Kommentar Kein Bullshit!

Nach der Forschung in der Teilchenphysik am CERN hat Dr. Florian Kruse Anfang 2016 gemeinsam mit Dr. Tobias Brambach und Dr. Christophe Cauet Point 8 gegründet. Seitdem leitet er den Anbieter für Data Science in der Industrie als Geschäftsführer. Innerhalb von drei Jahren ist Point 8 inzwischen 15 Vollzeitmitarbeiter gewachsen.

Bild: Anke Sundermeier, Point 8
26.11.2019

Wie treiben Physiker vom CERN die Digitalisierung in der Industrie voran? Warum sind Forschergeist und datengetriebene Methoden aus der Wissenschaft elementar, um die Herausforderungen der Zukunft zu meistern? Lassen sich etwa nicht alle Daten mit einer Künstlichen Intelligenz automatisch in Gold verwandeln?!

Dr. Florian Kruse war mit diesem Beitrag im A&D-Kompendium 2019/2020 als einer von 100 Machern der Automation vertreten.

Auf der Suche nach erfolgreichen Digitalisierungsprojekten bietet sich der Blick in die Wissenschaft an. In der Europäischen Organisation für Kernforschung, kurz CERN, bewältigt man diesen Prozess seit den 50er Jahren. Damals wurden hier unzählige Filmaufnahmen manuell ausgewertet. Inzwischen ist die Analyse von Datenströmen von mehreren Terabyte pro Sekunde in Echtzeit selbstverständlich.

Zehntausende Wissenschaftler aus über 100 Nationen arbeiten gemeinsam am größten Datenprojekt der Welt. An einem Prototypen, einer einzigartigen Maschine, die es weltweit kein zweites Mal gibt. Die Arbeit mit Big Data, Machine Learning und KI fand hier schon statt, als die Begriffe in der Industrie noch keiner kannte.

Mit Beharrlichkeit zum Erfolg

Aus dieser Forschungstätigkeit ist die Idee für Point 8 geboren: Wir bringen wissenschaftliche Methoden zur Datenanalyse in die Industrie und insbesondere den Mittelstand. Fundiert, bodenständig und ehrlich, statt mit vollmundigen Marketingversprechen.

Als eigenfinanziertes, junges Unternehmen ohne Investor im Rücken ist es nicht immer leicht, diesem Anspruch treu zu bleiben. Andere Anbieter bringen scheinbar fertige Lösungen auf den Markt. Dagegen verkauft sich die ehrliche Aussage, dass datengetriebene Innovationen wie Predictive Maintenance oder Predictive Quality individuell entwickelt werden müssen und KI kein Allheilmittel ist, eben nicht so einfach

Doch unsere Beharrlichkeit hat sich ausgezahlt: Inzwischen konnte Point 8 neben vielen weiteren Kunden zum Beispiel Rittal, die Deutsche Bahn, Festool und Innogy überzeugen. Das ursprüngliche Drei-Mann-Team ist mittlerweile auf 15 Mitarbeiter angewachsen.

Voneinander lernen

Auf unserem bisherigen Weg haben wir eine Menge gelernt. Insbesondere im Mittelstand ist ein Arbeiten auf Augenhöhe essenziell. Die gemeinsamen Projekte mit unseren Kunden gelingen nur dann, wenn wir alle Beteiligten mitnehmen und überzeugen – vom Shop Floor bis zum CEO.

Diese gemeinsame Ansprache ist zum Teil mühsam, aber gerade für die Digitalisierung immens wichtig. Nur wenn alle an einem Strang ziehen, können innovative Ansätze funktionieren.

Mindestens genauso wichtig ist der enge Austausch zwischen Datenprofis und Domänenexperten. Datengetriebene Anwendungsfälle sind nur dann erfolgreich, wenn Data Scientists von den Ingenieuren lernen, wie Maschinen und Prozesse funktionieren.

Dieses Domänen-Know-how macht Machine Learning und Co. erst richtig mächtig. Reine Blackbox-Ansätze sind in der Regel wenig erfolgversprechend und produzieren teilweise sogar unzuverlässige Ergebnisse. Aber auch unsere Kunden müssen ein Stück weit verstehen lernen, wie Data Scientists denken und arbeiten. Agiles und iteratives Vorgehen, das sich ständig an neue Erkenntnisse anpasst, ersetzt die langfristige Wasserfallplanung alter Zeiten.

Gemeinsam erfolgreich

Und in noch einem sehr wesentlichen Punkt sind Forschung und Industrie vereint: Digitalisierung ist eine Mannschaftsdisziplin. Die vielfältigen Herausforderungen meistern wir mit einem breit aufgestellten und kommunikationsstarken Team, das Herzblut in die Sache steckt.

Das gilt für die Projekte mit unseren Kunden und Partnern, aber auch für den Aufbau des eigenen Unternehmens mit allen Hürden und Anforderungen.

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