In der heutigen wettbewerbsintensiven Welt stehen Hersteller zunehmend unter Druck, ihre Fabrikprozesse und Arbeitsabläufe zu modernisieren und zu optimieren, um den Anforderungen des Marktes gerecht zu werden und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Das Berliner Start-up Deltia.ai möchte diesem Bedarf gerecht werden und Unternehmen dabei unterstützen, die Effizienz ihrer manuellen Montagelinien durch den Einsatz fortschrittlicher prädiktiver Analytik und Datenvisualisierungslösungen zu steigern. Wir haben mit CEO und Mitgründer Max Fischer gesprochen, um mehr über das Zusammenspiel von Mensch und Maschine, die Wichtigkeit von Datenschutz und die zentralen Herausforderungen in einer sich wandelnden Branche zu erfahren.
Hallo Herr Fischer, Ihr Team ist der Meinung, dass Menschen für Fertigungsprozesse entscheidend sind, und Ihre KI-Lösungen sind so konzipiert, dass sie Menschen bei ihrer Arbeit unterstützen und stärken. Was ist der Ursprung Ihrer Mission? Warum ist sie in der Fertigungsindustrie besonders wichtig?
Bei der Digitalisierung von über 40 Fabriken sind uns ähnliche Muster aufgefallen. Jede Spitzentechnologie, die wir in der Fertigung einsetzen, ist nur dann effektiv, wenn die Arbeiter ihr Potenzial erkennen und bereit sind, sie anzunehmen. Da die Arbeiter so viel Zeit in der Nähe dieser Maschinen und Prozesse verbringen, glaube ich, dass sie unsere Innovationen am besten beurteilen können. Die menschliche Beteiligung ist von zentraler Wichtigkeit, wenn es darum geht, komplexe Probleme zu lösen und Entscheidungen zu treffen, die multidimensionale Faktoren einbeziehen, die sich dem Verständnis einer Maschine entziehen könnten. Mit der Zunahme verschiedener KI-basierter Tools und Funktionen in vielen SaaS-Lösungen haben die meisten Branchen einen Paradigmenwechsel vollzogen. Diese Erkenntnisse haben mich dazu motiviert, eine Technologie zu entwickeln, die Hand in Hand mit den Mitarbeitern arbeitet, anstatt sie zu ersetzen.
Als wir uns näher mit der Lösung beschäftigten, erkannten wir, dass es einen klaren Problempunkt zu beseitigen gab. Um mehr über den manuellen Prozess in der Produktion zu erfahren, verließen sich Prozess- und Fertigungsingenieure auf veraltete Methoden wie MES und manuelle Aufzeichnungen. Diese diskontinuierlichen und oft unzuverlässigen Daten schufen eine Blackbox für die Prozessoptimierung, in der sie keinen Einblick in die genauen Abläufe in der Fertigung hatten. Da sie mehr wertschöpfende Aufgaben zu erledigen haben, sollten sie ihre Zeit nicht damit verbringen, die manuellen Montageprozesse zu beobachten, um herauszufinden, wo Optimierungen vorgenommen werden können. Genau hier können wir die Technologie einsetzen, um eine sich wiederholende, alltägliche, aber wichtige Aufgabe zu übernehmen. Unsere Technologie würde als Co-Pilot für die Fertigung fungieren, wobei die Führungskräfte die Verbesserungsvorschläge auf der Grundlage detaillierter Daten durchgehen und deren Umsetzung zur Steigerung der Produktivität priorisieren können.
Können Sie die Kernfunktionen und Innovationen Ihrer KI-Lösung beschreiben, und wie sie sich von anderen KI-Lösungen auf dem Markt unterscheidet?
Deltia digitalisiert Shop-Floor-Prozesse mit Hilfe von Computer Vision und unterstützt so kontinuierliche Verbesserungen und Shop-Floor-Management. Durch den Einsatz von Kameras und KI verfolgen wir Zyklen und nicht-wertschöpfende Aktivitäten, um Verbesserungspotenziale für manuelle Fertigungsprozesse zu identifizieren. Derzeit verfügen wir über Funktionen, die helfen, Engpässe, Prozessanomalien und Produktivitätseinbrüche zu erkennen. Die Daten unserer Plattform sind nützlich für Ursachenanalysen und andere Projekte zur kontinuierlichen Verbesserung. Deltia kann auch automatisch Maschinenprozesse verfolgen, um automatische Unterbrechungen zu melden und vorausschauende Analysen für Maschinenausfälle durchzuführen.
Kontinuierliche Verbesserungen und Kosten- und Effizienzeinsparungen erfordern zuverlässige Daten. Deltia überbrückt diese Lücke. Die Infrastruktur von Deltia sammelt kontextreiche Echtzeitdaten und nutzt KI, um die enorme Verarbeitungsarbeit zu erledigen. Diese Daten werden dann verwendet, um Vorschläge zu machen und umsetzbare Verbesserungen zu identifizieren.
Was Deltia auszeichnet, ist die Tatsache, dass unsere Lösung flexibel ist und sich an jeden Use-Case im Shopfloor anpassen lässt. Solange das Unternehmen halbstandardisierte Prozesse mit ähnlichen Produkten hat, ist unser Modell in der Lage zu lernen, Prozesse zu verfolgen und Abweichungen zu identifizieren, egal ob sie manuell oder maschinell sind. Von der Planung und Terminierung bis hin zur präskriptiven Analyse bieten wir eine umfassende Lösung, die alle Facetten der Fertigung abdeckt.
Wie lässt sich Ihre KI-Lösung in bestehende manuelle Prozesse integrieren, und was sind einige der wichtigsten Herausforderungen, denen Sie sich bei dieser Integration stellen müssen, insbesondere im Kontext des Branchenwandels?
Wir haben eine Mischung aus stationär montierten Kameras und Kameras aus der Vogelperspektive eingerichtet, um täglich Tausende von Datenpunkten zu generieren und die für die weitere Analyse erforderlichen Erkenntnisse zu berechnen. Diese Videoströme werden kontinuierlich analysiert, um Werkstückbewegungen, Zykluszeiten und die Abfolge von Arbeitsschritten zu ermitteln. Die Prozessdaten werden pro Artikel und Produktion in einer cloudbasierten Software-Analyseanwendung aggregiert. Fabrikmanager und Prozessingenieure definieren, implementieren und messen Prozessverbesserungen, um die Produktivität und Qualität ihrer Montagelinie zu steigern.
Eine zentrale technische Herausforderung war die Bewältigung der enormen Vielfalt an unterschiedlichen Prozessen in der Fertigungsindustrie. Um ein Beispiel zu nennen, das einfach klingen mag, aber in der Praxis ziemlich schwierig ist. Wir verfolgen den Zyklus, d. h. die Zeit zwischen dem Eingang und dem Verlassen eines Produkts an einer Station. Um dies zuverlässig zu tun, müssen wir die Produktbewegungen genau identifizieren. Jedes Produkt an jeder Linie und jeder Kunde sind jedoch sehr unterschiedlich. Unser System muss mit dieser Vielfalt zurechtkommen, ohne dass es viel fachlichen Input von Experten oder kostspielige Etikettierungsarbeiten erfordert.
Eine weitere Herausforderung war natürlich das Thema Datenschutz und IT-Sicherheit, da Kameras in der Regel zu Überwachungszwecken eingesetzt werden. Unsere Nutzung von Kameras als Sensoren zur Erstellung von Prozessstatistiken war etwas erklärungsbedürftig, insbesondere unsere Maßnahmen zur Gewährleistung des Datenschutzes. Unser Ansatz, Videos nur am Rande zu verarbeiten und dann automatisch zu löschen, hat dabei sehr geholfen.
Können Sie konkrete Beispiele oder Fallstudien nennen, in denen Ihre KI-Lösung die Effizienz und die Ergebnisse in einer Branche oder für ein bestimmtes Unternehmen deutlich verbessert hat?
Einer unserer größeren früheren Erfolge war, dass wir unseren ersten Käufer noch vor der Gründung des Unternehmens gefunden hatten. Das zeigte uns, wie ernst das Problem war und wie entscheidend unsere Lösung sein würde.
Kürzlich haben wir bei einem unserer Kunden dazu beigetragen, den Output einer Produktionslinie um mehr als 40 % zu steigern, indem wir uns auf die Beseitigung von Engpässen und die Optimierung durch Schulung aller Mitarbeiter in Bezug auf Best Practices konzentrierten. Durch die von uns vorgeschlagenen Änderungen an ihrem Standardarbeitsmodell konnten sie ihren Gesamtumsatz um 2 Millionen Euro steigern.
Einem anderen Kunden halfen wir, seine Effizienz um 30 % zu steigern, indem wir eine nicht dokumentierte Best Practice in der Werkstatt aufspürten und in den Standard aufnahmen. Am Ende des Tages ist es der schönste Erfolg, wenn man sieht, dass unsere Lösung einen positiven Unterschied für diese Arbeiter macht. Alles in allem ist es der schönste Erfolg, zu sehen, dass unsere Lösung es den Mitarbeitern ermöglicht, ihr Bestes zu geben. Wir haben auch damit begonnen, eine ergonomische Bewertung in unser Produkt aufzunehmen, da viele Arbeiter in der Produktion über Rücken- und Handgelenksschmerzen klagten. Wir werden den Arbeitern automatisch ein Feedback zu unergonomischen Bewegungen geben und so zur Verbesserung von Gesundheit und Wohlbefinden beitragen.
Der EU AI Act führt neue anspruchsvolle Regularien ein. Wie bereitet sich Ihr Unternehmen mit CertifAI auf die Einhaltung dieser neuen Vorschriften vor, und auf welche Herausforderungen sind Sie in diesem Prozess gestoßen?
Während das Deltia-Produkt den Zugang zu Daten aus der Produktion mittels modernster Computer Vision ermöglicht, gehen wir als Unternehmen niemals Kompromisse bei unseren Datenschutzprinzipien ein. Deltia anonymisiert das gesamte Videomaterial, um die Sicherheit und den Komfort der Mitarbeiter in der Produktion zu gewährleisten. Außerdem werden die Videos nur auf einem PC an der Produktionslinie verarbeitet, wobei das Rohmaterial nach wenigen Sekunden automatisch gelöscht wird. Das bedeutet, dass die Kunden einen beispiellosen Einblick in ihre manuellen Prozesse erhalten, ohne in den trüben Gewässern der GDPR- und AI Act-Compliance-Probleme zu waten. Wir haben intern ein engagiertes Team, das sich um die Sicherheit und die Einhaltung wichtiger Standards wie GDPR und ISO kümmert.
Wir haben ein Auge darauf, dass unser Produkt immer richtlinienkonform ist. Die Sicherheit unserer Kunden und der Mitarbeiter in den Betrieben war schon immer eine unserer obersten Prioritäten. Deshalb arbeiten wir mit CertifAI zusammen, um sicherzustellen, dass die Produkte von Deltia durch umfassende KI-Produkttests und -Zertifizierungen den höchsten Standards entsprechen.
Berlin ist ein einzigartiger Knotenpunkt in der deutschen KI-Landschaft. Was macht Berlin für Sie zu einem profitablen Standort?
Berlin ist definitiv ein großartiger Ort für unser Vorhaben. Die Stadt ist jung und dynamisch. In keiner anderen Stadt habe ich eine Initiative wie den Merantix AI Campus gesehen, der KI-Unternehmen in jeder Phase unterstützt. Tatsächlich habe ich meinen Mitgründer Silviu Homoceanu bei Merantix kennengelernt. Es war auch ein großartiger Ort, um ein internationales Team aufzubauen, das super motiviert ist und Vorzüge aus verschiedenen Bereichen mitbringt.
Welchen Rat würden Sie jungen Unternehmern geben, die planen, in Berlin ein eigenes KI-Unternehmen zu gründen?
Ich bin vielleicht nicht die beste Person, um Ratschläge zu erteilen, aber ich kann sicherlich sagen, was ich gelernt habe und welche Fehler ich nicht wiederholen würde. Bei Deltia widmen wir uns der Lösung bedeutender und wirkungsvoller Probleme für unsere Kunden. Eine wichtige Lektion, die ich gelernt habe, ist, dass ich mich nicht von meiner Liebe zur Technologie blenden lassen darf, um zu glauben, dass jedes Problem, das wir angehen, extrem wichtig ist, dass die Kunden einen hohen Preis für unsere Lösungen zahlen werden und dass die Nachfrage auf dem Markt unendlich groß ist.
Es ist wichtig, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren und kritische Fragen zu stellen, wie zum Beispiel: Auf welche KPIs haben wir tatsächlich Einfluss? Wie viel Geld können unsere Kunden mit unserer Lösung tatsächlich einsparen? Wie viel besser ist unser Produkt im Vergleich zu Alternativen, wie in unserem Fall die Datenerfassung auf Papier? Wir haben zum Beispiel bei Deltia gelernt, dass unsere Kunden uns nicht bezahlen, weil wir automatisierte digitale Daten liefern, sondern weil wir eines der einzigen Systeme sind, mit dem man verstehen kann, WARUM bestimmte Dinge in der Produktion passieren.
Wenn Sie diese Fragen beantworten, können Sie besser entscheiden, ob Sie ein Produkt entwickeln und welche Kundensegmente Sie ansprechen wollen. Diese Klarheit ist wichtig, um fundierte Entscheidungen zu treffen und sicherzustellen, dass Ihre Bemühungen wirklich auf die Kundenbedürfnisse und Marktchancen ausgerichtet sind. Das hat uns geholfen, uns zu konzentrieren und manchmal sogar einige Kundenmöglichkeiten nicht zu verfolgen, da wir nicht glaubten, dass der Wert, den wir schaffen könnten, groß genug für sie war.
