50 YEARS EDAG
ZUKUNFTSTHEMEN

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Die Vernetzung von Wissen und Kompetenzen führt zu einem Wandel der Kultur des Zusammenarbeitens und Innovierens. Professor Ulrich Weinberg von der School of Design Thinking am Hasso-Plattner-Institut Potsdam im Gespräch über die Wege zu neuen Denkhorizonten und immer größeren Entwicklungspotenzialen.

Herr Professor Weinberg, „Heureka – Ich hab’s gefunden“ soll Archimedes von Syrakus einst gerufen haben, nachdem ihm in der Badewanne das Licht zum Archimedischen Prinzip aufgegangen war. Wie sehr sind wir 2000 Jahre später noch bei den Entwicklungen großen Fortschritts von den Geistesblitzen einsamer, genialer Erfinder abhängig?

Prof. Ulrich Weinberg: Es gibt nach wie vor einzelne geniale Geister, die mit einer tollen Idee nach vorne gehen und uns alle weiterbringen. Aber wir haben andererseits heute auch ein anderes Set an Instrumentarien und Vernetzungsmöglichkeiten an der Hand als Archimedes. Dies erlaubt es uns, in internationalen Teams über Grenzen und Kontinente hinweg zusammenzuarbeiten, dabei verschiedene Kompetenzen zusammenzubringen und zu Lösungen zu kommen, die ein einzelner in dieser Schnelligkeit und Varianz nicht schaffen würde. Die Potenziale der Kollaboration müssen allerdings noch viel mehr genutzt werden als dies heute der Fall ist.

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Wie lassen sich diese Potenziale am besten heben?

Prof. Ulrich Weinberg: Wir brauchen auf jeden Fall das Wissen der Experten und der gut ausgebildeten Ingenieure. Wenn ich mein Knie operieren lassen müsste, würde ich mich nicht besonders gut in einem Team aufgehoben fühlen, in dem zwar alle hervorragend über Operationen Bescheid wissen, aber noch keiner zuvor ein Skalpell in der Hand hatte. Da hätte ich schon sehr gerne einen erfahrenen Chirurgen dabei. Mit anderen Worten: Wir brauchen nach wie vor die Erfahrung und das Spezialwissen des Einzelnen.

Was unterscheidet ein solches neues Denken vom Umgang mit Wissen der alten Schule?

Prof. Ulrich Weinberg: Das klassische lineare Denken hat in der Digitalisierung ausgedient. Im Bereich Engineering ist es kaum noch erfolgsversprechend, einen starren 5-Jahresplan mit zehn Meilensteinen abzuarbeiten. Unterwegs gibt es mittlerweile so viele divergierende Einflussgrößen und Interdependenzen, die ebenfalls digitalem Veränderungsdruck unterliegen – zum Beispiel in der Material- und Werkstoffentwicklung, in veränderten Prozessarchitekturen oder neuen Energiesystemen. All dies trägt zu einer extremen Beschleunigung bei. Da macht es keinen Sinn mehr, nur noch seinem linearen Muster zu folgen. Wir müssen vielmehr einen agilen, immer wieder neue Schleifen drehenden Prozess in Gang setzen, der dynamisches Engineering ermöglicht, dabei aber auch Fehler und entsprechende Neukalibrierungen zulässt.

Wie geht das?

Prof. Ulrich Weinberg: Wer innovieren will, sollte nicht gleich mit dem technisch Möglichen durchstarten, sondern sich zunächst einmal fragen, für wen und zu welchem Zweck etwas Neues überhaupt entwickelt wird. Innovationen müssen Sinn für ihre Nutzer machen. Sonst sind sie bestenfalls überflüssig. Im Gegensatz zu vielen Herangehensweisen in Wissenschaft und Praxis stehen deswegen die Nutzerwünsche und -bedürfnisse sowie nutzerorientiertes Erfinden im Zentrum des Design Thinking-Prozesses. Wir schauen durch die Brille des Nutzers auf das Problem und begeben uns dadurch in die Rolle des Anwenders.

Raus aus den Silos, sich einlassen auf das Ungewisse – worauf müssen sich Entwickler heute einstellen, um Innovationsvorsprung zu erreichen. Oder anders gesagt: Was sollten sie sich dabei zutrauen?

Prof. Ulrich Weinberg: Es geht beim Innovieren immer auch darum, eine große kulturelle Vielfalt in seinem Denken zuzulassen. Das heißt konkret, am besten gleich mehrere Sprachen zu sprechen und sich bewusst auf unterschiedliche Kulturräume einzulassen, in denen jeweils anders gedacht, gesprochen, gearbeitet und gelebt wird. Dies setzt eine große Offenheit und eine hohe Lernbereitschaft voraus, und zwar nicht nur in Ausbildungsphasen, sondern immer und überall.

Zur Person
Prof. Ulrich Weinberg ist seit 2007 Direktor der School of Design Thinking am Hasso-Plattner-Institut in Potsdam sowie Mitgründer und ehrenamtlicher Vorsitzender der WeQ-Foundation und der Global Design Thinking Alliance. In seinem Buch „Network Thinking – Was kommt nach dem Brockhaus-Denken“ fordert er zu radikal neuem Denken in Bildung und Wirtschaft auf.

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Schon heute die Entwicklungsprozesse von morgen umsetzen: Mit #collectivio und dem Wissen aus dem Netz hat EDAG erfolgreich das erste Live-Engineering der Automobilgeschichte umgesetzt. Das Ergebnis ist eine ingenieurstechnische Revolution: das schwarmintelligente autonome Fahrzeug als kollektive Idee.

Keine Staus mehr, keine lästige Parkplatzsuche und eine Luft, die so sauber ist, dass niemand mehr über Fahrverbote redet. „In der Stadt von morgen gibt es jenseits von Fahrradfahrern und Fußgängern keinen Individualverkehr mehr, wie wir ihn heute kennen. Die Mobilität wird wichtiger als der Besitz des Automobils“, sagt Johannes Barckmann, Director of Design beim unabhängigen Engineering Dienstleister EDAG. Die Autos, die sich auf den Straßen bewegen, würden Teil eines großen Verkehrssystems sein, gesteuert durch Schwarmintelligenz.

EDAG, Group, Messe, Stand, Unternehmen, Leute, Schwarm, Talk, Gespraech, Praesentation, Fotograf, Kollektiv

Der Verkehr organisiert sich dabei wie ein Ameisenstaat. Die kleinen Tierchen lösen in der Natur komplexe logistische Aufgaben ohne eine zentrale Steuerung. Wenn Ameisen Futter finden, laufen sie auf verschiedenen Pfaden zurück zum Bau. Dabei hinterlassen sie eine Duftspur. Die Ameise, die den kürzesten Weg gefunden hat, lockt die anderen zuerst auf ihre Spur. Die noch hungrigen Ameisen schlagen automatisch die kürzeste Route ein, markieren ebenfalls den Weg und verstärken so den Geruch. Die längeren Strecken werden in der Folge von weniger Ameisen benutzt, sodass sich der Geruch nach und nach verflüchtigt. Mit der Zeit ist nur noch der optimale Weg gekennzeichnet. Eine Ameisenstraße ist entstanden. „Auf diese Weise werden sich auch die Autos der Zukunft ihren Weg durch die Straßen einer Stadt bahnen. Ampeln werden überflüssig, Staus gibt es nicht mehr“, prophezeit Barckmann.

Das Internet hat diese Art der Schwarmintelligenz möglich gemacht. Konsumenten schließen sich spontan zusammen, um Informationen oder Waren auszutauschen. Sie lassen ihrer Begeisterung oder ihrem Protest freien Lauf. Manager in den Unternehmen müssen das akzeptieren und umdenken. Fehler lassen sich kaum noch kaschieren. Menschen entscheiden heute selbst, was für sie wann, wie und wo am besten ist. So werden gemeinsam Entscheidungen getroffen, ohne dass jemand die Führung übernimmt. Aus dem Top-down-Prinzip wird ein Bottom-up-Ansatz.

Das verändert die Entwicklung von Fahrzeugen und Geschäftsmodellen. „Für die Mobilität von morgen braucht es neues Denken und Handeln“, fordert Johannes Barckmann. Mit den bisherigen Methoden ließen sich die Nutzer künftig kaum noch überzeugen. Zudem sei die Geschwindigkeit, mit der sich Technologien und gesellschaftliche Trends änderten, rasant gestiegen. In Zeiten, in denen jedes Jahr ein neues, besseres Handy auf den Markt kommt, muten Autos schnell veraltet an. Für Barckmann ergeben sich daraus klare To-dos für die Branche: „Die Entwicklungszyklen müssen kürzer werden. Die Zukunft des Engineerings ist interaktiv, demokratisch und schnell.“

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Vor zwei Jahren startete die EDAG auf der Frankfurter Automobilausstellung IAA deswegen auch bereits die erste Live-Entwicklung eines Fahrzeugs – mithilfe der Intelligenz der Masse. Sechs EDAG-Spezialisten aus den Bereichen Design, Fahrzeugarchitektur, grafische Benutzeroberflächen (HMI), App-Entwicklung, Business-Cases und Virtual Reality entwickelten zusammen mit zahlreichen Akteuren unterschiedlichster fachlicher Herkunft aus dem Internet das visionäre Mobilitätskonzept #collectivio. „Die Vision war, unter Beteiligung eines offenen Netz-Kollektivs ein intelligentes, autonomes Schwarmfahrzeug zu entwickeln, das wie in einem Blutkreislauf in der Stadt der Zukunft selbstständig Aufgaben erledigt“, erklärt Barckmann.

Wer wollte, konnte sich über Social-Media-Kanäle direkt an der Entwicklung beteiligen. Über 1.000 Vorschläge und Diskussionsbeiträge erreichten das Entwicklerteam auf der Messe. Denkverbote gab es nicht. „Etwa 20 Prozent der Beiträge hatten immerhin eine Qualität, dass es sich lohnte, darüber zumindest nachzudenken“, fasst Barckmann das Ergebnis des Experiments zusammen.

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Bei #collectivio stand so nach drei Tagen fest, wie das Design des Autos einmal aussehen soll. „Einer der wichtigsten Punkte ist die Interaktion zwischen der Maschine und dem Menschen. Diese soll möglichst intuitiv und einfach sein“, fasst Barckmann eine Forderung der Community zusammen. Zur Mensch-Maschine-Kommunikation gehört auch die Car-to-Car-Kommunikation – also das Internet der Dinge. Vernetzte Fahrzeuge sind in der Lage, einander zu helfen. Sieht zum Beispiel ein #collectivio einen winkenden Fahrgast an der Straße, ist aber selber schon besetzt oder hat einen anderslautenden Auftrag, gibt es den Fahrtwunsch sofort an freie Autos in der näheren Umgebung weiter.

Das Fazit des Live-Engineering: Es gibt viele Visionen, wie die Mobilität künftig aussehen wird. Barckmann: „Auch wenn der #collectivio zunächst ein Experiment war, zeigte er doch überzeugend, welche innovativen methodischen und konzeptionelle Ansätze für die Mobilität von morgen notwendig und möglich sind.“

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Noch assistieren Computersysteme in Fahrzeugen dem Menschen, doch zunehmend drängen sie in Form von Künstlicher Intelligenz selbst ans Steuer. EDAG entwickelt dafür an den Standorten Ulm und Lindau neuartige Software. Bei der Arbeit der Spezialisten geht es um Wahrscheinlichkeiten, selbstlernende Algorithmen – und immer wieder auch um moralische Fragen.

Die Arbeit vieler Softwareentwickler verlässt nie den virtuellen Raum. Ihre Programmzeilen, geschrieben am Computer, lösen in der Regel Aktionen am Bildschirm aus. Wenn Alexander Hirschle und seine Mitarbeiter in die Tasten greifen, ist das anders. Der Code, an dem sie heute arbeiten, kann morgen ein bis zwei Tonnen bewegen – ganz real, in der anlogen Welt. „Das macht meinen Job so unglaublich spannend“, sagt der Ingenieur.

Hirschle leitet bei der EDAG die Standorte Ulm und Lindau. Insgesamt 40 Softwareentwickler tüfteln hier an selbstfahrenden Autos, genauer: an deren Software. Die Fahrzeuge müssen lernen, ihre Umgebung zu erkennen, zu deuten und je nach Situation eine passende Entscheidung zu treffen. Es ist eine gewaltige Aufgabe – wird sie gelöst, stellt das nicht nur die Automobilbranche auf den Kopf.

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„Das autonome Fahren ermöglicht Mobilität für alle“, sagt Hirschle. „Ob jung oder alt, arm oder reich: Wir werden uns alle einfach chauffieren lassen.“ Bis dahin ist es indes noch ein langer Weg. Eine Prognose, wann die Technologie marktreif ist, will Hirschle nicht wagen. „Ich hoffe, dass ich es noch erlebe“, sagt der 31-Jährige. Aktuell entwickelt sein Team zusammen mit Experten eines großen Automobilzulieferers Algorithmen, die zunächst ein teilautomatisiertes Fahren ermöglichen sollen. Das bedeutet: Der Computer übernimmt für längere Zeit das Steuer, der Mensch muss aber jederzeit noch eingreifen können.

Schon diese Vorstufe zum autonomen Fahren ist faszinierend – für Laien und Experten gleichermaßen. „Es ist erst einmal ein seltsames Gefühl, sich im Auto ganz auf die Software zu verlassen“, sagt Jacek Burger, der am EDAG-Standort Lindau den Bereich Künstliche Intelligenz (KI) leitet. Bei Testfahrten auf Strecken in Deutschland, Italien und Spanien saß Burger schon öfter mit dem Laptop auf dem Beifahrersitz – um zu überwachen, wie sich die im Büro erdachten Algorithmen in der Praxis schlagen.

„Das ist ähnlich wie beim Schach: Man versucht, die nächste Bewegung des anderen vorherzusagen“, erklärt Hirschle. „Nur, dass wir uns vor jedem Zug sehr sicher sein müssen.“ Um das zu erreichen, haben Roboterautos eine Menge Hardware an Bord. Für die Erfassung der Umgebung werden neben Kameras auch Radar- und Lasersysteme genutzt. Zwar liefern all diese Sensoren bei optimalen Bedingungen dieselben Informationen – doch in der Praxis stoßen die einzelnen Technologien immer wieder an Grenzen. So haben Kameras beispielsweise Probleme bei Gegenlicht, die Laser versagen schnell bei spiegelnden Oberflächen und Radarsysteme gucken durch Plastik einfach hindurch.

Zudem funktionieren Assistenzsysteme noch losgelöst voneinander. Nun geht es darum, die Daten zusammenzuführen und zentral zu verarbeiten. Dazu braucht es neben leistungsstarker Steuerungshardware, an deren Entwicklung unter anderem die EDAG-Standorte in Regensburg und Fulda beteiligt sind, eben auch die passende Software. „Je mehr Informationen von Sensoren wir haben und fusionieren, desto präziser sind die Berechnungen“, sagt Hirschle.

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Entwickler wie Hirschle und Burger wollen den Maschinen deswegen das Denken beibringen – mit Hilfe sogenannter neuronaler Netze. Vereinfacht gesagt sind das mathematische Konstrukte, die versuchen, Entscheidungswege des menschlichen Gehirns nachzubilden. Der große Vorteil der Künstlichen Intelligenz für das autonome Fahren: Die Algorithmen können auch Situationen besser bewerten, welche vorher nicht explizit einprogrammiert worden sind. Dazu suchen sie nach Ähnlichkeiten zu Beispiel-Szenarien, mit denen sie zuvor trainiert worden sind.

Bei der Weichenstellung in Richtung digitaler Transformation sieht Reuß EDAG als einen weltweit führenden Dienstleister mit einem breiten Angebotsspektrum in allen Feldern rund um die Smart Factory, mit einer starken IT-Kompetenz auf der einen Seite und Produktions-Know-How auf der anderen Seite.

Deshalb sei EDAG bereits intensiv damit beschäftigt, die weltweite Präsenz weiter auszubauen, um noch globaler zu werden. Schon heute generiert beispielsweise EDAG Product Solutions (PS) über 50 Prozent des Umsatzes außerhalb von Deutschland. Obwohl auch hierzulande die Wachstumsraten der Digitalisierung weiter nach oben weisen, verspricht sich EDAG in anderen Weltregionen – vor allem Asien – anteilsmäßig noch deutlich mehr zulegen zu können.

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Innovative Technik und Vernetzung revolutionieren nicht das Fahrzeug der Zukunft, sondern auch dessen Herstellung. EDAG-Ingenieure stellen auch maßgeblich die Weichen mit.

Lautlos kommt die Montageinsel angeschwebt. Ein Werker steht schon bereit, um einen Elektromotor einzubauen. Über eine spezielle Brille sieht er Konstruktions- und Schaltpläne, kann darin blättern und entsprechende Datenblätter aufrufen. Bei Problemen kann er sogar mit verschiedenen Experten, die an unterschiedlichen Standorten im Werk stationiert sind, live darüber diskutieren, was dem Aggregat fehlen könnte – alle sehen das Objekt über ihre Brillen in einem virtuellen Raum, können ihre jeweiligen Unterlagen einblenden, am Objekt in Echtzeit hantieren und auf Besonderheiten hinweisen.

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Was noch vor wenigen Jahren wie Szenen aus einem Science Fiction-Film ausgesehen hätte, ist heute in der Automobilindustrie bereits Praxis. Allerdings, wie Experten meinen, noch viel zu selten.

Dabei sieht auf den vielen Power-Point-Präsentationen alles gar nicht so kompliziert aus. Doch in der Realität findet sich der Anwender in einem Dschungel wieder. Wie kann er all die Daten, die in seiner Produktion anfallen, sinnvoll sammeln und in ein Format bringen, das ihre Weiterverarbeitung und Analyse in übergeordneten IT-Systemen erlaubt?

„EDAG findet den Weg durch den KI-Dschungel, wir haben uns genau darauf spezialisiert, KI von der Produktionsebene bis hin zur Anbindung an IT-Plattformen durchgängig zu realisieren, um die Smart Factory und Industrie 4.0 Wirklichkeit werden zu lassen“, sagt Christopher Reuß, Abteilungsleiter Produktions-IT von EDAG.

Es komme vor allem auf ein durchgängiges Konzept an – von der Produktionsebene bis hinauf zu den Plattformen, die – zumeist in der Cloud – die vielen Daten bearbeiten, analysieren und Schlüsse daraus ziehen, sie also in wertvolle Informationen für verschiedene Zielgruppen im Unternehmen zu verwandeln.

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EDAG ist seit vielen Jahren im Umfeld rund um Industrie 4.0 und Smart Factory aktiv. Dabei arbeiten Automatisierer und alle anderen Nicht-IT-Domain-Experten auf der Produktionsebene, kurz OT, mit Experten auf der IT-Ebene zusammen. „Unsere Automatisierungsteams haben langjährige Erfahrung auf der Produktionsebene und haben häufig bereits umfangreiche Erfahrungen in führenden Unternehmen der Automatisierungstechnik oder deren Kunden gesammelt. Parallel dazu sind sie es gewohnt, mit unseren IT-Experten zusammen zu arbeiten, die typischen Missverständnisse haben sie längst hinter sich gelassen. Bei uns sind die beiden bisher häufig noch antagonistischen Welten zusammen gewachsen“, erklärt Reuß.

Die Brücke zwischen OT und IT zu schlagen, bedeutet zwar noch lange nicht, alle Schwierigkeiten aus dem Weg geräumt zu haben, aber eine Grundvoraussetzung für erfolgreiche Industrie-4.0-Projekte lässt sich dadurch schaffen: Die Daten aus ihren verschiedenen Quellen – Anlagen, Maschinen und Sensoren verschiedenen Alters von verschiedenen Herstellern mit unterschiedlichen Datenformaten – sammeln und in einem einheitlichen Format so zusammen zu führen zu können, dass sie der Analyse in den IIoT-Plattformen überhaupt erst zugänglich werden.

Bei der Weichenstellung in Richtung digitaler Transformation sieht Reuß EDAG als einen weltweit führenden Dienstleister mit einem breiten Angebotsspektrum in allen Feldern rund um die Smart Factory, mit einer starken IT-Kompetenz auf der einen Seite und Produktions-Know-How auf der anderen Seite.

Deshalb sei EDAG bereits intensiv damit beschäftigt, die weltweite Präsenz weiter auszubauen, um noch globaler zu werden. Schon heute generiert beispielsweise EDAG Product Solutions (PS) über 50 Prozent des Umsatzes außerhalb von Deutschland. Obwohl auch hierzulande die Wachstumsraten der Digitalisierung weiter nach oben weisen, verspricht sich EDAG in anderen Weltregionen – vor allem Asien – anteilsmäßig noch deutlich mehr zulegen zu können.

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Vom IQ zum WeQ

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Die Vernetzung von Wissen und Kompetenzen führt zu einem Wandel der Kultur des Zusammenarbeitens und Innovierens. Professor Ulrich Weinberg von der School of Design Thinking am Hasso-Plattner-Institut Potsdam im Gespräch über die Wege zu neuen Denkhorizonten und immer größeren Entwicklungspotenzialen.

Herr Professor Weinberg, „Heureka – Ich hab’s gefunden“ soll Archimedes von Syrakus einst gerufen haben, nachdem ihm in der Badewanne das Licht zum Archimedischen Prinzip aufgegangen war. Wie sehr sind wir 2000 Jahre später noch bei den Entwicklungen großen Fortschritts von den Geistesblitzen einsamer, genialer Erfinder abhängig?

Prof. Ulrich Weinberg: Es gibt nach wie vor einzelne geniale Geister, die mit einer tollen Idee nach vorne gehen und uns alle weiterbringen. Aber wir haben andererseits heute auch ein anderes Set an Instrumentarien und Vernetzungsmöglichkeiten an der Hand als Archimedes. Dies erlaubt es uns, in internationalen Teams über Grenzen und Kontinente hinweg zusammenzuarbeiten, dabei verschiedene Kompetenzen zusammenzubringen und zu Lösungen zu kommen, die ein einzelner in dieser Schnelligkeit und Varianz nicht schaffen würde. Die Potenziale der Kollaboration müssen allerdings noch viel mehr genutzt werden als dies heute der Fall ist.

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Wie lassen sich diese Potenziale am besten heben?

Prof. Ulrich Weinberg: Wir brauchen auf jeden Fall das Wissen der Experten und der gut ausgebildeten Ingenieure. Wenn ich mein Knie operieren lassen müsste, würde ich mich nicht besonders gut in einem Team aufgehoben fühlen, in dem zwar alle hervorragend über Operationen Bescheid wissen, aber noch keiner zuvor ein Skalpell in der Hand hatte. Da hätte ich schon sehr gerne einen erfahrenen Chirurgen dabei. Mit anderen Worten: Wir brauchen nach wie vor die Erfahrung und das Spezialwissen des Einzelnen.

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Was unterscheidet ein solches neues Denken vom Umgang mit Wissen der alten Schule?

Prof. Ulrich Weinberg: Das klassische lineare Denken hat in der Digitalisierung ausgedient. Im Bereich Engineering ist es kaum noch erfolgsversprechend, einen starren 5-Jahresplan mit zehn Meilensteinen abzuarbeiten. Unterwegs gibt es mittlerweile so viele divergierende Einflussgrößen und Interdependenzen, die ebenfalls digitalem Veränderungsdruck unterliegen – zum Beispiel in der Material- und Werkstoffentwicklung, in veränderten Prozessarchitekturen oder neuen Energiesystemen. All dies trägt zu einer extremen Beschleunigung bei. Da macht es keinen Sinn mehr, nur noch seinem linearen Muster zu folgen. Wir müssen vielmehr einen agilen, immer wieder neue Schleifen drehenden Prozess in Gang setzen, der dynamisches Engineering ermöglicht, dabei aber auch Fehler und entsprechende Neukalibrierungen zulässt.

Wie geht das?

Prof. Ulrich Weinberg: Wer innovieren will, sollte nicht gleich mit dem technisch Möglichen durchstarten, sondern sich zunächst einmal fragen, für wen und zu welchem Zweck etwas Neues überhaupt entwickelt wird. Innovationen müssen Sinn für ihre Nutzer machen. Sonst sind sie bestenfalls überflüssig. Im Gegensatz zu vielen Herangehensweisen in Wissenschaft und Praxis stehen deswegen die Nutzerwünsche und -bedürfnisse sowie nutzerorientiertes Erfinden im Zentrum des Design Thinking-Prozesses. Wir schauen durch die Brille des Nutzers auf das Problem und begeben uns dadurch in die Rolle des Anwenders.

Raus aus den Silos, sich einlassen auf das Ungewisse – worauf müssen sich Entwickler heute einstellen, um Innovationsvorsprung zu erreichen. Oder anders gesagt: Was sollten sie sich dabei zutrauen?

Prof. Ulrich Weinberg: Es geht beim Innovieren immer auch darum, eine große kulturelle Vielfalt in seinem Denken zuzulassen. Das heißt konkret, am besten gleich mehrere Sprachen zu sprechen und sich bewusst auf unterschiedliche Kulturräume einzulassen, in denen jeweils anders gedacht, gesprochen, gearbeitet und gelebt wird. Dies setzt eine große Offenheit und eine hohe Lernbereitschaft voraus, und zwar nicht nur in Ausbildungsphasen, sondern immer und überall.

Zur Person
Prof. Ulrich Weinberg ist seit 2007 Direktor der School of Design Thinking am Hasso-Plattner-Institut in Potsdam sowie Mitgründer und ehrenamtlicher Vorsitzender der WeQ-Foundation und der Global Design Thinking Alliance. In seinem Buch „Network Thinking – Was kommt nach dem Brockhaus-Denken“ fordert er zu radikal neuem Denken in Bildung und Wirtschaft auf.

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Macht des Kollektivs

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Schon heute die Entwicklungsprozesse von morgen umsetzen: Mit #collectivio und dem Wissen aus dem Netz hat EDAG erfolgreich das erste Live-Engineering der Automobilgeschichte umgesetzt. Das Ergebnis ist eine ingenieurstechnische Revolution: das schwarmintelligente autonome Fahrzeug als kollektive Idee.

Keine Staus mehr, keine lästige Parkplatzsuche und eine Luft, die so sauber ist, dass niemand mehr über Fahrverbote redet. „In der Stadt von morgen gibt es jenseits von Fahrradfahrern und Fußgängern keinen Individualverkehr mehr, wie wir ihn heute kennen. Die Mobilität wird wichtiger als der Besitz des Automobils“, sagt Johannes Barckmann, Director of Design beim unabhängigen Engineering Dienstleister EDAG. Die Autos, die sich auf den Straßen bewegen, würden Teil eines großen Verkehrssystems sein, gesteuert durch Schwarmintelligenz.

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Der Verkehr organisiert sich dabei wie ein Ameisenstaat. Die kleinen Tierchen lösen in der Natur komplexe logistische Aufgaben ohne eine zentrale Steuerung. Wenn Ameisen Futter finden, laufen sie auf verschiedenen Pfaden zurück zum Bau. Dabei hinterlassen sie eine Duftspur. Die Ameise, die den kürzesten Weg gefunden hat, lockt die anderen zuerst auf ihre Spur. Die noch hungrigen Ameisen schlagen automatisch die kürzeste Route ein, markieren ebenfalls den Weg und verstärken so den Geruch. Die längeren Strecken werden in der Folge von weniger Ameisen benutzt, sodass sich der Geruch nach und nach verflüchtigt. Mit der Zeit ist nur noch der optimale Weg gekennzeichnet. Eine Ameisenstraße ist entstanden. „Auf diese Weise werden sich auch die Autos der Zukunft ihren Weg durch die Straßen einer Stadt bahnen. Ampeln werden überflüssig, Staus gibt es nicht mehr“, prophezeit Barckmann.

Das Internet hat diese Art der Schwarmintelligenz möglich gemacht. Konsumenten schließen sich spontan zusammen, um Informationen oder Waren auszutauschen. Sie lassen ihrer Begeisterung oder ihrem Protest freien Lauf. Manager in den Unternehmen müssen das akzeptieren und umdenken. Fehler lassen sich kaum noch kaschieren. Menschen entscheiden heute selbst, was für sie wann, wie und wo am besten ist. So werden gemeinsam Entscheidungen getroffen, ohne dass jemand die Führung übernimmt. Aus dem Top-down-Prinzip wird ein Bottom-up-Ansatz.

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Vor zwei Jahren startete die EDAG auf der Frankfurter Automobilausstellung IAA deswegen auch bereits die erste Live-Entwicklung eines Fahrzeugs – mithilfe der Intelligenz der Masse. Sechs EDAG-Spezialisten aus den Bereichen Design, Fahrzeugarchitektur, grafische Benutzeroberflächen (HMI), App-Entwicklung, Business-Cases und Virtual Reality entwickelten zusammen mit zahlreichen Akteuren unterschiedlichster fachlicher Herkunft aus dem Internet das visionäre Mobilitätskonzept #collectivio. „Die Vision war, unter Beteiligung eines offenen Netz-Kollektivs ein intelligentes, autonomes Schwarmfahrzeug zu entwickeln, das wie in einem Blutkreislauf in der Stadt der Zukunft selbstständig Aufgaben erledigt“, erklärt Barckmann.

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Wer wollte, konnte sich über Social-Media-Kanäle direkt an der Entwicklung beteiligen. Über 1.000 Vorschläge und Diskussionsbeiträge erreichten das Entwicklerteam auf der Messe. Denkverbote gab es nicht. „Etwa 20 Prozent der Beiträge hatten immerhin eine Qualität, dass es sich lohnte, darüber zumindest nachzudenken“, fasst Barckmann das Ergebnis des Experiments zusammen.

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Bei #collectivio stand so nach drei Tagen fest, wie das Design des Autos einmal aussehen soll. „Einer der wichtigsten Punkte ist die Interaktion zwischen der Maschine und dem Menschen. Diese soll möglichst intuitiv und einfach sein“, fasst Barckmann eine Forderung der Community zusammen. Zur Mensch-Maschine-Kommunikation gehört auch die Car-to-Car-Kommunikation – also das Internet der Dinge. Vernetzte Fahrzeuge sind in der Lage, einander zu helfen. Sieht zum Beispiel ein #collectivio einen winkenden Fahrgast an der Straße, ist aber selber schon besetzt oder hat einen anderslautenden Auftrag, gibt es den Fahrtwunsch sofort an freie Autos in der näheren Umgebung weiter.

Das Fazit des Live-Engineering: Es gibt viele Visionen, wie die Mobilität künftig aussehen wird. Barckmann: „Auch wenn der #collectivio zunächst ein Experiment war, zeigte er doch überzeugend, welche innovativen methodischen und konzeptionelle Ansätze für die Mobilität von morgen notwendig und möglich sind.“

Wenn Autos denken lernen

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Noch assistieren Computersysteme in Fahrzeugen dem Menschen, doch zunehmend drängen sie in Form von Künstlicher Intelligenz selbst ans Steuer. EDAG entwickelt dafür an den Standorten Ulm und Lindau neuartige Software. Bei der Arbeit der Spezialisten geht es um Wahrscheinlichkeiten, selbstlernende Algorithmen – und immer wieder auch um moralische Fragen.

Die Arbeit vieler Softwareentwickler verlässt nie den virtuellen Raum. Ihre Programmzeilen, geschrieben am Computer, lösen in der Regel Aktionen am Bildschirm aus. Wenn Alexander Hirschle und seine Mitarbeiter in die Tasten greifen, ist das anders. Der Code, an dem sie heute arbeiten, kann morgen ein bis zwei Tonnen bewegen – ganz real, in der anlogen Welt. „Das macht meinen Job so unglaublich spannend“, sagt der Ingenieur.

Hirschle leitet bei der EDAG die Standorte Ulm und Lindau. Insgesamt 40 Softwareentwickler tüfteln hier an selbstfahrenden Autos, genauer: an deren Software. Die Fahrzeuge müssen lernen, ihre Umgebung zu erkennen, zu deuten und je nach Situation eine passende Entscheidung zu treffen. Es ist eine gewaltige Aufgabe – wird sie gelöst, stellt das nicht nur die Automobilbranche auf den Kopf.

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„Das autonome Fahren ermöglicht Mobilität für alle“, sagt Hirschle. „Ob jung oder alt, arm oder reich: Wir werden uns alle einfach chauffieren lassen.“ Bis dahin ist es indes noch ein langer Weg. Eine Prognose, wann die Technologie marktreif ist, will Hirschle nicht wagen. „Ich hoffe, dass ich es noch erlebe“, sagt der 31-Jährige. Aktuell entwickelt sein Team zusammen mit Experten eines großen Automobilzulieferers Algorithmen, die zunächst ein teilautomatisiertes Fahren ermöglichen sollen. Das bedeutet: Der Computer übernimmt für längere Zeit das Steuer, der Mensch muss aber jederzeit noch eingreifen können.

Schon diese Vorstufe zum autonomen Fahren ist faszinierend – für Laien und Experten gleichermaßen. „Es ist erst einmal ein seltsames Gefühl, sich im Auto ganz auf die Software zu verlassen“, sagt Jacek Burger, der am EDAG-Standort Lindau den Bereich Künstliche Intelligenz (KI) leitet. Bei Testfahrten auf Strecken in Deutschland, Italien und Spanien saß Burger schon öfter mit dem Laptop auf dem Beifahrersitz – um zu überwachen, wie sich die im Büro erdachten Algorithmen in der Praxis schlagen.

„Das ist ähnlich wie beim Schach: Man versucht, die nächste Bewegung des anderen vorherzusagen“, erklärt Hirschle. „Nur, dass wir uns vor jedem Zug sehr sicher sein müssen.“ Um das zu erreichen, haben Roboterautos eine Menge Hardware an Bord. Für die Erfassung der Umgebung werden neben Kameras auch Radar- und Lasersysteme genutzt. Zwar liefern all diese Sensoren bei optimalen Bedingungen dieselben Informationen – doch in der Praxis stoßen die einzelnen Technologien immer wieder an Grenzen. So haben Kameras beispielsweise Probleme bei Gegenlicht, die Laser versagen schnell bei spiegelnden Oberflächen und Radarsysteme gucken durch Plastik einfach hindurch.

Zudem funktionieren Assistenzsysteme noch losgelöst voneinander. Nun geht es darum, die Daten zusammenzuführen und zentral zu verarbeiten. Dazu braucht es neben leistungsstarker Steuerungshardware, an deren Entwicklung unter anderem die EDAG-Standorte in Regensburg und Fulda beteiligt sind, eben auch die passende Software. „Je mehr Informationen von Sensoren wir haben und fusionieren, desto präziser sind die Berechnungen“, sagt Hirschle.

EDAG, Group, Design, Zukunft, Auto, Wellen, Baum, Animiert, Animierung, Render, Rendering, Smart, Auto, Fahrzeug, Fortschritt, Forschung, 3D, Verkehr, Spruenge, Wolke, Netzwerk, Lastwagen, Gebaeude, Dach

Entwickler wie Hirschle und Burger wollen den Maschinen deswegen das Denken beibringen – mit Hilfe sogenannter neuronaler Netze. Vereinfacht gesagt sind das mathematische Konstrukte, die versuchen, Entscheidungswege des menschlichen Gehirns nachzubilden. Der große Vorteil der Künstlichen Intelligenz für das autonome Fahren: Die Algorithmen können auch Situationen besser bewerten, welche vorher nicht explizit einprogrammiert worden sind. Dazu suchen sie nach Ähnlichkeiten zu Beispiel-Szenarien, mit denen sie zuvor trainiert worden sind.

EDAG, Group, Design, Zukunft, Auto, Wellen, Baum, Animiert, Animierung, Render, Rendering, Smart, Auto, Fahrzeug, Fortschritt, Forschung, 3D, Verkehr, Entfernung, Netzwerk, Lastwagen, Distanz, Kontrolle, Smart, Intelligent, Sportwagen, Straße, Sicherheit

Bei der Weichenstellung in Richtung digitaler Transformation sieht Reuß EDAG als einen weltweit führenden Dienstleister mit einem breiten Angebotsspektrum in allen Feldern rund um die Smart Factory, mit einer starken IT-Kompetenz auf der einen Seite und Produktions-Know-How auf der anderen Seite.

Deshalb sei EDAG bereits intensiv damit beschäftigt, die weltweite Präsenz weiter auszubauen, um noch globaler zu werden. Schon heute generiert beispielsweise EDAG Product Solutions (PS) über 50 Prozent des Umsatzes außerhalb von Deutschland. Obwohl auch hierzulande die Wachstumsraten der Digitalisierung weiter nach oben weisen, verspricht sich EDAG in anderen Weltregionen – vor allem Asien – anteilsmäßig noch deutlich mehr zulegen zu können.

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Aus dem IT-Dschungel zur Smart Factory

Innovative Technik und Vernetzung revolutionieren nicht das Fahrzeug der Zukunft, sondern auch dessen Herstellung. EDAG-Ingenieure stellen auch maßgeblich die Weichen mit.

Lautlos kommt die Montageinsel angeschwebt. Ein Werker steht schon bereit, um einen Elektromotor einzubauen. Über eine spezielle Brille sieht er Konstruktions- und Schaltpläne, kann darin blättern und entsprechende Datenblätter aufrufen. Bei Problemen kann er sogar mit verschiedenen Experten, die an unterschiedlichen Standorten im Werk stationiert sind, live darüber diskutieren, was dem Aggregat fehlen könnte – alle sehen das Objekt über ihre Brillen in einem virtuellen Raum, können ihre jeweiligen Unterlagen einblenden, am Objekt in Echtzeit hantieren und auf Besonderheiten hinweisen.

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Was noch vor wenigen Jahren wie Szenen aus einem Science Fiction-Film ausgesehen hätte, ist heute in der Automobilindustrie bereits Praxis. Allerdings, wie Experten meinen, noch viel zu selten.

Dabei sieht auf den vielen Power-Point-Präsentationen alles gar nicht so kompliziert aus. Doch in der Realität findet sich der Anwender in einem Dschungel wieder. Wie kann er all die Daten, die in seiner Produktion anfallen, sinnvoll sammeln und in ein Format bringen, das ihre Weiterverarbeitung und Analyse in übergeordneten IT-Systemen erlaubt?

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„EDAG findet den Weg durch den KI-Dschungel, wir haben uns genau darauf spezialisiert, KI von der Produktionsebene bis hin zur Anbindung an IT-Plattformen durchgängig zu realisieren, um die Smart Factory und Industrie 4.0 Wirklichkeit werden zu lassen“, sagt Christopher Reuß, Abteilungsleiter Produktions-IT von EDAG.

Es komme vor allem auf ein durchgängiges Konzept an – von der Produktionsebene bis hinauf zu den Plattformen, die – zumeist in der Cloud – die vielen Daten bearbeiten, analysieren und Schlüsse daraus ziehen, sie also in wertvolle Informationen für verschiedene Zielgruppen im Unternehmen zu verwandeln.

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EDAG ist seit vielen Jahren im Umfeld rund um Industrie 4.0 und Smart Factory aktiv. Dabei arbeiten Automatisierer und alle anderen Nicht-IT-Domain-Experten auf der Produktionsebene, kurz OT, mit Experten auf der IT-Ebene zusammen. „Unsere Automatisierungsteams haben langjährige Erfahrung auf der Produktionsebene und haben häufig bereits umfangreiche Erfahrungen in führenden Unternehmen der Automatisierungstechnik oder deren Kunden gesammelt. Parallel dazu sind sie es gewohnt, mit unseren IT-Experten zusammen zu arbeiten, die typischen Missverständnisse haben sie längst hinter sich gelassen. Bei uns sind die beiden bisher häufig noch antagonistischen Welten zusammen gewachsen“, erklärt Reuß.

Die Brücke zwischen OT und IT zu schlagen, bedeutet zwar noch lange nicht, alle Schwierigkeiten aus dem Weg geräumt zu haben, aber eine Grundvoraussetzung für erfolgreiche Industrie-4.0-Projekte lässt sich dadurch schaffen: Die Daten aus ihren verschiedenen Quellen – Anlagen, Maschinen und Sensoren verschiedenen Alters von verschiedenen Herstellern mit unterschiedlichen Datenformaten – sammeln und in einem einheitlichen Format so zusammen zu führen zu können, dass sie der Analyse in den IIoT-Plattformen überhaupt erst zugänglich werden.

Bei der Weichenstellung in Richtung digitaler Transformation sieht Reuß EDAG als einen weltweit führenden Dienstleister mit einem breiten Angebotsspektrum in allen Feldern rund um die Smart Factory, mit einer starken IT-Kompetenz auf der einen Seite und Produktions-Know-How auf der anderen Seite.

Deshalb sei EDAG bereits intensiv damit beschäftigt, die weltweite Präsenz weiter auszubauen, um noch globaler zu werden. Schon heute generiert beispielsweise EDAG Product Solutions (PS) über 50 Prozent des Umsatzes außerhalb von Deutschland. Obwohl auch hierzulande die Wachstumsraten der Digitalisierung weiter nach oben weisen, verspricht sich EDAG in anderen Weltregionen – vor allem Asien – anteilsmäßig noch deutlich mehr zulegen zu können.

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