KI bei TRUMPF: Wie das Momentum genutzt wird, um sich als Organisation neu zu erfinden

Felix Schlenther (0:00)

Herzlich willkommen zum AI FIRST Podcast. Heute zu Gast ist Sarah Engel, die Head of AI bei Trumpf, einem familiengeführten Hochtechnologieunternehmen aus Deutschland. Maschinenbau, bekannt für Werkzeug, Maschinen, Laser, Technik, also richtig tiefe Ingenieurskultur. Und sicherlich ist KI auch kein neues Thema für Trumpf, aber gewinnt an Relevanz. Und Sarah ist dort vor etwas über anderthalb Jahren gestartet, um diese Transformation weiter voranzutreiben. Und ich bin ganz gespannt, was du in der Zeit gelernt hast, wie du darüber nachdenkst, KI in solch ein Unternehmen zu bringen und was ihr bisher schon erreicht habt und für die Zukunft plant. Sarah, schön, dass du da bist.

Sarah Engel (0:45)

Felix, ich freue mich auf das Gespräch.

Felix Schlenther (0:48)

Erzähl doch einmal kurz, wer du bist und was deine Rolle und dein Mandat bei Trumpf ist.

Sarah Engel (0:54)

Ich bin Sarah gesamtverantwortlich für KI bei Trumpf. Das heißt, global für KI in den Produkten und Services, also alles, was Richtung Kunde geht und auch unsere Innovationsfähigkeit nach außen bringt, als auch nach innen. Wie können wir eigentlich interne auch effizienter werden und bessere Qualität bringen, auch für die Kunden produktiver werden, sodass alle Mitarbeiter ihn auch KI intern nutzen können?

Wir haben vor eineinhalb Jahren in etwa gestartet, seitdem echt auf einer guten Reise der KI-Transformation. Vielleicht da auch zu Beginn, seit ich glaube so zehn Jahren oder so, macht Kuppen schon echt viel im Bereich KI, vor allem in den R&D-Bereichen. Und was aber schon neu war, ist es wirklich so in alle Bereiche auszuwollen. Also das war der größte Impact jetzt auch, den man spürt, was da so vorangegangen ist.

Felix Schlenther (1:43)

Du bist ja auch nicht erst jetzt eineinhalb Jahren in dem Bereich, sondern schon seit vielen Jahren beschäftigt dich KI. Wie kam es denn dazu? Wie bist du auf das Thema gekommen und was fasziniert dich daran?

Sarah Engel (1:54)

Ich fasziniert total, wie unser menschliches Gehirn funktioniert und vor allem die Schnittstelle zur Technologie. Also was können wir eigentlich von unserem menschlichen Gehirn und von einem Nervensystem lernen, um es auf Technologie zu übertragen? Und so bin ich auch im KI-Bereich gerutscht quasi. Im Studium schon Informatik und Kognitionswissenschaften. Weil gerade auch mit Technologie kann man dann anders um wieder versuchen zu modellieren. Was hat man dann eigentlich verstanden, wie unser Gehirn überhaupt funktioniert mit den neuronalen Netzen et cetera?

Und wenn man das dann modelliert, bekommt man auch da wieder Eindrücke, was wir schon wissen und wo es vielleicht auch nicht passt. Also wir können das als Methode nutzen, um noch mal mehr über den Menschen auch zu erfahren. Natürlich ist mittlerweile ein ziemlich starker Shift auf diese sehr starke Sprachverarbeitung in der Linguistik, wo KI sehr stark dabei unterstützt, verschiedene Aufgaben zu erledigen, gerade auch in der Sprachverarbeitung. Und daher war das schon auch ein Shift. Ich war Anfangs in der Robotik unterwegs, gerade so Mensch-Maschine-Schnittstellen, um tatsächlich neuronale Signale abzugreifen vom Gehirn oder auch von Muskeln, um dann zum Beispiel, wenn jemand einen amputierten Arm hat, dann eine Prothese dranzupacken, die dann auch neuronale gesteuert werden kann. Das heißt, da braucht es auch eine Übersetzung quasi von neuronalen Signalen über die Technologie, um dann so eine Prothese zu steuern. Das war so mein Start und habe dann natürlich nach unterschiedlichen Jobs auch in der Industrie gesucht. Das war KI noch nicht so der Begriff, der sinnverbreitet war. Ich habe dann bei IBM in Cognitive Computing, wie ist der Bereich damals, gestartet in unterschiedlichen KI-Projekten, wirklich in der technischen Umsetzung.

Jetzt zunehmend mehr nicht nur KI-Strategie, weil es mich interessiert, wo ist eigentlich der Gestaltungsspielraum? Wo sind die Hebel, die wir in Organisationen haben, um wirklich als Chance zu nutzen, diese Technologie, um dann Unternehmen neu zu denken, voranzukommen, sich weiterhin innovativ und auch kompetitiv aufzustellen in einem Markt, der schon sehr, sehr dynamisch ist aktuell.

Felix Schlenther (3:52)

Als du vor anderthalb Jahren bei Trumpf gestartet bist und so in das Unternehmen reingeschaut hast, wo hast du dort überall schon KI gefunden? Du hast gesagt, im R&D-Bereich. Was habt ihr damit schon gemacht? Und was passierte vielleicht auch schon darüber hinaus?

Sarah Engel (4:08)

Es ist auch schon gesagt, Hochtechnologieunternehmen, sondern auch für mich total beeindruckend. Also Ingenieure, Ingenieurskunst, Physiker, die echt exzellente Arbeit machen und vor allem in den R&D-Bereichen. Da gab es auch schon KI-Teams, die dann gerade an der Robotik, also wie kann ich in der Produktionslinie beispielsweise, mit Werkzeugmaschinen, die rund um die Blechverarbeitung sind.

Aber das alles war es danach, also nachdem die Teile geschnitten wurden und dann auch auf dem Band landen. Die Absortierung war eins der großen Themen, um überhaupt produktiver zu werden, auch in der Produktion. Also das heißt, Ende zu Ende auf den Prozess abzudecken. Und da hat man viel dran geforscht. Mittlerweile gibt es auch Produkte, auch auf dem Markt. Und diese Teile dann beispielsweise zu erkennen, dann auf den Greifarm zu steuern, weil wenn die Teile jedes Mal unterschiedlich sind, muss man früher natürlich die Roboter, die diese Teile dann auch greifen oder menschlich absortieren, auch das ist möglich. Aber gerade wenn wir bei den Robotern bleiben, muss dann jedes Mal neu programmiert werden. Da haben wir jetzt Riesenchance, gerade mit Machine Learning, hier besser zu erkennen, viel flexibler zu erkennen, wo sind die Teile, wie müssen die gegriffen werden, wo muss man die danach auch hinsortieren. Das ist jetzt so ein Beispiel. Ein anderes ist in der Lasertechnologie, wenn man so Schweißnähte beispielsweise von Elektromotoren hat und auch da die Schweißnähte auf Qualität zu kontrollieren.