen mag aber Siri Produkt was sozusagen rausfällt zahlt dann der der Kunde nur noch und der Hersteller ist dann dafür verantwortlich dass die Maschine immer dort das.

00:11:50: Ganz ganz interessante Business Modelle die sich da ergeben können.

00:11:57: Ja dann hat man sich auch einen sehr sehr großes Interesse dass du es halt optimal läuft und erst auf jeden Fall ist auf jeden Fall interessant

00:12:06: und ich kann mir gut vorstellen dass alle Leute die irgendwie eine Verantwortung für seine Maschine haben sie sehr großes Interesse daran haben.

00:12:13: Ich würde sogar bisschen weitergehen dass ich glaube auch im Consumerbereich hat man doch ein sehr großes Interesse daran was man genau weiß wann man was austauschen muss also

00:12:23: ich weiß nicht wenn ich eine Kaffeemaschine habe dann muss ich regelmäßig vielleicht entkalken mache ich zu häufig

00:12:30: benutze ich zu viel von diesem dieser Zitronensäure da was ich auch immer verwendete von meinem entkalke und ich verschwende zu viel Arbeitszeit

00:12:39: Sporthalle auf Lebenszeit im Consumerbereich mache ich es zuspät ist der Boiler kaputt in der Kaffeemaschine gebrauchte neue Maschine dann ist richtig richtig teuer.

00:12:48: Folgefehler du die eben gemeint hast ne mit Cent Beträgen Herbert vermeiden können was ich nachher den dem trivialen Beispiel jetzt den ausrichte spoilers gekostet hätte.

00:12:59: R60 an.

00:13:02: Dann habe ich aber noch eine echt eine Anschlussfrage direkt also ist absolut einleuchten was ihr beide gerade erzählt habt und ist ein cooles Thema.

00:13:10: Pfanne mit Öl für die ganzen Hersteller von Maschinen und von Kaffeemaschine natürlich auch aber warum habt ihr denn ich in der letzten Zeit erst was von

00:13:20: maintenance gehört dazu ich kann mich erinnern ich habe da vielleicht zu die letzten 12 Jahre mal immer wieder mal ein bisschen was darüber gehört ist ein Begriff mal irgendwie hier so durch den Äther fliegen gesehen ich glaube nicht dass ich 14 Jahren

00:13:34: Fahrschule was in dem Maße darüber irgendwo gehört habe ich bin kein Experte aber ist offen.

00:13:40: Thema das jetzt vielleicht in der letzten Zeit irgendwie so ein bisschen so ein Hype hat wie jetzt diese ganzen KI Themen die es überall gibt jetzt gerade das hast gerade die letzten Jahre so bescheuert sind und überall präsent sind.

00:13:53: Samineh du bist erst fertig geworden mit einer Promotion vor einiger Zeit ist hast du bisher noch was die Forschung angeht so ganz ganz dicht dran wahrscheinlich.

00:14:04: Also ja ich glaube das liegt auch natürlich daran dass in letzter Zeit viele von ki Methoden Fortschritte gemacht haben oder so gehypt sind und predictive maintenance im Prinzip

00:14:18: benutze auch diese Methoden für diese bestimmte Anwendung für jetzt ein optimale maintenance Plan zu machen aber ich glaube das

00:14:27: können wir ein bisschen auch weitergehen es ist nicht nur dieser dieser

00:14:32: lass uns schreib oder der Grund dass wir in letzter Zeit oder vor kurzem öfter von predictive maintenance hören ist nicht nur

00:14:42: die

00:14:43: lass uns einen die mathematische Modellierung die Fortschritte gemacht haben und jetzt können wir die Bahn nutzen sondern diese bestimmte Anwendung beim predictive maintenance wenn das um

00:14:54: die Factor geht um irgendwelchen

00:14:59: Detektion von EDIFACT Abteile geht dann brauchen wir solche Daten und.

00:15:06: Diese Daten zu haben ist nicht so trivial weil diese oft die die die Teile brechen vielleicht nach sehr langer Zeit also das heißt dass sie sind Royal sowas erstmal so künstlich

00:15:19: generieren erstmal wir wollen oder viele wollen nicht keine Ahnung tausende Teile oder machine abbrechen lassen und um sowas zu modellieren können.

00:15:31: So oft reden wir über wild live and rare events oder seltene Events die wir diktieren wollen.

00:15:41: Das ganze irgendwie

00:15:43: machbar machen uns von Theorie in die Richtung Praxis gehen brauchen wir wirklich Big Data tools

00:15:53: brauchen wir richtig

00:15:55: funktionale datenplattformen die die solche Daten historisch sammeln kann und ich glaube solche tun.

00:16:05: Sind vielleicht nicht extrem lange so Physikum wie wie jetzt wie heute

00:16:13: also das ist auch meine Meinung es ist nicht nur die Methodik ist auch die Art von die Daten um diese Herausforderung solche Daten zu sammeln das macht an

00:16:26: petit grain Tennis ein bisschen anders im Vergleich zu andere Themen im Bereich und.

00:16:33: Na und ich glaube wirklich warum Wolfgang Durst,

00:16:37: mit der zu präsent ist und nicht nur ihr geht das ja so ich glaube da bin ich mit meinen Eltern drüber spreche mein Vater ist auf dem Gut in den Siebzigern.

00:16:47: Der.

00:16:48: Kinder Ford auch Herder er hat das auch schon mal gehört und genau ist einfach so dumm Dummheit man man man hört es immer immer wieder mal das einfach alles was jetzt mit mit diesem Jahr

00:17:02: 2. als Schlagwort auch schnelle im Maschinenbau natürlich verbunden wird für dich das Mädchen an.

00:17:11: Ja also ich glaube.

00:17:13: Du hast ja diese ganzen also Eiweiß hat bei der EU das große das große Thema gehabt die letzten fünf oder zehn Jahre dass wir jetzt

00:17:21: ja Hardware haben die halt auch leistungsfähig ist dass wir da mal große Sachen durchrechnen könntest das ging halt in den 90ern ist einfach noch nicht so gut aber.

00:17:31: Samineh du hast gerade über die daten gesprochen und dann ist so der Gedanke in meinem Kopf gerade nicht nur dass man jetzt eine Plattform braucht mit der man jetzt viele Daten verarbeiten kann und,

00:17:41: data verarbeiten kann und so sondern der Gedanken im Kopf ist

00:17:46: die Datendiebe hier sammeln müssen das hin auch noch mal ganz anders wie in anderen Branchen also ich habe einige Projekte schon gehabt zu Außenhandel du Robert hast du davon auch gesagt du warst im Handel unterwegs und da hatte man ja auch immer extrem viele da

00:18:00: weil man auch historisch betrachtet schon immer

00:18:03: alles mögliche erfasster dazu was für Kunden hast du was bestellen die wie oft bestellen die Ohren wird und Onlineshop hast hast du noch mal zehn Milliarden an verschiedenen Trackingdaten das heißt

00:18:14: da hat man schon sehr genaues Bild datentechnisch wie sehen meine Kundin aus meine Produkte und meine Domäne und so weiter aber bei.

00:18:24: Bei einer Maschine also

00:18:26: ich bin ich jetzt eine Maschine habe die jetzt irgendwelche weiß nicht heutige holzverarbeitungsmaschinen immer öfter an Seite Fichtenbaum reinstecken auf der anderen Seite kommt ein Schrank raus also sowas z.b. da wird sicherlich ja passend zu angeben.

00:18:40: Aber hat man das überhaupt diese Sensoren fühle dass man.

00:18:44: Damit einfach die Daten erfassen kann die man braucht denn wenn ich euch jetzt so verstehe es geht Dir nicht nur triviale Dinge wie auch wenn es der Ölwechsel vielleicht notwendig sondern

00:18:53: Wann muss ich jetzt vielleicht Zahnrad tauschen weil wir wissen zwischen 20 Uhr und 50000 Stunden hält das Ausüben bricht vielleicht

00:19:02: am Zoo was zum Essen ist doch unglaublich schwer also da muss man da vielleicht auch erst in die ne sensoric entwickeln oder musste man das vielleicht erstmal sich diese diese Fragen stellen die mir die.

00:19:12: Einfach erfasst.

00:19:14: Da kommst du ja dass das ein total interessanter. Ne hast du eine Maschine mal die halten ja dummerweise oder was gute Roma 10 20 Jahre sind im Betrieb

00:19:23: na ja die hat's im Nachhinein mit der entsprechenden Sensorik auszustatten ist je nachdem wenn meine Maschinen dann als Hersteller weltweit

00:19:33: vom vom vom vom Dorf in Nepal bis Kanaren die nächste Großstadt verteilt sind nicht ganz so trivial das hat dann alles sehr sehr lange Vorlaufzeiten dass du das eine Problem nervt ist.

00:19:46: Ist das schon bei der Herstellung zu sagen Gedanken machen muss was habe ich für Sensoren und dann komme wieder zum zweiten Problem der Hersteller der Maschine ist.

00:19:55: Nicht der Betreiber der Maschine das heißt es steht dann bei je nachdem was ich habe steht seit nirgend bei

00:20:01: Kanada Nebensatz Beispiel was war es noch mal die Holz stehe dir die Schrank verstellen.

00:20:07: Baum rein Schrank aus Maschine.

00:20:09: Ja der wäre schön welche Nüsse sehr schöne Idee er hat wird aber wenn es sowas gibt wahrscheinlich dann da auch.

00:20:17: Unfall und month 1 an Hersteller hergestellt und irgendwo dann weil ich nicht verstehen aber da der Betreiber der Hersteller ist dann was anderes nass macht noch mal viel schwieriger mit diesen Daten.

00:20:29: Glaube ich aber wenn wir bei dem Punkt schon sind von eurer Praxiserfahrung.

00:20:35: Wo sind dazu typische Einsatz Einsatzfelder für the predictive maintenance

00:20:40: sind dann wirklich nur solche Maschinenhersteller wo man wirklich jetzt Wartungs mäßig

00:20:46: sehr sehr genau so ein exaktes Wartungsfenster haben möchte um ja sehr effizient und effektiv Teile zu tauschen oder gibt's noch andere Branche

00:20:55: gib mir svecani einfallen würden.

00:20:59: Sind definitiv natürlich die Maschinenhersteller ja dann aber auch sowas vielen Consumer Markt

00:21:08: machen wir zwar nicht aber auch so eine Waschmaschine von einer Waschmaschine von einem der großen Hersteller die ist mittlerweile connected sammelt Daten und ich habe mir sagen lassen dass auch Rida

00:21:22: datenprodukte mitentwickelt werden also es kann tatsächlich auch das Gerät sein was man bei sich in der Küche stehen hat.

00:21:32: Dann haben wir natürlich auch sowas wie der Große.

00:21:38: Erstens mal Infrastruktur sowas die Windparks natürlich

00:21:44: Kraftwerke alles mögliche natürlich das jetzt nicht mehr dieser Klavierhersteller er das sind wirklich dann ja komplizierte Industrieanlagen die vielleicht danach schnell entwickelt worden sind.

00:21:55: Also man kann das auch so vielleicht dann in unterschiedliche Gruppen teilen also.

00:22:03: Ist ein Maschinenhersteller kein solcher predictive maintenance System benutzen um Wäscheservice extra service geben um zu zeigen wann wir gemischte zahlen oder wann wir dieser Maschine

00:22:17: gehen und so weiter oder kann sowas auch wenn es dann in ihre eigene production seit wann wird etwas in mein production line.

00:22:24: Und was muss der Opera operator in diesem Fall tun und das muss auch also das ist auch nicht immer der Fall das predictive maintenance oben unbedingt komplett.

00:22:36: Komplizierte Maschine geh zum Beispiel in dieser Konferenz dass ich letzte Woche dabei war es ging um Brillen.

00:22:44: Unter die die Lensahn von Britta und ärgern werde ich haben.

00:22:48: Predictive maintenance zu machen oder herauszufinden wie lange wir diese Affen Pille.

00:22:56: Irgendwie nicht dicker sein oder soll ich das also auch nicht so immer über die große Maschine.

00:23:05: Hatte was mir dann noch jetzt einfallen würde als.

00:23:07: Beispiel wo ich mich mal noch deine Einschätzung freuen würde sowas für predictive maintenance würde sich doch mega gut für ein Auto anbieten oder.

00:23:16: Also wir haben mittlerweile egal dass es ein Elektroauto ist oder schon Verbrenner Auto wir haben da 1000 Sensoren drin wir haben da Computer drin wir haben eine connection drin da werden Daten mit dem Hersteller ausgetauscht

00:23:28: das müsste doch jetzt eigentlich so ein Auto in der Lage sein mir korrekt anzuzeigen wann ist jetzt der nächste Service fällig und 2 ist nicht wie bei meinem alten Auto anhand der Kilometer.

00:23:40: Sondern wirklich anhand meiner individuellen Laufleistung der Art und Weise wie ich fahre ich könnte da ja Beschleunigungssensoren drin haben dann weiß man auch fahre ich jetzt eher so ganz angepasst oder fahre ich jetzt vielleicht ganz wild und ich habe

00:23:52: mach eine Blackbox die Wischermotor Daten ausliest.

00:23:55: Da müsste es doch möglich sein mir anzuzeigen okay Wolfgang in zwei Monaten solltest du in die Werkstatt und du solltest dann die Bremsbeläge erneuern

00:24:04: plus einen Ölwechsel durchführen.

00:24:06: Und es wäre für mich als Kunde total super denn dann müsste ich ja nicht mehr ganz fix einmal im Jahr oder alle zwei Jahre zur Inspektion und viel Geld bezahlen damit alles mögliche gemacht wird was vielleicht gar nicht notwendig.

00:24:20: Ja das wäre vielleicht ein Beispiel um TÜV anstatt in dieser preventive maintenance jede zwei Jahre ein tust du machen sondern das einfach intelligenter und

00:24:33: ja irgendwie personalisierter machen.

00:24:36: Ja ist das Beispiel kann man auch so viel weiter denken ne aber man hat alle Sensoren das Auto weiß wann es in die Inspektion muss das autonome fahren haben wir bestimmt auch in den nächsten

00:24:51: keine Ahnung ja immer aber sie hat dann vielleicht mal selber zur Werkstatt oder rufst mich zum ersten Schritt gibt eine Meldung an meinem Vertrauens Werkstatt und die kommen vorbei und kümmer dich drum aber wie du dich schon echt viel coole Sachen machen.

00:25:06: Aber ich dich aber den stand bei Autos kenne ich tatsächlich gar nicht aber irgendwas fehlt oder was du was dein deine Idee.

00:25:14: Er muss es natürlich auch mal ein bisschen dicke Implikation weiter denken wenn ich jetzt wirklich sowas hätte dann wäre er höchstwahrscheinlich die Folge dass es weniger Inspektionen gibt die ganzen Vertragswerkstätten die verdienen wahrscheinlich weniger

00:25:28: da weiß ich nicht ob das in Ordnung ist wenn wir dann die Existenzgrundlage da Nichte.

00:25:32: Kommst du da kommst du gerade so eben zu auch wieder den nächsten schon fast wieder zum Rieden Problem Wasser was wir auch tatsächlich.

00:25:40: Bei unseren Kunden immer wieder mitbekommen naja die wieder das Problem die Hersteller am toll Ideen was sie jetzt irgendwie prädiktiv machen können.

00:25:50: Jetzt ist das Produkt natürlich und wie beim Kunden und der Kunde hat auf den Servicetechniker oder wie auch immer noch oft dann noch mal so einen Vertrag hat um extra

00:25:58: nach Bier immer auf jeden Fall irgendjemand der diesen diese Instandhaltung dafür macht

00:26:03: ja und der stattlich vielleicht nicht immer daran interessiert dass das jetzt so hoch optimal ist er kann vielleicht dann doch mehr Umsatz generieren wenn er da jetzt

00:26:13: reaktiv vielleicht nicht aber vielleicht die präventiv da jeden Monat mal auf die Klingel drückt sagt hallo hier bin ich ich möchte noch mal ihre die Gerät mir angucken und übrigens ich hätte auch noch das

00:26:25: mein Koffer was Sie vielleicht haben können aber klar das ist plötzlich jetzt ändert hat auch eine Industrie da muss man auch schon auch schon auf dem Weg ich sagen was sonst

00:26:34: auf dem nächsten Problem bringt Nazan Bramfeld oder warum Patrick das mit einer dieser Gründe war das Halstuch destruktiv ist.

00:26:44: Also ich meine das ist ja Gang und Gebe dass es solche Wartungsverträge gibt die gibt's ja überall dann passiert genau das was du gesagt hast du kommt dann einmal im Monat jemand vorbei und schaut sich mal den Zustand vielleicht von den ganzen Geräten an und führten ähnliche Wartung durch,

00:26:58: ich finde ich finde solche Sachen echt schwierig weil es wenn in meiner Brust das sind mehrere Herzen also

00:27:06: diverse und 1 das erschlägt ganz laut für diese ganze Technologie also auch wenn ich nicht tagtäglich was programmiere aktuell in meinem Job aber ich finde Technologie immer noch total

00:27:16: cool an solche Sachen wie es predictive maintenance und auch viele von den anderen KI Themen

00:27:21: TNT wirken auch manchmal ein bisschen wie Science-Fiction also da bin ich manchmal wegen Service-Hotline ist bei IWES Kind und schaue mir das an wenn ich zu Hause Uhl cool was heute geht LQ

00:27:31: was der anderen Seite hat man natürlich auch immer so diese ganzen soziale Komponente da.

00:27:35: Macht mir das viele Leute arbeitslos durch das was man tut ist schwierig es ist schwierig es Sachen die ich glaube es ist wichtig dann eine öffentliche Debatte drüber zu führen.

00:27:45: Aber ich glaube dabei das kompliziert wird brauche ich immer noch dir einen Vertragspartner der dich drum kümmert aber man kann natürlich wirklich viele.

00:27:56: Der der Standardaufgaben natürlich leider weg automatisieren oder Wahrheit leider man kann die Weg automatisieren und dann wollte ich die Debatte führen.

00:28:06: Was passiert da nur bisher der Digitalisierung die dazu geführt dass es wichtiges Arbeit wurde die hat sich immer nur spezialisiert.

00:28:14: Ja das ist Digitalisierung solchen Produkten durchgeführt und plötzlich brauche ich irgendwie 34 Entwickler Indien Infrastruktur Team und keine Ahnung was ich immer nur verschoben aber klar sind am Platz ich auch ganz neuer Anforderung

00:28:31: Diamant an die Tätigkeit.

00:28:36: Vielleicht ein Beispiel als ich mein Poster gemacht habe wir waren in den Institutionen und wir haben wir Miete lokale Industrie mal so

00:28:47: Gespräche gehört und gefragt was habt ihr für die daten was können wir in Bereich für diktiert maintenance machen und es gab welche die gesagt haben

00:28:56: ist ein interessant und so weiter aber es interessiert

00:29:00: und nicht weil wenn der Kunde z.b. reaktiv etwas etwas ausfällt unten z.b. das neu bestellt wird dann können wir das doppelt zuviel einfach scheiße

00:29:15: doppelt so viel fordern und das ist wirklich keine gute Lösung für unsere Use-Case wir hatten auch solche Fälle und das ist auch etwas das.

00:29:24: Ich meine das auch die Wahrheit das ist nicht immer die beste Geschäftsmodelle blinkt aber es kommt darauf an auf welcher Seite Minecraft welcher Seite man steht für der Kunde das ist

00:29:35: dann vielleicht eine viel bessere Lösung.

00:29:38: Er absolut also für mich ist es gut wenn mein Auto mir sagt wann wir dir was getan werden muss für die Autowerkstatt ist es gut wenn ich jedes Jahr die große Inspektion machen lasse.

00:29:48: Ja genau diese Diskussion die Samineh gab geschrieben hat sie führen wir tatsächlich gerade auch mit den an und anderen Kunden oder.

00:29:56: Wenn wir die Lösungen entwickeln aber was heißt das jetzt auch in letzter Konsequenz wenn mal das was wir natürlich jetzt vielleicht erstmal nur prototypisch entwickelt haben vielleicht erstmal Systeme piusi oder irgendwie was heißt das immer zu groß aus Holz

00:30:10: ja dann gibt es interessante Gespräche über turnen.

00:30:15: Ja jetzt machst du mich natürlich neugierig Roberto bedeutet es dass dann unternehmen auf uns und auf dich zukommen mit einer Idee oder mit einer Frage und man man schaut sich das dann an macht schlechten Prototypen und.

00:30:29: Der Prototyp funktioniert so gut dass man überrascht ist und sich aufeinmal dann die Frage stellt aus, damit das machen oder was von impact hat's bei uns.

00:30:41: Bisher so so abrupt das Unglück da das ja noch nicht passiert aber wir sind dann auf jeden Fall schon in die Diskussion ja wir haben mal was rumprobiert wir konnten Ergebnisse zeigen und dann der Gehalt der logische Schritt

00:30:55: ja jetzt haben wir das unsere Modelle jetzt haben wir unsere Prognosen einen wirklichen Mehrwert für euch zu generieren müssen müsst ihr jetzt den nächsten Schritt gehen und auch euch Gedanken machen wie den eure Geschäftsmodell und rebas was dahinter aus und

00:31:12: dann.

00:31:14: Kann es dann auch erstmal zum Rebstock kommen weil man hat zwar das Ziel erreicht bis dahin aber die nächste Iteration dass das Unternehmen bis dann noch Deinen ändert von darf.

00:31:24: Das ist natürlich nicht so einfach ist aber ja es wird viel ausprobiert natürlich dann aber klappt das ist halt das ändert auch.

00:31:33: Fielmann Geschäftsmodell wenn es funktioniert die Wahrheit ist das sächlich du wirklich das.

00:31:40: Ultimative Belichtung maintenance Lösung habe ich selten gesehen.

00:31:45: Um es vorsichtig zu formulieren ist noch nicht platziert.

00:31:51: Zum Glück sind wir ja hier unter uns und der Robert.

00:31:55: Ja da hab ich keine Witze.

00:31:58: Ich schicke dir mal mit ich habe es ich habe es ja auch noch auf meinem Zettel draufstehen für eine wichtige Frage.

00:32:05: Wenn wir jetzt schon würdig Erfahrung haben und mit wir meine ich natürlich euch mit zu real world predictive maintenance wie sehen denn diese ganzen Sachen aus die wir schon gemacht haben,

00:32:18: kannst du da bisschen aus dem Nähkästchen plaudern.

00:32:20: Also es ist sehr der Welten politisch maintenance was wir machen als ist oft stehen sie gerade beim beim

00:32:31: April Prentice mitnimmt oder die Umgebung geplantes Mädchen und Nerd neben den TÜV oder Inspektion da stehen die meistens und wohin darf an eine Stufe weiter kommen und oft ist das allererste was wir machen.

00:32:45: Aber irgendwie und konnte ich nur Monitor genügend das heißt man hat sich überhaupt mal die Mühe gemacht die IP Daten ja sind irgendwelche er hat sich die ganzen überhaupt mal connect.

00:32:55: Werden und Sie müssen mit dem Dom sind sie zum Glück wenn dir zumindest angefragt sind schon Finger ausgestattet aber trotzdem sie müssen irgendwie Ihre Daten auch.

00:33:05: Irgendwo müssen sie hin und muss erstmal müssen die gesammelt werden ja aber damit haben wir dann oft sehr sehr viel zu tun überhaupt erstmal sich.

00:33:13: Hatten zusammen dann

00:33:15: daten zu normalisieren ja jede Maschine sieht am Ende des Tages anders aus schickt irgendwie GT geringfügig andere Daten und dann sind oft so diese condition monitoring Lösung das.

00:33:27: Das wertvollste das können wir einfach Report sein du weißt wie das eben den am Auto den den Ölstand ja wenn er unter x Prozent dann darf man eine rote Leuchten blinken.

00:33:40: Das ist oft eigentlich das Bass wo unsere unsere Kunden noch fairerweise stehen ja oder wo wir unsere Kunden ich gab dass es sich

00:33:49: mein bisschen Aussehen bisschen probiert zu generalisieren wahrscheinlich auf sehr sehr viele herstellen kann eben der beste Spieler

00:33:57: Unternehmen ja generalisieren dass das da einfach der dass die noch gar nicht soweit sind ja aber wir arbeiten viel an den an den an den erstmal den Grundlagen die geschaffen werden wenn wir das geschafft haben das dauert dann auch gerne mal ja.

00:34:12: Jetzt kann ich sagen aber das kann auch mal ein paar Projekt Monate

00:34:18: dauerndes mein Sohn Schritt hergestellt ist man hat Daten und dann komme ich zum nächsten Problem er kurz ob die in Schritt 1

00:34:24: na ich komme jetzt Daten über Mini hat eben erwähnt defekte sind

00:34:29: glücklicherweise echtzeiten das heißt nur wenn ich jetzt irgendwie ein zwei drei Monate mal Daten gesammelt habe aber ich spreche überhaupt gar kein Defekt gesehen oder nur so wenig dass ich das auch gerne klären kann erst so schnell das nächste Problem was man dann hat.

00:34:43: Unserem von Dai die Projekte die erfolgreich waren waren dann oft das man mit.

00:34:50: Mach barenthin gestartet ist sowas okay wir wollen unsere Geräte verbinden und wir wollen erstmal nur ein Britisch Kurzhaar haben ja macht uns das Portion dann mal zeigen und transparent machen die überhaupt

00:35:01: unsere Geräte.

00:35:04: Benutzt werden ja und da sind ja Nacht schon super super happy und daraus gehen wir dann ganz schön die nächste Diskussion okay guck mal ihr wisst jetzt die eure Geräte benutzt werden guck mal wir haben auch diese jene Informationen und ach guck mal hier der

00:35:17: fliegen auch nach den anderen Sensor wir wissen wenn der Messwert irgendwie ein bestimmten Schwellenwert erreicht da ist das vielleicht 40 da und da was kommt man an zu Sonderkonditionen Monitor eingeben und dann der nächste Tradition dass man

00:35:30: dieser Trend Ausbaustufe wirklich vorhersagen kann ja aber auch Band wäre jetzt so eine optimale maintenance.

00:35:36: Ja aber ich finde den Ansatz ehrlich gesagt richtig gut

00:35:41: denn wenn du es zu einem Unternehmen gehst und die kommen vielleicht auf uns zu weil das sagen hey wir haben hier was auf einer Messe gehört oder irgendwo von practice maintenance und wir glauben dass es gut für uns passt dann erstmal ranzugehen

00:35:53: mit den Leuten mal zu sprechen mal einfach mal reinzuschnuppern hey was genau macht ihr denn was habt ihr denn vielleicht schon für Daten

00:35:59: was schwebt euch denn vor was weiß ich was habt ihr denn im Kopf oder habt ihr gute Ideen was für euch wichtig oder interessant wäre es erstmal sowas so.

00:36:07: Zu klären und dann würde ich zu schauen was in den Lolo hanging fruits und sowas was du es gerade gesagt hast hey ihr habt super viele Daten gesammelt und dann Daten Schatz.

00:36:19: Ich meine das ist zwar vielleicht so ein bisschen eher abgedroschene Phrase mit dem Datenschutz aber hey it's funny cause it's true

00:36:25: und jetzt Leuten durch Dashboard mal eine vernünftige Sicht darauf zu gewähren also ich habe das zu meiner Projektseite auch miterlebt ich habe früher viel im Bereich so elasticsearch gemacht.

00:36:36: Oder was auch so Kunden hatte unglaublich viele Daten im Unternehmen unter ich kann mir auch in einem Projekt erinnern da meinte man könnte ja also wir haben hier über Jahre irgendwelche Dokumente angehäuft und das ist

00:36:49: wir wissen alles hier im Unternehmen über in unserer Domäne wir haben alles irgendwie schon mal gemacht aber wenn ich die richtigen Informationen möchte finde ich sie nicht mehr machen wir's halt noch mal und es kostet unglaublich viel Geld

00:37:00: aber das schlimmste ist es ist mega frustrierend aber den haben wir damals den Projekten der einfache Suchmaschine gebaut oder einfach.

00:37:09: Alle möglichen Informationen reingesteckt haben und dann kannst du halt so full text search machen verschiedene Datenquellen und man hat dann einfach die Dinge gefunden.

00:37:18: Die man gesucht hat oder man hat sie nicht gefunden als nicht existent waren beides was total valide unten mega großer Mehrwert und.

00:37:27: Und das ist super coole was du über den Ansatz gerade beschreibst danach werden dir deine Kunden die Fachbereich auch kreativ weil dann sehen sie wirklich haben Einblick auf Ihre Daten dann formulieren Sie auch einen

00:37:37: separation die auch viel anfassbar da ist dann kommen die die nicht mehr um die Ecke und dann kommt nicht mehr die Idee wir wollen die große für die krebsmenschen ins Lösung Dateisystem oder was auch immer

00:37:47: wenn dann wird's dann wird's dann ganz konkret und sich darüber dann anzunähern er das macht doch die mehr Spaß zumindest Tages.

00:37:54: Ja finde ich auch ich sehe da aber auch so ein bisschen unserem Job drin denn

00:37:59: wir wir wirken nach außen finde ich auch auf so Konferenzen und so ja immer als die die Leute die sich sowie der Technik voll auskennt und hier / gestiegen sind und ihr macht auch Sachen die ich verstehe ich gar nichts und das finde ich cool aber

00:38:15: ich glaube im Projekt.

00:38:17: Ist es natürlich wichtig dass man dass man die Expertise hat dass man sich die Fachkenntnis hat um auf was umzusetzen und jetzt in so einem Bereich auch recht das mathematische Hintergrundwissen hat wie du es weißt Blaster Mini du hast gerade ein T-Shirt auf dem steht Mathe

00:38:31: was habe ich gerade eben ja schon gewundert aber ich glaube zu diesen Weitblick zu haben und zu wissen okay unser Kunde

00:38:40: der kann das vielleicht gar nicht richtig greifen

00:38:42: da fehlt die Erfahrung einfach weil sich der Kunde jetzt gleich bezogen holzverarbeitungsmaschinen ausgedehnt da die Expertise hat und dann wirklich so Schritt zu Schritt mit dem Kunden gemeinsam zu gehen ist aber okay lass uns mal was Kleines machen möchten ist keine Beauftragung für zwei Jahre haben

00:38:56: oder vielleicht mal für zwei Monate und das schaffen wir schon was richtig kleines cooles hinzustellen oder Mehrwert siehst das finde ich es halt das total wichtiges und so Projekt weil.

00:39:06: Entsteht mehr wert und ich finde dadurch entsteht ja auch auf dem Vertrauen ob da man darauf dass man dann aufbauen kann einfach.

00:39:14: Absolut an.

00:39:16: Das Problem halt oder die Situation nicht will gar nicht von Problemen reden die Situation ist wir werden genau die darauf die einander telefoniert hat funktioniert dabei jeden Kunden sehr sehr.

00:39:26: Der Beck Gutschein.

00:39:28: Die sind dann aber oft auch schon mal diesen Schritt weiter wir wir propagieren ja eine agile Vorgehensweisen unseren Projekten und werde guter vorher und gemacht haben und damit zu begründen und und selbst auch glücklich machen.

00:39:42: Man hat natürlich bei herstellenden Unternehmen oft noch etwas davon traditionelle Rissbild wie Software oder die Produkte entwickelt werden klar wenn ich so eine Maschine herstelle die agil zu entwickeln.

00:39:54: Geht nicht mehr die kommen aus einer anderen Welt und da natürlich dann zu sagen okay wir machen jetzt ein klein Iterationen ich kann dir nicht sagen was die and Ausbaustufe ist aber lass uns mal gemeinsam jetzt die die ersten kleinen Schritte gehen das zu kommunizieren

00:40:08: ist auf jeden Fall meiner Herausforderung.

00:40:12: Ja ist absolut also ich meine das ist ja letztendlich auch ein Teil von meinem Job ich bin ja auch so als chalcodes unterwegs und.

00:40:19: Ich habe auf die Situation das auf der gegenüberliegenden Seite also beim Kunden dass du ein gutes Verständnis von dem da ist was für Ton und der Kunde da Lust drauf hat aber ich kenne dich auch Situationen wo man dann einfach im Umfeld ist das Ziel sehr traditionell geprägt ist

00:40:34: und wo man halt am liebsten

00:40:36: eine Deadline festlegen möchte und sich dann auf einen Festpreis einigen weil man dass es vielleicht im Maschinenbau auch so macht dass du da einfach sagst ok in 6 Monaten ist die Maschine fertig und die kostet es zwei Millionen Euro und dann passt es aber auch.

00:40:49: Aber wenn man Cindy spezifizieren kann meinetwegen ja kann man ja sich über Festpreise Gedanken machen aber das kann man in der IT glaube ich.

00:40:58: So gut wie nie und bin jetzt Bier über sowas wie data science am Ende des Tages hier reden wissen noch mal schwieriger.

00:41:06: Ich erzähl das mal gerne Geschichte ich habe die wahrscheinlich ihren Podcast auch schon 2345

00:41:11: man erzählt aber als ich Anfang der 2000er angefangen habe Informatik zustehen zu studieren

00:41:17: dagegen an der der Tür von meinem ein Professor von Zettel das Wasser Zeitungsausschnitt oder irgendwie klappt Zeitungsausschnitt und sinngemäß stand da drauf.

00:41:26: Was dreiviertel aller IT Projekte scheitern

00:41:29: und ein Viertel weder in time noch im Budget fertig wird und da dachte ich mir so mit Anfang 20 so Hi Wolfgang solltest du das gleiche wie BWL studieren

00:41:40: mach dich richtig gut für die Zukunft viel passiert softwarekrise und zu dieser Siegeszug oder die Revolution von diesen ganz dagegen vorgehen und so und es ist heute ich glaube das Nähkästchen plaudern

00:41:54: was ist Leute zu Glück zumindest bei uns anders also dreiviertel der Projekte scheitern nicht bei uns weil das wäre sonst auch sehr sehr frustrierend aber ich glaube.

00:42:04: Dieser Wandel ist da halt einfach wichtig und der ist bei uns in der Branche auf jeden Fall seit 20 Jahren stark hier vertreten aber

00:42:11: ich verstehe es auch wenn du einen anderen Branche bist dann ist Software halt nichts greifbar ist für dich.

00:42:15: Genau das dann das dann verständlich zu machen ist es schon immer wieder mal ein bisschen bisschen Arbeit aber ich glaube noch viele Beispiele wo anfangs das sehr sehr kritisch gesehen hat der Mann wollte den Festpreis hat sich dann auf einen gutes Konstrukt einigen können

00:42:32: und am Ende des Tages

00:42:33: hat es dann noch funktioniert ja und sie waren ja noch oder sind da die vor dann glücklich jetzt zufriedener Kunde Nummern hat eine partnerschaftliche Zusammenarbeit auf Kita Viren können.

00:42:43: Ja soviel zu dem kleinen Exkurs zum Thema Vertragsmodelle und Software

00:42:51: aber ich möchte euch beide noch nicht gehen lassen denn ich habe noch ein paar Fragen an euch und zwar wir müssen bisschen über Projekte gesprochen was mich interessieren würde

00:43:00: und vielleicht ist es auch ein bisschen eine freche Frage aber ich bin immer bei solchen heizteam skeptisch

00:43:07: also so bei diesem ganzen KI sagten so als sich bei der Informatiker Vergangenheit oder von Migrationshintergrund das Informatik und Softwareentwickler das heißt ich verstehe das schon den in den Grundzügen wie die ganzen Sachen funktionieren

00:43:21: unter Fenstern immer lustig das überall wenn zu wenig businessteam geht steht überall was drauf mit AES ist überall artificial intelligence für das brauchen wir unbedingt

00:43:30: und vielleicht ein paar Andreas Sicherheitsthemen wie ist das denn bei predictive maintenance ich kann mir das nicht vorstellen dass jedes Unternehmen das irgendwo vielleicht mal hört wie gesagt das noch Konferenz Fachpublikationen C und dann essen

00:43:43: erstmal drüber nachdenken ist das was für uns brauchen wir das haben wir dadurch einen Vorteil müssen damit sie nirgendwo wir dürfen jetzt uns nicht ablenken lassen wenn die Konkurrenz vielleicht dann wird mit Bügeltisch maintenance macht und wir wir versäumen das jetzt dann haben wir das Nachsehen also dass diese Gedanken verstehe ich.

00:43:58: Frage an euch beide ist jetzt aber gibt's Broschen wo das überhaupt gar nichts bringt oder wurde vielleicht

00:44:07: prädiktiv maintenance was ist wo wo wir jetzt Aussagen würden wenn das Kunde um die Ecke kommt sag ich hätte Interesse am Produkt im Internet hier für mein Business wo wir vielleicht eher sagen würden.

00:44:17: Ja schön aber schau mal wir haben ja noch was ganz anderes das würde für dich vielleicht viel besser passt also du weißt wie Robert du hast erwähnt.

00:44:25: Es war für manche Kunden schon Briesen Mehrwert denen einfaches Dashboard für eine Visualisierung hinzustellen muss ich die Daten anschauen könntest du sowieso schon sammeln dadurch entstand schon großer Mehrwert.

00:44:37: Brauchte man die die übernächste Ausbaustufe jetzt erstmal nicht und

00:44:42: jetzt werde ich die Spanne Frage fällt euch das spontan vielleicht noch irgendwie so eine Branche den Use Case ein wo das einfach komplette falsche Ansatz ist.

00:44:53: Vielleicht

00:44:55: ich kann etwas so bevor ich einen Controller use geht sagen dass ein bisschen allgemeiner erzähl also wir haben über die Stufe gereden von reaktiv zu präventiv und wenn wir in dieser Richtung und bewegen wollen

00:45:12: das heißt wir werden immer komplizierter Methodik haben die auch irgendwie maintenance braucht also das heißt es wird dass das hat auch irgendwelche Kosten.

00:45:24: In manche Fälle

00:45:26: Direktive Kosten sind nicht so hoch dass man überhaupt dass es sich lohnt dass man diese ganze infrastructure Bau diese ganze data maintenance pflegen unser diese ganze Entwicklung Kosten

00:45:41: manchmal ist lohnt sich einfach nicht also man muss ich glaube davor eine vielleicht Kostenanalyse machen Marktanalyse machen ob das überhaupt eine richtige Ansatz ist bei bestimmter Anwendung.

00:45:55: Super super schöner. Ne fand ich wirklich überlegt aber reaktiv

00:46:00: naja wenn es nicht um eines Tages kostet das gerade eine Maschine kaputt ist steht oder was auch immer oder wenn der Kosten der der niedrig sind in das mal so

00:46:10: na ja dann ist es schon wirklich wirklich wirklich schwierig mit einer prädiktiven Lösung etwas Besseres hinzubekommen weil wenn einfach die die Fehlerkosten wo die Tricks sind aber es ist schon auch total total interessante Situationen haben witzigerweise Samineh und ich gerade in einen konkreten.

00:46:28: Immer wieder ja das Jungs wirklich wirklich dann 44 Komponenten und überlegen ja was denn jetzt hier so die reaktiven Kosten.

00:46:37: Also was der Wurst Case in dieser Maschine gerade ausfällt Firmenkunden und

00:46:42: na ja was sind die Predigt ja wenn der Übermensch Überblick des maintenance gehe dann habe ich dir auch mal welche Wahrscheinlichkeiten dran und so weiter und so weiter ne was heißt das Handy 0 oder 1 sondern ist Feld mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit aus und wie auch immer das heißt auf das generiert bin natürlich draußen anzustellen ist

00:47:00: nicht immer so dass wir damit billig Tierfriedhof maintenance jedes Bauteil sagen können dass ich das hier gerade lohnt also

00:47:08: das total spannend richtig warm hier so dass ich auch noch gar nicht bewusst es wird vor 12 Jahren mit näher mit dem Thema oder einander gesetzt aber wenn man das wirklich anfängt zu modellieren

00:47:18: ich bin das schon relativ ruhig.

00:47:20: Außerdem standen. Hätte wäre ich jetzt ehrlich gesagt auch nicht drauf gekommen aber also wenn wenn man so von der Technik sich nähert dann ist es ja vielleicht erstmal zu die Frage

00:47:30: wow kann ich das optimieren ist es möglich habe ich die richtigen Daten habe ich die richtigen Algorithmen habe ich die richtigen KI Modelle habe ich genug Grafikkarten in meinem Rechner bis durchzurechnen aber klar wenn dann am Schluss rauskommt wirtschaftlich betrachtet,

00:47:45: macht keinen Unterschied also.

00:47:46: Masken Unterschnitt gibt's den fire oder die Lösung ist najstarija zwei Geräte aber es ist nicht nachhaltig ist mit Sicherheit keine Lösung aber manchmal ist leider dann doch noch die günstige Lösung erstelle aber zwei Geräte immer nach deiner Auszeit Blog Seite auf andere und wartest dass

00:48:02: die Situationen haben wir in dem Fall auch bei dem Kunden auch das ein oder andere Mal dass das dann einfach die Lösung ist und dann können wir da.

00:48:11: Und die besten Modelle natürlich führten uns zeigen dass diesen Ansatz wären wir nicht schlafen können.

00:48:19: Apropos Modelle ich habe mich neulich mal über so KI unterhalten und da war so ein Punkt in der Unterhaltung.

00:48:30: Das oftmals dass man oftmals bei KI gar nicht so hundertprozentig nachvollziehen kann wie eine Entscheidung getroffen wird dadurch

00:48:38: ich glaube im im in der öffentlichen Debatte hört man das öfter mal bei beiden welchen zur neuronalen Netzen dass man da nicht so hundertprozentig jetzt nachvollziehen kann was da genau passiert und da gibt's ja auch so diese

00:48:50: was ist das die Initiative deine Bewegung

00:48:53: von dieser explainable ai arroz darum geht Scheidung nachvollziehbar zu machen was ich ganz privat cool finde zb im Hinblick auf sowas selbstfahrende Autos das Handy ist ganz ganz gut wenn man nachvollziehen kann warum wird X oder Y gemacht oder waren wir die diese Situation so entschieden dass

00:49:11: Mindestlohn Black Box KIS der für die mich glaube ich schlecht fühlen Frage an euch beide.

00:49:19: Da ja jetzt bei predictive maintenance natürlich auch in welche Modelle und welche KI Technologien zum Einsatz kommen.

00:49:26: Gibt's da auch ein Trend seitens dieser Kunden dass man das wissen möchte nachvollziehen kann wie was wie was entschieden wird.

00:49:36: Oder ist das egal.

00:49:42: Also soweit dass ich das gesehen habe von dem Projekt dass ich drin bin und von dieser Post hat Zeit und ich war auch vor zwei Woche auf einen Konferenz und jeder zweite Tag war interpretability explainable ai und so weiter

00:49:59: ich bin der Meinung dass die Lösung verdickte maintenance Lösung zwei unterschiedliche Art von Benutzer hat die Leiche die Gruppe die

00:50:09: was deren egal ist wieso diese Entscheidung und getroffen ist aber

00:50:16: die andere Gruppe vielleicht die meine ich wenn die Leute dieses dieser Lösung eigentlich im Betrieb erlauben lassen müssen oft interessieren sich zu wissen wieso kam diese

00:50:30: Aldor oder diese Laufzeit raus aus Hotel und ich sehe das oft so weil

00:50:38: Beispiel in unserem Fall die sind Ingenieuren die das Gerät gut kennen und es interessieren sich einfach zugesagt wieso diese Nutzung Merkmale hat größer der Effekt

00:50:50: welche Merkmale waren wichtig und ich glaube ein Grund dafür ist das also dieser vertrauen dürfen wir das überhaupt benutzt.

00:51:00: Und es gibt diese Frage die ein bisschen weiter geht die wollen nicht nur wissen dass ein Teil ein Komponente irgendwann ausfällt sondern wenn

00:51:14: bin die ein Modell haben die es irgendwie auch sagen kann wieso oder welche Merkmale eine Rolle spielen die können das ganz auch vielleicht verhindern.

00:51:22: Und das Geld auch wieder so in die einen an andere Richtung von Geschäftsmodelle ich kann bessere Maschine mit solche Modelle vielleicht herstellen.

00:51:31: Und nicht nur diese Service diese Politiker nein Service Anbietern.

00:51:39: Merkels klingt einleuchtend und da was du auch gesagt hast Samineh dass dass es vielleicht in welche Ingenieure das noch mal genauer wissen möchten das kann ich auch glaube ich ganz gut nachvollziehen wenn man jetzt so seine Arbeitszeit investiert um Gerät zu konstruieren

00:51:53: dann da ist man sicherlich sehr interessiert daran herauszufinden wo vielleicht es noch ein Optimierungspotenzial da ist und nicht nur wieder Zahl bekommen ihr 15,

00:52:02: da 50 15er cool.

00:52:09: Wir sind jetzt hier zum Zeitpunkt der Aufnahme im Jahr 2022 und.

00:52:15: Was glaubt ihr denn wie sich dieses Thema weiterentwickeln wird ich weiß es ist schwierig ihr habt eure Kristallkugeln da.

00:52:23: Ich möchte euch ja jetzt nicht irgendwie festnageln auf irgendwas aber auf Basis von der ganzen Erfahrung die jetzt theoretisch und fahre immer praktisch gesammelt ab

00:52:32: was glaubt ihr denn was für eine Rolle predictive maintenance vielleicht in den nächsten fünf Jahren spielen wird.

00:52:38: Wird es ein richtig großes Ding und es wird überall prädiktiv maintenance geben in meiner Kaffeemaschine im Auto und in allen Maschinen die irgendwas produzieren oder ist es vielleicht eher.

00:52:48: Dann 9:30 Uhr mal das kommt umgeht.

00:52:51: Wir laufen ja tatsächlich sogar ich weiß vor 23 Jahren wurde practice Mason Interesse Riesenthema mit einem riesen Milliarden was was ich spreche dumm da standen Markt gesehen

00:53:05: Dieter hat mich erreicht er sonst habe ich irgendein eineinhalb thematisch etwas nicht so dieser dir extreme Markt

00:53:13: ambi Smart vor 23 Jahren vorhergesagt wird das heißt glaube also ich.

00:53:20: Das hoffe ich dass das in nächsten Jahren vielleicht auch realistische Erwartungen an die das Thema an Produkt ist maintenance.

00:53:29: Eingestellt werden alles müssen wirklich nicht alle Probleme und manchmal brauche ich gleich auch gar nicht da aber das wird es in den nächsten Jahren hoffentlich auch auch kommen die

00:53:41: Maschinenhersteller allgemein ja wärmen

00:53:45: weiteren Digitalisierung Script werden wie einnehmen was heißt ich habe dann die verbundenen Geräte was mir plötzlich auch viel viel mehr ermöglicht

00:53:54: Stopp diese Hausaufgaben wären jetzt in den nächsten Jahren natürlich auch immer mehr Hersteller machen

00:54:00: es ist auch vollkommen klar wir sind Deutschland als ein ein Land was natürlich in der Produktion bei wer stark ist da auch weltweit führend.

00:54:09: Arbeit man kann natürlich einen Produktion

00:54:12: Prozess nur bis zu einem gewissen Punkt optimieren irgendwann hat er sein Maximum erreicht sondern muss ich überlegen womit kann ich jetzt weitere Mehrwerte

00:54:20: die von ich glaube da ist ja zumindest bei Deutschland schon ein Land wo ich da noch unglaublich viel Potential Veum auch wirklich in in 5-6 Jahren oder.

00:54:32: War noch immer zehn Jahren noch sagen zu können ja wir sind auch nach wie vor der Spitzenreiter und ich glaube da steckt

00:54:40: noch enorm viel Potential und ich glaube auch führt passt schon kein Weg dran vorbei.

00:54:45: Robert du hast gerade gesagt dass wir in Deutschland hier sehr stark sind im Bereich der Produktion überreichte Industrie

00:54:52: und könnte man jetzt sagen dass dieses predictive maintenance

00:54:57: eine Facette der Digitalisierung in dem Bereich ist dass es aber dort noch andere Dinge gibt also wenn wir Daten sammeln wenn wir Maschinen mit Sensoren vollpacken dass es halt.

00:55:09: Man verpasst und die Staaten verwenden könnte jetzt für predictive maintenance aber halt nur bis zu einem gewissen Level man kann dich man kann irgendwann kann man sich weiter optimieren wenn man jetzt.

00:55:20: Du bist das gewisse gütegrad erreicht hat aber man vielleicht noch dadurch dass man sich mit diesen Daten beschäftigt weitere Mehrwerte irgendwo finden können.

00:55:30: Live soccer.

00:55:31: Genau.

00:55:32: Genau das ist das würde ich schon sagen aber allgemein durch solche connecte meine Geräte ich sammle data ich mache meine Geräte intelligenter ja muss ja nicht immer alles Dreck nicht klaut gesammelt werden mal wie auch immer was ich da baue

00:55:47: da die schon enorm viel Potenzial ich hatte dieses Betreibermodell mal angesprochen wie gesagt da schwer haben sie alle von Speicher der Pass mal Zukunft wird aber.

00:55:58: Wurde schon die Prognose wagen dass wir da einen einen deutlichen Wandel sehen würden das wird nicht immer die practice maintenance irgendeiner dich notwendig ist ne aber manchmal doch doch dass dass das.

00:56:11: Das Dashboard ausreichen ja dass das mit Sicherheit aber das da eine gewisse Intelligenz natürlich in die Geräte reinkommt dass die Geräte vernetzt sind dass sie mit aus Daten mehr Werte ziehen.

00:56:25: Würde ich schon die Prognose waren dass das Gas im großen Teil in der Industrie der Standard sein wird.

00:56:32: Okay sehr spannend Samineh an dich habe ich auch noch eine Frage.

00:56:38: Warum sollte denn jemand der wenn man jetzt gerade so sich für ein Informatikstudium entscheidet oder für ein Mathestudium warum sollte man sich denn dann vielleicht mit dem Bereich predictive maintenance.

00:56:50: Beschäftigen.

00:56:52: Sehr gute Frage wieso hat dass mich so interessiert viele.

00:56:59: Darauf wollte ich raus.

00:57:01: Genau also ich finde es sehr sehr interessant dass man die.

00:57:09: Die Modelle die man in academia irgendwie optimiert hat und perfektioniert hat ihn eine.

00:57:19: Industrielle Anwendung kann zu ändern also ich glaube das ist da eine.

00:57:25: Sehr interessante Use Case für die KI Modelle für die Arme schnell ist Lernmodell und.

00:57:36: Also wir haben über unterschiedliche Vorteile von predictive maintenance.

00:57:41: Geredet also kommst du nicht sparen und so weiter aber

00:57:47: ich glaube der Präsident Menken das kann auch viel mehr als das sein ich glaube Predigt meinte dass man kann auch mehr Sicherheit bringen ihn.

00:58:01: Kritische Anlagen und das ist auch etwas das sehr interessante Ziel ist dass man direkt bei diesem in dieser fällt einfach irgendwie ein.

00:58:13: Das klingt auf jeden Fall sehr motiviert zum Schluss habt ihr noch irgendwas was total wichtiges für Intimbereich berichtet maintenance was wir bis jetzt aber noch nicht angeschnitten haben.

00:58:28: Natürlich nur ganz ganz viele Dinge nicht angeschnitten du hast die die mit Nutella ne das natürlich so etwas das natürlich Samineh für Donnerstag mitnehmen

00:58:36: ich auch natürlich natürlich interessiert dann was was steckt da jetzt überhaupt dahin kann aber was ist das für mathematische Modelle Themengebiet

00:58:47: was jetzt gar nicht so angeschnitten haben ja oder die kann ich jetzt überhaupt ein praktisch so eine Vorhersage machen das Gerät läuft drin.

00:58:56: Beiden Monaten aus 3 Jahren vielleicht was mit mir spontan direkt mal einfallen ich noch interessant ist.

00:59:05: Was ergibt die man machen kann.

00:59:08: Ja und dann können wir auch sehr gerne machen und zwar wenn ihr Lust habt dann können wir uns ja gleich verabreden vielleicht für eine Folge Folge sagt man das für den Nachfolge folge ich muss mal überlegen uns richtig sagt aber wenn ihr Lust hat.

00:59:22: Wenn ihr Lust habt können wir uns ja gleich im Nachgang noch für eine weitere Folge verabreden

00:59:28: und dann machen wir mal in die tollsten mich würde das auch interessieren wie kann ich aus einer großen Menge von irgendwelchen Sensor werden später vielleicht irgendwie

00:59:38: bestimmen wann ich was austauschen muss an seinem Geräte um da möglichst effizient zu sein.

00:59:44: Ja Sabine Robert ich möchte mich trotzdem erstmal bedanken bei euch für eure Zeit und für diesen ersten groben Überblick über dieses Thema blickt dismantle und ich fand es interessant ich habe

00:59:56: nicht nur gelernt was reactive maintenance ist.

00:59:59: Sondern hat auch einen ganz guten Überblick über das Thema bekommen und dann ja vielen Dank dafür.

01:00:07: Ja danke schön.

01:00:09: Danke dir es hat es Spaß gemacht.

01:00:11: So das war's für heute ich hoffe es hat euch Spaß gemacht wenn Ihr Feedback für uns habt dann erreichte mich per E-Mail unter Podcast at inovex.de

01:00:20: und ich würde mich freuen wenn ihr uns auf unseren sozialen Kanälen folgt beispielsweise auf Instagram der Link dazu den findet ihr in den Shownotes und ich sage an der Stelle tschüss und bis zum nächsten Mal.

01:00:31: Intro