Wenn KI laufen lernt – Physical AI definiert Industrie und Mobilität neu

00:00:00: Menschenähnliche Roboter setzen zu tausenden Batterien für Autos zusammen, die dich und deine Liebsten später völlig ohne menschlichen Eingriff zum Restaurant oder in den Urlaub fahren können.

00:00:11: Was nach Science-Fiction klingt ist längst greifbare KI Realität oder wie man es neu Deutsch auch nennen kann, Physical AI.

00:00:20: Wir sprechen heute über das immense Marktpotenzial von Humanoiden und Robotaxis und werfen einen Blick hinter die Kulissen eines Autobauers, der kurz davor steht, Physical AI in Serie zu bringen.

00:00:47: Moin Pascal!

00:00:48: Ja genau hier an dieser Stelle da lohnt sich doch mal ein kleiner Blick auch auf die Zahlen.

00:00:53: das wollen wir heute mal machen.

00:00:55: erstmal heil

00:00:55: Das machen wir.

00:00:56: Erstmal hallo Janik Ich sehe noch einen Menschen, ich bin ein Mensch du bist ein Mensch.

00:01:00: das beruhigt mich.

00:01:01: Genau wir reden hier nicht zwei humanoide miteinander doch wir sind humanoid glaube ich.

00:01:05: aber ja vielleicht

00:01:06: ich denke schon Aber

00:01:08: wir sind noch aus Fleisch und Blut, können uns noch einigermaßen eigene Gedanken machen.

00:01:12: Das wollen wir heute tun und wir wollen auftaktmäßig dazu erstmal so'n bisschen auf die Welt der Zahlen schauen denn wir haben in der vergangenen Woche hier und da ein paar neue Reports, ein paar neuen Zahlen bekommen zum Thema Physical AI unter anderem auch eine neue Studie von Strategy End, die nämlich sehr eindrücklich zeigt dass wir es bei Physical AI nicht mehr mit einem Nischenphänomen zu tun haben, sondern ja quasi mit einer der größten Industrie-Revolutionen, einer der grössten Industrie Schübe innerhalb der nächsten Dekade.

00:01:48: So erstmal so ganz grundsätzlich für alle die noch nie was mit dem Begriff physical AI zu tun gehabt haben oder gar nicht so richtig sich vorstellen können, was das eigentlich bedeutet wenn man das mal auf einen Satz runter bricht kann man sagen Physical AI beschreibt KI-Systeme, die nicht nur digital denken können sondern die physische Welt begreifen und darin eigenständig handeln können.

00:02:11: Also fahren greifen interagieren mit anderen Menschen oder auch anderen Robotern Und am Ende des Tages auch eigenständige Entscheidungen zu treffen.

00:02:21: also kurz um die Grundlage für alles autonome Fahrzeuge humanoidoroboter smarte produktion allgemein und natürlich auch wenn man auf die ganz große ebene schaut, eine intelligente infrastruktur.

00:02:35: Das ist jetzt damit nicht nur die verkehrsinfrastruktur gemeint sondern quasi alles was wir im kontext der industrie an infrastruktur so haben.

00:02:43: auch dort spielt physikal als grundlage eine rolle.

00:02:48: erst mal das klingt ja jetzt erstmal auch ein bisschen abgefahren das klingte Nach einer Realität dies ja so in der Form.

00:02:55: Zumindest wenn wir auf unsere Branche, auf die Automobilbranche schauen noch gar nicht so existiert also wir sind da ja noch Pascal ziemlich in den Kinderschuhen.

00:03:04: und wenn etwas in den kinderschuhe steckt dann ist es klar Dann kann man auch erst mal gucken wo liegt denn eigentlich das Potenzial?

00:03:10: Das Marktpotenzial von einer Technologie oder hier vielleicht einem technologiefeld.

00:03:16: und da haben wir im strategy end drauf geschaut.

00:03:19: Und errechnet, dass wir weltweit schon im jahre zwei tausend dreißig von einem milliarden markt ausgehen können nämlich vierhundertdreißig milliarden euro steckt darin um das wie gesagt nicht erst in wie es viele Studien gibt zu anderen Themen, die immer sehr weit in die Zukunft schauen und gucken, irgendwann in deiner fernen Zukunft kann man vielleicht mal dieses Potenzial einfahren.

00:03:42: Aber nein!

00:03:43: Hier geht's tatsächlich um die nächsten vier Jahre und das passt ja auch so ein bisschen zum Entwicklungstykeln, zur Beschleunigung, die wir im Kontext von künstlicher Intelligenz an ganz vielen Stellen gesehen haben.

00:03:55: Wir reden hier nicht mehr von Zeiträumen oder Zeithorizonten, die in der fernen ganz nah an der Realität sind.

00:04:03: Für Strategy End wird physical AI damit wirklich zu einem absoluten Megasektor vergleichbar mit dem heutigen Cloud-Markt oder auch dem Smartphone Boom vor einigen Jahren, da steckt wohl enorm viel drin.

00:04:17: für Europa definieren die Analysten einen Markt von so achtzig bis hundertzehn Milliarden Euro.

00:04:24: Und Pascal, wir haben in dieser Stelle ja auch schon einige gerade auch kürzlich erst wieder viel über das Thema technologische Souveränität gesprochen.

00:04:33: Das ist ein Themenfeld wo sich Europa auch lauter Experten doch durchaus nach vorne also im vorderen Bereich tummeln kann.

00:04:42: Also Stradigien sieht hier alle Chancen dass Europa an der Spitze mitspielen kann.

00:04:48: Das sieht man ja auch daran, wenn mal zum Beispiel auf das Feld der humanoiden Roboter schaut.

00:04:54: Dass es hier einige Start-ups gibt die sehr weit sind mit ihrer Technologie und auch schon mit großen Industriekonzernen.

00:05:01: da kommen wir im weiteren Verlauf unseres Podcasts noch einmal an einem sehr schönen anschaulichen Beispiel drauf dass es durchaus Unternehmen gibt die da eine große Expertise aufgebaut haben und jetzt eben gesagt mit dicken Industrietankern zusammenarbeiten.

00:05:16: Genau noch mal ein bisschen zu den zahlen deutschland, zwanzig bis sechsundzwanzig milliarden euro das staffelt sich da nach unten klar stark wegen der automobilindustrie.

00:05:25: Das thema automatisierung sensori genau hau steckt hier in der heimischen industrie ganz stark und deswegen ist auch gerade in deutschlands das potenzial recht groß für diesen markt.

00:05:35: ich hab es ja grade gesagt und vielen auch kleineren unternehmen die sich schon schon tummeln also weiß nicht wie du siehst aber schon schon gewaltig was hier an an Beträgen aufgerufen wird.

00:05:48: Ja, ich bin da immer so ein kleines bisschen vorsichtig weil es erinnert natürlich immer... Immer so ein bisschen an die Hochrechnung gerade früh bei Technologien.

00:05:55: oder ist natürlich das ganz frühe Fazit immer schnell gemacht dass erstens einen riesen Milliardenmarkt werden wird und zweitens die große Chance irgendwie für heimische Player und Deutschland und Europa.

00:06:10: Da kann man natürlich aber auch früh in einer Technologie Sagen wir mal, und ich will jetzt gar nicht die Kollegen von strategy end irgendwie da kritisieren vor allem ohne das irgendwie die entsprechenden Studien und entsprechend Vorgehensweisen im Detail zu kennen.

00:06:26: Aber ich sage mal es ist natürlich vergleichsweise komfortabel sehr früh in einer Technologie Phasen einem Technologiefeld der Technologie Entwicklung Entwicklung zu prognostizieren dass das ganze riesig groß wird und Riesen großes Betätigung Potenzial.

00:06:43: Und deswegen bin ich da immer so ein bisschen vorsichtig, weil wir werden ja heute zwar auch nochmal im Schwerpunkt über humanoid Roboter sprechen später.

00:06:52: Weil es ein schönes Beispiel gibt was du schon gesagt aber Robotaxi hast du auch angesprochen und es erinnert mich halt auch sehr stark an das Thema autonomes Fahren wo die Prognosen auch schon seit seit Jahren fast schon Jahrzehnten also mehr als zehn Jahre zumindest Auch schon immer diesen berühmten Milliardenmarkt prognostizieren und erwarten, der in der Form oder Geschwindigkeit dann aber so doch nicht kommt.

00:07:21: Und da muss man natürlich jetzt beim Thema auch beim Thema Physikerlei und humanoide Robotik zum Beispiel auch ein bisschen aufpassen, dass wir das Ganze jetzt früh zu einem absolut riesigen technologischen Heilsbringer fast schon stilisiert Wo man dann in den nächsten jahren, dann auf alles erst mal stößt was roadblock ist und was dann doch schwierigkeiten und komplexität in der entwicklung ist.

00:07:47: also.

00:07:48: Will sagen ich bin da immer erstmal so ein bisschen vorsichtig muss ich gestehen

00:07:51: ja es absolut angebracht haben.

00:07:53: sie an anderer stelle hier gerade im kontext des autonome mobilität ja auch schon diskutiert das vieles was vor zehn Jahren vielleicht da prognostiziert wurde oder am ende gar nicht so eingetreten ist.

00:08:03: aber und das habe ich ja eingangs gesagt was sich an dieser an dieser prognose halt auch interessant finde dass is dieser Dieser Zeitraum für den Abgleich dieser Zahlen ist relativ überschaubar.

00:08:11: Also wenn wir uns sagen, hopfen auf Holz es gibt den Podcast in vier Jahren noch, dann können wir mal vielleicht den Abgleich machen haben wir ja mit einigen Themen vor und dann kann man ja mal zurückschauen ob das auch so eingetroffen ist.

00:08:25: ich halte das für durchaus realistisch.

00:08:27: und wenn man mal so bisschen schaut was ich auch ganz spannend finde was die Kollegen hätte ich beinahe gesagt aber die Lüsten die Experten von strategy enter aufgestellt haben sie haben eben auch auf die einzelnen Branchen geschaut Und das eben auch noch mal runtergebrochen.

00:08:39: und da ist momentan muss man ganz klar sagen physikal AI man wird definieren dass immer so ein bisschen gerade im kontext der automobilproduktion natürlich mit humanoiden robotern, aber physikal.

00:08:50: ai ist natürlich auch vor allem das thema autonomous driving also robotaxis autonome liefer flotten selbstfahrene logistik gehört auch dazu.

00:09:00: Der Markt mit einem größten mit hundertseptzig Milliarden Euro, die da prognostiziert werden.

00:09:04: Dahinter kommt erst in Industrieinfrastruktur mit neunundsechzig Milliarden euro humanoide Service Roboter wie sie selber nennen mit acht und sechzig Millionen Euro.

00:09:15: Das ist sozusagen der Bereich, den wir jetzt auch gleich nochmal ein bisschen tiefer diskutieren wollen.

00:09:19: Und auch das Thema Luftfahrt und Verteidigung.

00:09:21: Auch ein kleines Boom-Thema momentan mit autonomen Drohnen, mit KI gesteuerten Systemesimulationen usw.

00:09:28: Auch da liegt der Potenzialantif hoch bei fünfzig Milliarden Euro.

00:09:33: Dann gibt es noch Entertainment Healths und Medical.

00:09:35: Da sind die Beträge doch deutlich geringer.

00:09:38: aber wie gesagt das zeigt... Der Fokus oder der Schwerpunkt von physical AI ist momentan, wenn man so ein bisschen auf die Autoindustrie schaut vor allem auch im Bereich der Mobilität des autonomen Fahrens zu finden und danach kommt eben erst der Industriesektor aber eben auch mit hohen Zahlen.

00:09:54: Und um das Ganze noch mal ein bisschen zu untermauern, um einen kleinen Spezialblick jetzt auch auf das Thema Humanoide zu geben haben wir da eine zweite Studie, eine ganz aktuelle zweite Prognose von ID TechX Die nämlich einen Marktvolumen von neunundzwanzig, fünf Milliarden Euro bis zwanzig sechsunddreißig.

00:10:14: Im Bereich der vor allem im Bereich der Autoindustrie und der humanoiden Roboter.

00:10:18: hier sieht also ein bisschen andere Zahlen aber auch ein großer großes Gewicht und auch in anderer Zeitraum muss man dazu eben sagen vielleicht etwas konservativer einschätzung aber doch zeigt eben unterstreicht eben auch nochmal wie groß das Potenzial ist gerade in der Autoindustrie mit der starken Standardisierung, der Produktion.

00:10:39: Mit dem hohen Bedarf an Automatisierungen mit klaren Business Cases für repetitive Aufgaben am Ende des Tages.

00:10:46: auch Das ist ja wirklich das Ziel.

00:10:47: das sehen wir jetzt gleich auf unserem Beispiel.

00:10:49: ich will jetzt gar nicht noch acht mal drauf Tee sein Wir wollen ja gleich darauf eingehen.

00:10:53: aber Ja und dass es das ist eben da sieht man dass gerade die Autoindustrie in diesem Bereich im physical AI-Bereich wirklich große Chancen hat.

00:11:02: Ein Punkt und das finde ich ist auch noch relativ wichtig, den auch Strategy End nochmal deutlich macht.

00:11:07: Entscheidend wird sein, Plattformen, Standards, Ökosysteme innerhalb der nächsten zwölf bis vierundzwanzig Monate aufzubauen.

00:11:15: also heißt quasi wer jetzt nicht investiert, der nutzt später wieder fremde Systeme.

00:11:19: wenn wir das Thema Souveränität haben.

00:11:22: Wertschöpfung verschiebt sich stärker Richtung Software Modelle Infrastruktur, nicht mehr nur Hardware an sich.

00:11:29: Also wie gesagt sie sehen für Europa eben dieses Potenzial, aber nur ein sehr kleines Zeitfenster in denen das vielleicht auch am Ende des Tages durch.

00:11:37: dieses Fenster muss man halt auch gehen.

00:11:39: an dieser Stelle und dass ist relativ schmal wird zeitlich gesprochen.

00:11:42: Es gibt da durchaus wie gesagt stärken die man jetzt hat.

00:11:47: Aber man muss jetzt auf den Zug aufspringen und ich eben gerade auch in das Thema Software in das thema platform KI Modelle auch hier die Kompetenzen aufbauen oder die kompetensten nutzen die man eben auch vielleicht hat und dann nicht am Ende wieder nur hinterherzulaufen.

00:12:04: Und sich dann ja in USA oder China umzuschauen, um das Thema irgendwie zum Fliegen zu bringen.

00:12:09: Also hier auch wieder sozusagen das Window of Opportunity für das Thema technologische Souveränität.

00:12:15: Man souveräner zu sein in so einem entscheidenden Marktsegment, in so einen entscheidendem Technologie-Segment, um es vielleicht am Ende den anderen auch vielleicht vorzumachen.

00:12:25: Das wäre ja vielleicht hier eine Chance.

00:12:28: Ja wie man es vormachen kann oder wer vielleicht tatsächlich da schon Vorreiter ist das wollen wir uns jetzt mal ein bisschen spezieller an den Hand eines Beispiels anschauen.

00:12:37: Wir haben so oft diesen dieses Beispiel

00:12:40: getiesert

00:12:41: jetzt müssen wir auch

00:12:43: liefern jetzt müssen abliefern.

00:12:46: Nein, du sagst es ist ja spannend ein bisschen einfach mit dem mit dem Markt und so haben wir uns das auch gedacht mal einzusteigen um zu unterstreichen dass da eben auch großes Potenzial liegt.

00:12:54: Mir gefällt da ganz persönlichen Bauchgefühl sagen wir mal die etwas konservative Reschätzung gefällt mir im Bauch Gefühl ein bisschen besser.

00:13:03: aber Wir haben es gesagt, es gibt natürlich Unternehmen die tun sich da schon hervor.

00:13:08: Ich denke jetzt zum Beispiel auch an Schäffler wie letztes Jahr schon angekündigt haben als Motion Technology Company im Prinzip überall dort unterwegs sein wo so ein Bewegung geht und dort explizit auch stärker in das Thema humanoider Robotik einsteigen zu wollen mit all der Expertise, die man irgendwie im Haus hat.

00:13:25: Das heißt auch da eben nochmal ein Local Player, der dort groß als Industrieunternehmen einsteigen will.

00:13:31: jetzt erst mal ein anderes Beispiel und zwar einen Unternehmen das bereits schon so ein wenig ja die Hörner abgestoßen hatte im Bereich humanoide Robotik nämlich BMW.

00:13:43: Wir erinnern uns dran Janek Und auch wir haben es schon an der eine oder andere Stelle besprochen BMW hat bereits In seinem größten Werk in Spartenburg, den Einsatz von Humanoiden Robotern getestet.

00:13:57: Da geht es um den Figure Two der Firma Figure AI und dort ist er eben eine Karosserie Fertigung im Einsatz.

00:14:04: nun mal einmal ganz kurz noch zum um das nochmal auf die Platte zu holen Dort wurde eben in einem Einsatzzeitraum einer Pilotphase von zehn Monaten haben diese Roboter Inzwischen dann schon bei der Produktion vom März, dreißigtausend BMW X drei geholfen.

00:14:23: in zehn Stunden.

00:14:25: schichten sind die da unterwegs.

00:14:26: von Montag bis Freitag haben dort eben Blechteile für Schweißarbeiten präzise zu entnehmen und zu positionieren.

00:14:35: Anforderungen, hohe Anforderung an Geschwindigkeit und Genauigkeit im Millimeterbereich.

00:14:40: Man hat dort schon tausend zweihundertfünfzig Betriebsstunden gesammelt mehr als neunzigtausend Komponenten.

00:14:45: am Ende bewegt ungefähr eins Komma zwei Millionen Roboter Schritte gemacht.

00:14:50: einfach so paar Zahlen die BMW jetzt auch aktuell noch mal raus gibt welche Erfahrungen dort eben ins Badenburg gemacht wurden.

00:14:58: Und dort lautet auch ein bisschen das Fazit naja eigentlich verlief der Übergang so von der Testphase auch hin zu einem stabilen Betrieb schneller als erwartet.

00:15:09: Und um das jetzt eben noch mal eine Stufe weiterzubringen, hat BMW jetzt angekündigt diese Roboter nicht diese sondern auch humanoider Roboter im Deutschland im BMW Werk in Leipzig einsetzen zu wollen.

00:15:25: dort ist der humanoidrobot Aeon am Start der isst von Hexagon und Ja, schon bereits ein etablierter Partner vom BMW im Bereich Sensorik und Software schon unterwegs.

00:15:41: Und die haben eben letztes Jahr diesen EON vorgestellt... ...und auch schon im Dezember twenty-fünf angefangen den EON in Leipzig zu testen!

00:15:50: Absolut spannend, weil ich finde an der Stelle nochmal auch einhackend ganz interessant dass man sich jetzt zusammen hätte.

00:15:56: ja jetzt naheliegend wäre es vielleicht gewesen hier in Deutschland den Figur II einzusetzen sozusagen auf US-Technologie zu setzen.

00:16:03: Aber nein, wie man sitzt hier auch so bisschen auf dem lokalen Partner Hexagon soweit Ich weiß aus der Schweiz und das man zumindest hier auch vielleicht da wieder auf Europa schaut und sozusagen sich nach einem europäischen Partner da umschaut, finde ich auch auf jeden Fall einen spannenden Randaspekt bei der ganzen Sache.

00:16:25: Auf jeden Fall!

00:16:27: Wie gesagt man hat dann im Dezember vierundzwanzig schon angefangen diesen Aeon zu testen.

00:16:32: dem muss man sich wenn man es jetzt versucht sich den vorzustellen.

00:16:35: Podcasts sind wir kein visuelles Medium sondern Audio-Medium.

00:16:38: deswegen versuche ich das mal zu erklären.

00:16:40: aber im Endeffekt sieht er natürlich ähnlich aus wie viele.

00:16:44: Dieser humanoiden menschenähnlichen Roboter, menschenehnlicher Körper hat unterschiedliche Hand oder auch Greifelemente kann da also ganz unterschiedlich ausgestattet werden.

00:16:54: Auch mit Scantools kann er ausgestattert werden und der ist auf Rollen unterwegs das heißt es tatsächlich nicht auf zwei Beinen unterwegs sondern fährt sozusagen durch die Werkshallen ist dadurch aber auch mobiler zwischen verschiedenen Produktions Stationen und kann eben aufgrund dieser unterschiedlichen Hand- und Greifelemente eben auch ganz unterschiedlich eingesetzt werden.

00:17:15: Und da will BMW vor allem auch diesen multifunktionalen Einsatz so ein bisschen unterstreichen, nicht einen ganz einzelnen gezielten Einsatzpunkt unterstreichen sondern wirklich den breiten Einsatz und dem breiten Nutzen auch entsprechender Humanoida Roboter.

00:17:34: Und jetzt wird man im Anfang, im April dieses Jahres eben weitere Testphasen zu absolvieren.

00:17:41: Um dann tatsächlich in einen vollen Piloten dieses Jahr im Sommer sechsundzwanzig in Leipzig einsteigen zu wollen und ja nicht.

00:17:48: das Schöne ist jetzt dass BMW das Ganze nicht nur erzählt hat sondern BMW hat das ganze auch gezeigt und unser Kollege Timo Gilgen Timo war ja auch schon häufig bei uns zu Gast im Podcast, deswegen wird seine Stimme auch unseren Zuhörerinnen und Zuhöhrern bekannt sein.

00:18:07: Der war dort vor Ort, der konnte sich das Ganze anschauen und bevor wir beide jetzt nur über dieses Projekt sozusagen aus der Ferne sprechen haben wir Timo einmal gebeten uns ein kleines Statement dazu zu geben was er denn tatsächlich gesehen hat.

00:18:23: in München war das Event Tatsächlich und das wird er uns einmal ganz kurz in einem Statement näher bringen.

00:18:30: Wir hören mal rein!

00:18:31: Ja, also ich war Ende Februar bei BMW in München auf dem Talent Campus auf dem Neugebauten.

00:18:39: Das ist direkt neben dem BMW-Werk.

00:18:42: Ich glaube noch nicht mal ein Jahr alt das Gebäude.

00:18:45: Und dort ging es um das Thema dass gerade ziemlich viel Aufmerksamkeit bekommt.

00:18:49: Physical AI, also lernfähige Robotik in der Produktion.

00:18:55: Hintergrund der Veranstaltung war das BMW gerade ein neues Kompetenzzentrum, für genau dieses Thema aufgebaut hat und dort wurde gezeigt wie der Konzern versucht KI und Robotik stärker in die Fabrik zu bringen.

00:19:08: Am Anfang gab es zwei Keynotes einmal von Mila Netelkovic dem noch Produktionsvorstand vom BMW künftiger CEO und danach von Michael Nikolaides, der das globale Produktionsnetzwerk und auch die Logistik verantwortete.

00:19:23: In der Gewicht hat vor allem den strategischen Rahmen erklärt, also wie stark die Produktion inzwischen von Daten-Cloud-Infrastruktur hier abhängt.

00:19:30: BMW hat in den letzten Jahren ja viele seiner Produktionsdaten in eine gemeinsame Plattform überfüllt und darauf sollen jetzt natürlich immer mehr KI Anwendungen aufsetzen.

00:19:41: Hatten wir auch schon in unserem Sonderheft letztes Jahr viel darüber geschrieben.

00:19:46: Nikolaides ist dann noch stärker auf die Robotik eingegangen.

00:19:49: Also er hat im Grunde die Entwicklung bei BMW nachgezeichnet von klassischen Industrierobottern über autonome Transportroboter bis hin zu humanoiden System, die man jetzt sieht.

00:20:00: Und er hat auch ein paar Beispiele gezeigt etwa die kleinen gelben Transportrobotter, die heute schon in vielen BMW-Werken unterwegs sind.

00:20:07: oder halt den Roboter und Spot haben wir auch schon darüber berichtet der die Anlagen inspiziert.

00:20:14: eigentliche Fokus lag aber ja auf den humanoiden Robotern der Physik, also Roboter die nicht mehr komplett durchprogrammiert sind sondern Aufgaben lernen können und das ist im Prinzip auch der wichtigste Unterschied in Neuerungen.

00:20:31: Nach dem Vortregen gab es dann zwei Workshops und Demos und da wurde es dann wirklich interessant deep dive-mäßig weil man gesehen hat wie diese Systeme tatsächlich funktionieren oder eben noch nicht.

00:20:45: Ein Beispiel, ein Demo zum Beispiel war relativ simpel.

00:20:48: Ein Roboter sollte eine elektronische Steuereinheit auf einen Halter setzen.

00:20:52: Das klingt banal ist aber in der Realität gar nicht so trivial weil Teile unterschiedlich liegen können beispielsweise oder halt minimal anders positioniert sind.

00:21:01: und da ist mir aufgefallen was ich ziemlich spannend fand.

00:21:05: Der Roboter hat nur das hat es allen aufgefallen.

00:21:08: Der Robert hat mehrfach daneben gegriffen Hat halt nicht aufgehört, ne?

00:21:13: Er hat einfach eine andere Strategie ausprobiert und weitergemacht bis es halt funktioniert hat.

00:21:17: Und genau darin sehen die Entwickler den großen Unterschied zur klassischen Automatisierung.

00:21:21: Früher musste man jeden möglichen Fehlerfall vorher programmieren... ...und jetzt lernt das System aus Demonstration und aus Daten.

00:21:30: Je mehr Aufgaben trainiert werden desto leichter wird es neue Aufgaben zu automatisieren.

00:21:35: So zumindest die Hoffnung BMWs.

00:21:38: Nun gleichzeitig war waren die München da aber auch erstaunlich offen, was die Grenzen angeht.

00:21:43: Also Präzision ist zum Beispiel noch so ein Thema gerade wenn Bauteile wirklich exakt positioniert werden müssen.

00:21:50: und auch Geschwindigkeit spielt natürlich eine Rolle, wenn man an reale Taktzeiten denkt.

00:21:54: Zweiter Punkt der mir aufgefallen ist betrifft Sicherheit in Integrationen die Fabrik also.

00:22:00: in dem Diskussion vor Ort ging es relativ schnell um ganz klassische Produktionsfragen banale Sachen.

00:22:06: wo es der Notausschalter wie funktioniert Deckel Switch können Menschen Im selben Bereich arbeiten wie der Roboter?

00:22:12: und die Antwort war ziemlich klar solche Systeme werden natürlich nur eingesetzt wenn sie die gleichen Sicherheitsstandards auch erfüllen, wie jede andere Anlage im Werk.

00:22:23: Mein Eindruck nach dem Besuch würde ich sagen eigentlich Fortschritt liegt gar nicht so sehr in dem Roboter oder einem Roboterkörper selbst.

00:22:35: viel entscheidender ist die Frage wie man dieses Thema trainiert Produktionsdaten nutzt und wie man sie am Ende ja wirklich industriefähig macht.

00:22:48: Denn das wurde schon deutlich der Schritt von einer Demo zu einem stabilen Serienprozess, der ist wie bei einem in der Automobilproduktion natürlich immer noch der schwierigste.

00:23:00: Inwiefern dass dann auch ein wirtschaftlicher Use Case ist?

00:23:04: Der sich auch refinanziert Da muss man dann nochmal genauer hinsehen.

00:23:11: Ich habe da auch noch mit Nikolaides kurz Gespräch drüber führen können, aber ja es war auf jeden Fall ein sehr interessanter Besuch in München bei BMW und wir bleiben natürlich dran an diesem extrem heißen Thema.

00:23:26: Ja Spannendes Fazit Janik was Timo da gezogen hat spannende Themen die er dort gesehen hat vor allem Natürlich Aber Und das ist ja das was ich vorher schon auch angekündigt habe einfach der ganz praktische Blick.

00:23:40: was ist damit möglich wie es momentan die Idee auch vom BMW das ganze einzubinden und.

00:23:47: Janik und deswegen will ich gar nicht, dass wir jetzt nochmal vielleicht zu stark jetzt schon in die Diskussion einsteigen.

00:23:52: Timo hat ja gesagt er hatte die Gelegenheit auch mit Michael Nicolaiides zu sprechen nämlich dem Chef von BMWs Produktionsnetzwerk und der Logistik Und Ich würde einfach mal sagen das wir auch in dieses Gespräch da haben wir nämlich Janik Da haben Wir nämlich auch Das Mikrofon unter Ihnen Hase gehalten es liegen uns Aufnahmen vor.

00:24:08: also ich würd sagen da hören wir in Dieses Gespräch

00:24:10: Feuer hinab.

00:24:12: Hören wir dieses Gesprächen mich mal rein um dann eben auch eine Stimme BMW von oberster Stelle sozusagen zu bekommen.

00:24:21: Ja, Herr Nikolaiides wir stehen hier neben Ihrem neuesten Mitarbeiter Aeon der Firma Hexagon, der nächste humanoider Roboter bei BMW.

00:24:30: was soll der denn nun genau machen?

00:24:32: Also unterschiedliche Anwendungsfälle.

00:24:34: zum einen gibt es Scanning-Aufgaben die er übernimmt aber auch Montage und Transportaufgaben in so einer Komponentenfertigung bei uns in der Produktion von Batterien mit ein ure einzelne Montagetätigkeiten übernehmen

00:24:49: wird.

00:24:51: Gehen Sie mit dem Thema auf die Belegschaft zu, auf die Mitarbeiter, die dann quasi neben dem Roboter arbeiten sollen.

00:24:57: Es ist ja immer so dieses Drohszenario, die Menschen werden durch Roboter ersetzt das natürlich nicht erzielt, das ist klar.

00:25:02: aber wie wollen sie es schaffen dass da eine Akzeptanz entsteht?

00:25:05: Das wurde jetzt schon erzählt, dass die Mitarbeiter künftig dafür da sein sollen die Roboter zu trainieren weil sie eben davon lernen sollen.

00:25:13: Aber schaufelt man sich damit als Mitarbeiter nichts ein eigenes Grab.

00:25:17: Also zwei Dinge zum einen Und das haben wir gesehen in den Piloten, die wir hatten sowohl im USA als auch in den anderen Versuchen.

00:25:25: Die Mitarbeiter sind intrinsisch begeistert von diesen Themen.

00:25:28: also Wir kriegen enthusiastische Rückmeldungen.

00:25:31: am Anfang ist natürlich eine gewisse Vorsicht vorhanden aber nach einigen Stunden sogar Ist es wirklich faszinierend zu sehen gewesen Wie gut die Roboter integriert werden.

00:25:43: und was das Thema Arbeitsplätze betrifft ich persönlich sage Wir haben vor fünfzig Jahren angefangen, unseren Karosseriebau zu automatisieren.

00:25:52: Am Ende des Tages haben wir es dadurch geschafft die Produktion effizienter zu machen und gleichzeitig ist der Anzahl der Arbeitsplätze gestiegen und es sind höherwertige Arbeitsplätzen entstanden.

00:26:02: und ich glaube gleiches gilt auch für Physikalerei.

00:26:05: Was ja schon einen Unterschied sage ich mal ob da jetzt ein Roboter irgendwie Teile zusammensetzt oder halt so ein Robotter der wirklich Menschen ähnlich daherkommt.

00:26:15: versuchen sie nochmal so ein bisschen zu beschreiben was Hauptnutzen dieses Speziellenrobotas jetzt zunächst sein soll in Leipzig, in der Pilotphase und was man vielleicht auch perspektivisch sich noch vorstellen kann mit verschiedensten humanoiden Robotern.

00:26:30: Also dieser Roboter wird Scan-Aufgaben übernehmen in unserer Montage.

00:26:36: das ist jetzt der Pilot Use Case.

00:26:39: Dann müssen wir schauen, wie gut funktioniert das.

00:26:42: Welche weiteren Use-Cases kann es geben?

00:26:44: In Spartanburg als Beispiel hat er Einlegetätigkeiten im Karusariebau vorgenommen und man kann jetzt natürlich spekulieren was alles passieren kann.

00:26:55: Da möchte ich mich aber nicht beteiligen wenn die Ergebnisse abwarten und dann schauen wie wir das Ganze weiter ausrollen.

00:27:01: Letzte Frage in Richtung Business Case Wirtschaftlichkeit Wie gehen Sie dieses Thema an?

00:27:07: also wann Rechnet man hier oder spielt der Return-off im West bei diesem Thema überhaupt eine Rolle?

00:27:13: Oder ist es eher untergeordnet in diesem Fall und schaut man da auf andere Dinge, die einem in erster Linie wichtiger sind.

00:27:21: Langfristig ist Effizienzgewinnen natürlich etwas was man berücksichtigen muss.

00:27:26: in der jetzigen Phase allerdings wir sind in einer Pilotphase ist das noch völlig untergeordnete.

00:27:35: Ja Janik!

00:27:37: Das Statement von Michael Nikolaides Team aus Eindrücke vom Projekt.

00:27:42: Was ich hier an der Stelle wirklich spannend finde, ist die strategische Bedeutung eigentlich dieses Pilotprojekts.

00:27:49: Weil was man hier dann nämlich tatsächlich einfach so ein bisschen das Gefühl bekommt ist dass BMW hier bemüht ist natürlich etwas auf der einen Seite natürlich etwas zu zeigen.

00:27:59: was auch irgendwo Eindruck macht is ja klar und ich finde Humanoide Robotik Macht-Eindrucks sonst würden auch wir beide gar nicht so oft darüber sprechen wenn uns das nicht irgendwie bewegen würde dass jetzt tatsächlich soweit sind Menschen, ähnliche Roboter in komplexen Produktionsumgebungen sinnvoll einsetzen zu können.

00:28:17: Klammer auf!

00:28:19: Ich mache wieder die Klamma zum autonomen Fahren am Anfang, dass das Ganze auch nicht ganz so schnell gehen wird wie man vielleicht jetzt manchmal schon ein bisschen Eindruck bekommen mag.

00:28:30: Das wird sicherlich auch so sein.

00:28:34: BMW bemühen sich hier aber, das gar nicht so über zu betonen was sie jetzt in diesem Pilotprojekt machen oder wo der Einsatzzweck dient.

00:28:43: Michael Nicolaides hat direkt gesagt, dass Return on Investment überhaupt gar nicht im Fokus steht und es da gar nicht drum gehen soll, dass man jetzt direkt eine, ich nenn's mal im weitesten Sinne Fertigungstechnologie hat die sofort einsatzbereit ist und die morgen ewige Effizienzen hebt sondern es geht eben darum zu zeigen wie eigentlich die Basis aussehen muss eines Produktionssystems, in dem physical AI eben auch eine Rolle spielen kann und wie sauber dafür am Ende auch Daten- und Dateninfrastruktur aufgebaut sein müssen.

00:29:18: Damit man im Endeffekt natürlich auch solche KI-Agenten und auch physischen Robotern ermöglicht überhaupt autonom agieren zu können.

00:29:25: und dass das eben gerade dieses Thema humanoidorobotik eben eins ist Und das haben wir beim Autofahren, ist genau dass gleiche.

00:29:31: Wirf ein autonomes Fahrzeug in einen ansonsten nichtautonomischen Stadtverkehr und das Fahrzeug ist im Prinzip aufgeschmissen wenn man so will.

00:29:39: ja und genauso ist es natürlich auch hier mit humanoiden Robotern.

00:29:44: schmeißt den ohne jegliche Basis dahinter oder sinnvolle Einbindung ins gesamte Produktions- und IT System in die Fabrik und im Prinzip wird er ziemlich aufgeschmiessen sein.

00:29:55: aber bau dir eine saubere Basis und arbeite an dieser Basis.

00:29:59: Und dann sieht man im Prinzip, wie sowas sinnvoll in einen größeren Kontext eingebunden werden kann?

00:30:05: Ich finde das Versuch zumindest BMW hier sehr stark zu betonen dass es eben darum geht, physical AI in seiner Grundform zu verstehen und in das Produktionssystem zu integrieren mehr Als dass es jetzt darum geht, sozusagen den riesengroßen Leuchtturmcase zu zeigen indem man sagt wir haben jetzt.

00:30:25: Wir sind im Zeitalter der Robotik auch in Deutschland angekommen und ab jetzt ist der Kollege Roboter am Start.

00:30:33: Ich glaube, das ist ein ganz entscheidender Punkt bei dem Ganzen hier was BMW angekündigt hat.

00:30:39: Das sich auch so betonen dass es eben da euren ganzheitlichen Ansatz bei der ganzen Nummer gibt.

00:30:44: ich meine man könnte ja schon von vornherein oder ganz grundsätzlich also beeindruckt sein von dem was dieser Aeon Roboter wozu er in der Lage ist wie er sich bewegt wie nahe er eigentlich auch schon wenn man sich die Videos anschaut Wir haben es ja jetzt nicht live vor Ort gesehen, aber wenn man sich die Videos dazu anschaut.

00:31:01: Man sieht schon dass das natürlich alles noch nicht in dieser wirklich sehr super nah menschlichen flüssigen Bewegung ablaufen kann.

00:31:09: Das ist ja logisch da sind wir ja wie gesagt auch immer noch so ein bisschen am Anfang Aber trotzdem ist es ja schon enorm beeindruckend was diese Roboter sich schon können und allein das ist ja schon was wo man ja auch sagen müsste und wo man auch schon beeindruckt dasteht den Mund gar nicht mehr zukriegt vor Staunen, was da jetzt einfach schon möglich ist und auch in der Serie auskaliert.

00:31:31: Du hast es gesagt, was in Spartanburg passiert ist mit Figure Two, dass das tatsächlich ja... Da geht's ja nicht darum, dass da irgendwo in einem abgesperrten Bereich so ein Roboter vor sich hinmuckelt und irgendwie ein Showcase ist, sondern da wird ja tatsächlich schon ganz praktisch gearbeitet und kann eine gewisse Skalierung schon vorliegen oder liegt vor faktisch.

00:31:53: Aber nein, hier geht es jetzt wirklich auch darum das Ganze eben ganzheitlich anzugehen in einer Transformationsstrategie zu verankern wie man eigentlich die ganze Produktion eigentlich da umbauen will.

00:32:07: und da möchte ich an der Stelle noch mal so einen kleinen Querverweis machen zu unserem Team Talk, digitalen Team Talk den wir in der vergangenen Woche auch hatten.

00:32:17: Wo wir auch über das Thema KI-Agenten gesprochen haben und da war auch so ein bisschen die Bottom Line, dass es natürlich jetzt nicht darum geht.

00:32:24: Jetzt wieder den nächsten Leuchtturm an der Stelle aufzubauen, der in einem ganz kleinen Rahmen vielleicht dieses Potenzial von KI-Agenten verdeutlichen kann sondern... Da war ja auch so ein bisschen die einhellige Meinung.

00:32:38: Man muss das auch in eine Gesamtstrategie, in einer Digitalisierung Strategie verankern.

00:32:42: und da eben... Und das hat ja BMW auch geäußert, dass ganze eben auch mit dem Abbau von Datensilos zum Beispiel, weil da konsistenten Dateninfrastruktur verbinden und das Ganze eben ganzheitlich angehen damit es dann wie gesagt nicht zu einem Leuchtturmprojekt verkommt was vielleicht Wer weiß, welche Zeiten wir in der Autoindustrie jetzt noch zu steuern.

00:33:06: Aber was vielleicht irgendwann auch wieder in der Schublade verschwindet weil es sich vielleicht nicht skalieren lässt sondern das muss natürlich jetzt auch ganzheitlich gedacht werden.

00:33:15: und das finde ich schon glaube ich an dieser Stelle eben den richtigen Ansatz.

00:33:19: und was ich noch sehr interessant finde bei der ganzen Sache Es soll ja nicht nur einzelne Projektteams geben jetzt bei BMW, die das Ganze irgendwie verantworten.

00:33:29: Sondern man hat gleichzeitig auch ein ganz neues Kompetenzzentrum für Physical AI aufgebaut wo eben Fachwissen gebündelt werden soll Know-how zu KI und Robotik im gesamten Produktions Netzwerk auch zur Verfügung gemacht werden muss.

00:33:45: Und das zeigt ja auch wieder den den ganzheitlichen Ansatz von BMW an dieser Stelle dass man das eben auch den anderen Werken oder in Bereichen der Wertschöpfungskette oder der Supply Chain auch das Wissen dann zur Verfügung stellt, weil wir wissen ja.

00:34:00: Wir haben es ja eingangs diskutiert.

00:34:01: Physical AI ist nicht nur der humanoide Roboter, der jetzt da die Batterien zusammensetzt oder in der Produktion eben hilft sondern physical AI kann sich ganz unterschiedlichen Weisen ausprägen und gerade auch im Mobilitätsbereich ist ja sicherlich für BMW ein spannendes Feld autonomes Fahren hier das Stichwort auch interessant ist und da eben auch zur verfügung gestellt wird.

00:34:25: also das untermauert wieder diesen etwas globalen ökosystem plattform gedenken dahinter.

00:34:31: Und dass es einem quasi für mich ein vorbild wie man das ganze auch angehen muss am ende des tages machen andere autobauer, auch jundai zum beispiel hat ja jetzt auf der cs in las vegas den neuen humanoid robot atlas vorgestellt.

00:34:49: aber Weiß man oder dass auch da gilt es ist das ganze in eine Gesamtstrategie eingeboren, indem man sehr viele Milliarden von der US Dollar jetzt schon investiert hat.

00:34:59: Um das Ganze eben breit anzugehen und eben nicht wieder nur einen den nächsten Leuchtturm dazu zum Scheinen zu bringen.

00:35:08: so ist es.

00:35:09: wir sind einfach das muss man sagen Janik Wir sind ein bisschen wir gehen das Zeitalter der Autonomie ja in jeglicher Hinsicht und wir wissen auch dass wir Thema natürlich auch viel, viel bemühen und viel stressen aber es passiert einfach auch viel in dem Bereich.

00:35:24: Und solange das so ist und solange sich dort Dinge weiter bewegen und neue Projekte hinzukommen.

00:35:29: Und du sagst es da geht's nicht nur um das Thema humanit Roboter, da gehts ein autonomous Fahren und Robotaxis, da gibt's um das thema ja agentik AI über dass wir auch gerade erst gesprochen haben was ja so ein bisschen die Autonomie von von Unternehmen ins Prozessen und Unternehmens Business IT irgendwo darstellt.

00:35:48: Also insofern wir bleiben da natürlich dran, momentan steht es einfach sehr stark im Fokus.

00:35:54: ich denke ja nicht aber vielleicht in der nächsten Woche auch mal wieder.

00:35:57: ein ganz klassisches Thema weiß ich noch nicht.

00:35:59: Schauen wir mal!

00:36:01: Ich freue mich auf jeden Fall auf die nächste Diskussion.

00:36:03: Du hast gesagt du bewegte sich unglaublich viel.

00:36:05: das passt ja auch ganz gut zu dem neuen Roboter bei BMW.

00:36:07: Der bewegt sich hier auch ganzgut.

00:36:09: okay um.

00:36:10: sorry für diesen kleinen Abschluss Gag hier im Podcast aber er sei mir erlaubt Vielleicht hat der eine oder andere zu Hause gelacht, wäre ja ganz schön.

00:36:18: Wir wollen auch ein bisschen lachen.

00:36:20: Aber freue mich auf die nächste Diskussion aus dem nächsten Thema und dann hören wir uns in der nächsten Woche!

00:36:28: So schaut's aus bis dahin.

00:36:42: Ciao!