Max im Gespräch mit Simon Haddadin, CEO und Founder von Franka Emika, München
„Die Produktionszyklen vieler Unternehmen sind so kurz, dass sich der Einsatz von Robotern bisher nicht gelohnt hat. Er war schlicht zu teuer. Das ändern wir gerade“, sagt Simon Haddadin.
Die FAZ schrieb 2019 über unseren heuteigen Gesprächspartner: „Es dürfte in den vergangenen Jahren nur wenige deutsche Start-ups gegeben haben, die die Phantasien derart beflügelten wie Franka Emika aus München. Was wurde nicht alles projiziert auf die jungen Roboter-Enthusiasten aus Schwabing: Hier werde der Beweis erbracht, dass bahnbrechende Erfindungen nicht nur aus dem Silicon Valley kommen müssten; mit den Brüdern Haddadin seien zwei Glücksfälle für den Industrie- und Wissenschaftsstandort Deutschland am Werk – Sami Haddadin als Leiter der „Munich School of Robotics and Machine Intelligence“ an der TU München und Mitgründer von Franka Emika, Simon Haddadin als Geschäftsführer des jungen Unternehmens.“
Das allein wäre ja schon Grund genug, mit Simon Haddadin einen Podcast zum Thema Robotics zu machen. Aber darüber hinaus wird Robotertechnologie auch und gerade in der Supply Chain eine immer wichtigere Rolle einnehmen, wie wir letztes Jahr schon in unserem Podcast #10 mit Frederik Brantner, Founder und CEO von magazino erfahren haben.
Ein spannendes Gespräch mit einem ebenso stillen wie erfolgreichen Shooting Star im internationalen Wettbewerb um die Zukunft der Robotertechnologie – direkt vor unserer Haustür.
Wir wünschen Euch viel Freude beim Hören.
Transskript
Transskript/Links
MAX: Also, ich sitze heute bei Simon Haddadin, Gründer und CEO von der Firma Franka Emika, hier im wunderschönen München. Glaube ich, werde ich auch nicht so oft haben, dass ich zu einem Podcast Termin zu Fuß von zu Hause hinlaufen kann.
SIMON: Im E-Scooter kommen.
MAX: Ja genau, die stehen hier auch rum zum Teil, habe ich durchaus schon gesehen. Bevor wir starten würde mich interessieren: Was ist euer heutiges Produkt, also was baut ihr heute und was ist der Hauptzweck davon? Und dann würde ich da noch gerne zwei, drei Sätze dazu hören: Wie seid ihr dahingekommen und wie war die Historie dahinter?
SIMON: Okay. Ja, erstmal hallo in die Runde und an alle Zuhörer. Freut mich sehr, überhaupt hier sein zu dürfen. Ich versuche in aller Kürze das zu erklären, was wir hier machen und in welche Richtung es eigentlich geht. Wir bei der Franka Emika haben eigentlich eine Vision. Die ist relativ simpel. Wir wollen Robotik für jedermann möglich machen. Denn, wenn man ganz ehrlich ist, bevor wir auf der Bildfläche aufgetreten sind, war und ist Robotik ein Luxusgut. Was wir gemacht haben mit unserer ersten Produkt Linie, wenn man das so bezeichnen möchte, das ist wirklich das erste KI-fähige Robotersystem weltweit, mit dem wir auch in vielerlei Hinsicht die Robotik neu definiert haben, mit was sie kann und was sie leisten im Stande ist. Was haben wir eigentlich gemacht? Wir haben ein System entwickelt, das mittlerweile weit über hundert Sensoren integriert hat innerhalb eines Systems. Wir haben ein eigenes Betriebssystem entwickelt. Wir haben eigene Sensorik und Algorithmik entwickelt. Und konnten dann eben mit Produktionsbeginn 2018, im April 2018 einen Weltrekord hinlegen mit dem schnellsten Rampup in Produktion, Verkauf und Auslieferung von Robotersystemen. Da haben wir andere, die für tausend Stück mehrere Jahre gebraucht haben, haben wir ein paar Monate gebraucht. Wir liefern mittlerweile in die ganze Welt, haben in über vierzig Länder bereits ausgeliefert. Und das Ganze eben, warum das eben auch so attraktiv ist, zu einem Bruchteil für, ich sage mal, industrietaugliche Roboterlösungen im Vergleich zu anderen.
MAX: Ganz kurz eine Zwischenfrage oder eine Zwischenergänzung. Wenn du sprichst von Robotersystemen, dann ist das ein Knickarmroboter oder wie kann man sich das vorstellen? Für die, die nicht in dem schönen Showroom hier sitzen.
SIMON: Ja, ein Robotersystem kann zum Beispiel aus einem Knickarmroboter bestehen. Also dem Roboterarm in diesem Falle. Das wäre allerdings genau das, das wäre eine einzelne Komponente und eben kein System, das irgendwas leisten kann. Das heißt, ein System besteht in der Regel aus dem Arm, oder wir sagen Manipulator, dem Endeffektor, also was auch immer vorne am Roboterend, also am Flansch sagt man, das ist im Grunde das Endstück, das Endteil vom Roboter. Was ist dort vorne angebracht? Zum Beispiel ein Greifer, ein Schrauber, eine Saugpumpe? Plus, natürlich ganz, ganz wichtig, der Steuerungsrechner sowie ein gesamtes Software Framework, um den Roboter aus der Kiste sofort nutzen zu können, ohne einen Dritten zu benötigen, der eine sogenannte Systemintegrationsleistung erbringen muss. Sondern, dass der Roboter als System ausgeliefert wird und eben nicht als Komponente.
MAX: Okay. In dem Fall, glaube ich, haben wir ein grobes Verständnis. Wenn ich auf eure Homepage gehe, stehen da jede Menge Auszeichnungen. Du hast auch grade eine gesagt, dass ihr super schnell an den Start gekommen seid. Jetzt würde mich ja interessieren: Das macht man nicht alleine, sondern, wie seid ihr dahingekommen, wie habt ihr das geschafft und was sind da so ein paar Basics? Das finde ich, ist durchaus interessant.
SIMON: Ja im Grunde ich glaube, dann erwähne ich noch ganz kurz eine Sache, die extrem speziell an unserem System ist. Weil, was haben wir eigentlich dem Roboter gegeben? Wir haben dem Roboter einen Tastsinn gegeben. Das heißt, er kann mit der echten Welt interagieren, ohne sie zu kennen, so wie wir das eigentlich tun, wenn wir unsere Augen schließen. Wir können uns trotzdem in der echten Welt zurechtfinden. Und das haben wir eben geschafft durch die Kombination aus extrem viel Eigenentwicklung in Sensorik, Algorithmik. Und eben die Kombination mit mechanischer Nachgiebigkeit. Roboter sind normalerweise steif. Also extrem schwer und steif, damit sie genau sind. Und es hieß früher immer: Mechanische Nachgiebigkeit und Industriepräzision, das ist nicht kompatibel miteinander. Und das konnten wir eben mit diesem Produkt zeigen, dass wir eben sowohl die Fähigkeiten eines Menschen einbringen können. Das heißt, der Roboter kann wie ein Mensch seine Muskeln quasi anspannen oder entspannen. Das ist im Grunde eine Verhaltensregelung, die wir eben eingeführt haben in ein wirkliches Produkt. Woher kommt das eigentlich? Deswegen habe ich das auch kurz erwähnt. Weil, der Tastsinn basiert auf einer ganz, ganz wichtigen Entdeckung, die damals vor, jetzt mittlerweile weit über zehn Jahren, wann war denn das, das muss ich jetzt schätzen ehrlich gesagt, aber ich würde schätzen um 2004, 2005 herum, hat mein Bruder, der heute Professor Sami Haddadin an der TU München, die Munich School of Robotics and Machine Intelligence führt, hat damals als Diplomand im Grunde genau diesen ersten Schritt in den Tastsinn entwickelt. Das nennt sich Kollisionsselektion heute. Das bedeutet, ein Roboter fährt nicht mehr stumpf von A nach B, ohne auf Hindernisse zu reagieren. Sondern, er kann Kontakte erkennen. Und das haben heute mittlerweile sehr, sehr viele Roboter als Prinzip. Der große Unterschied ist: Sie haben eben nicht den Tastsinn. Der kann nur erreicht werden über echte Sensorik. Das heißt, das Erfassen der echten Welt. Und dann gab es einen ersten Diplomanten bei meinem Bruder. Das war Sven Parusel, der auch heute noch in unserer Firma ist, der im Grunde diesen ganzen Bereich Information, Communication auch leitet. Und die haben im Grunde diese Systeme mehr und mehr entwickelt. Das heißt, nicht nur, wo mein Bruder so stark ist, oder wo er wahrscheinlich, darf ich jetzt gar nicht sagen, wo er nicht (lachend) so stark ist. Der ist schon echt gut. Aber Sven ist eher ein Software Ingenieur und hat dann im Grunde auch diese komplexe Algorithmik versucht in Software Infrastruktur umzusetzen. Und das war dann eben so der Start dieser Forschungsgruppe, die dann später Human Center Robotics Group hieß, DLR, in Oberpfaffenhofen am Institut of Robotics and Mechatronics/ das damals, auch wie heute noch eins der weltweit führenden Institute überhaupt ist. Und grundsätzlich muss man schon sagen, dass diese neuartige Robotik jetzt nicht von uns erfunden oder begonnen wurde, sondern eben, dass es schon bereits Ende der 80er die ersten Überlegungen oder die ersten Projekte gab zwischen dem DLR und der Stanford University. Das sind im Grunde die zwei großen Robotik Zentren der Welt. Wo eben unser Chef, Professor Hilzinger, und damals Usama Katib, oder Professor Katib, der so die Koryphäe in der Robotik in USA ist, die hatten im Grunde diese Idee, neuartige Roboter zu entwickeln, die im Grunde mit der Welt interagieren. Und ich bin dann dazu gestoßen über ein Weihnachtsessen mit meinem Bruder. Ich war mitten im Medizinstudium. Und mein Bruder hat zu mir gesagt: Ich habe einen Algorithmus entwickelt der dafür sorgt, dass ein Roboter sicher mit einem Mensch interagieren kann, aber keiner glaubt ihm. Und dann habe ich im Grunde meine, ich sage mal in Anführungszeichen, Expertise aus der Medizin im Grunde mal auf den Tisch gebracht, wo ich ihm erklärt oder gesagt habe: Wir müssen das statistisch relevant beweisen, dass das auch so ist. Dann gibt es da wenig Widerworte, um ganz ehrlich zu sein. Und dann waren wir einen Tag später, also am ersten Weihnachtstag/ habe ich angefangen eine Literaturrecherche mal zu machen. Was gibt es überhaupt für Daten in der Welt zu solchen Verletzungsexperimenten? Das heißt, was kann überhaupt passieren, wenn ein Roboter mit einem Menschen kollidiert? Und darauf ist dann im Grunde eine gesamte, ziemlich große Forschungsgruppe entstanden. Und dort haben wir eben sehr groß skaliert Experimente durchgeführt. Sowohl an Freiwilligen, als auch an verschiedenen, man sagt Sorogate. Das heißt, Ersatzobjekte. Um herauszufinden: Wo ist überhaupt die Grenze zwischen harmlos und Gefahr? Und das war ein Teil dieser Human Center Robotics Group. Der zweite, das war eben primär Sven, wo es sehr viel um Software Infrastruktur geht. Und wie kann man solche komplexen Algorithmen, die mein Bruder und auch andere entwickelt haben, überhaupt abbilden, dass es auch wieder einfacher wird? Und dann eben auch Mechatroniker, also Hardware Entwicklung war auch ein großer Teil. Und wir waren eine sehr, sehr bekannte Forschungsgruppe, vor allem mein Bruder in dem Feld. Ich müsste nachschauen. Aber das sind mittlerweile tausende Zitierungen, die er im Grunde hat, zu genau diesem Bereich. Das ist ja ein Bereich, der mittlerweile heute so unter diesem Namen MRK eigentlich stattfindet. Also eigentlich haben wir/
MAX: Das heißt?
SIMON: /damals MRK/
MAX: MRK heißt was?
SIMON: Mensch-Roboter-Kollaboration. Genau, das ist heute so ein bisschen so ein Schlagwort. Wir fanden das nie so richtig gut, um (lachend) ehrlich zu sein. Aber darunter versteht man heute so diese anderen Systeme, die eben diese Fähigkeit der Kollisionserkennung haben.
MAX: Ganz kurz. Warum ich das so wichtig finde, die Geschichte dahinter ist, damit man versteht, wie komplex das ist. Damit man so eine Technik überhaupt anbieten kann. Weil, jetzt für mich als Anwender, ich sehe das und denke mir: Ah, also einfach, der schlägt irgendwo dagegen, dann bremst er halt ab. Aber ganz so einfach ist es nicht oder so trivial ist es nicht.
SIMON: Das stimmt nicht ganz. Das was die meisten machen ist genauso trivial. Im Grunde machen die nichts anderes als, die wissen, wieviel Strom sie auf den Motor geben. Und da ist dann ein Stromsensor. Und der misst im Grunde, wenn es einen Impact gibt, also eine Kollision. Dann ist da ein Stromspike (unv. 2 Sprecher)
MAX: Das heißt, die Stromlast oder die Stromaufnahme geht nach oben/
SIMON: Genau.
MAX: /dann sagt er, da ist ein Widerstand/
SIMON: Stopp.
MAX: /da stimmt was nicht.
SIMON: Genau. Und dann bleibt alles stehen und der Notaus wird reingeschmissen. Das ist genau, wie es alle lösen. Das ist ja auch das Riesenproblem. Weil es eben genau nicht das ist, was wir hier machen. Sondern was wir machen ist, wir versuchen ja auch zu verstehen: Was sind überhaupt Kontakte? Was für Kontakte gibt es überhaupt? Was bedeutet es, einen Menschen zu berühren? Was bedeutet es, ein Werkstück zu berühren? Und das kannst du eben nur machen, wenn du wirklich vernünftige Sensorik, und zwar nicht Link Side, wie sagt man das auf Deutsch, motorseitig, sondern abtriebsseitig. Also wir messen wirklich die echten Kontakte mit der echten Welt. Und das eben auf Bruchteile von Newton herunter. Das heißt, wir können nahezu jeden Kontakt, den ein Mensch eigentlich unterscheiden kann, kann unser Roboter auch mittlerweile unterscheiden. Und das ist dann, da hast du Recht, das ist komplex. Und wie gesagt, das ist auch nicht so, dass wir irgendwie die Schlausten und Tollsten sind. Sondern, wir haben auch das Glück gehabt, wirklich genau zur rechten Zeit, am rechten Ort auch irgendwo zu sein. Da wurde schon extrem viel Vorarbeit geleistet. Aber natürlich haben wir auch einen gewissen Beitrag da geleistet.
MAX: Also ich sage mal, Ideen haben ist einfach. Aber das dann auf die Straße bringen und umzusetzen ist nochmal eine ganz andere Geschichte.
SIMON: Genau.
MAX: Und da muss man auch immer hart dafür arbeiten. Also in dem Fall ist dieser sozusagen kleine Umweg auf jeden Fall wichtig, um das zu verstehen. Jetzt sitzen wir heute hier. Ihr habt schon Systeme im Einsatz. Ihr seid in vierzig Ländern, hast du gesagt/
SIMON: Ja.
MAX: /unterwegs. Vielleicht, um es nochmal ein bisschen genauer zu beschreiben. Ich habe hier den Demo Roboter bedienen können. Ihr habt einmal den Roboter selber, ihr habt den Anbau vorne am Arm, ihr habt eine Software, ihr habt wahrscheinlich noch eine Schnittstelle zu anderen Software Programmen, falls da Input kommt. Ich habe in dem Fall von dem Philipp Zimmermann, diesen Digital Live Design Talk gesehen, wo ich dem Fall/ Respekt, dass er das Live gemacht hat. Wo er mal gezeigt hat, wie man so einen Roboter schult. Ich denke, wir sollten so einfach mal einsteigen. Vielleicht kannst du das mal beschreiben? Wie funktioniert das? Worauf muss man da achten? Und was gibt es da für, sage ich mal, auch vielleicht Stolpersteine?
SIMON: Ich habe jetzt leider den Talk vom Phil nicht gesehen. (lacht) Aber ich kann mir vorstellen, in welche Richtung es geht. Also im Grunde, was ja auch ein sehr großer Schritt war, den wir getan haben, normalerweise, also klassische Industrieroboter haben ja zwei/ die haben viele Probleme, aber zwei Probleme, die die Nutzung so schwierig machen. Das eine ist: Ein Roboter, den man so kennt, in den großen Schweißanlagen, da ist die gesamte Steuerung und Elektronik vor allem auch, nicht im Roboter integriert. Sondern in einem zusätzlichen Steuerungskasten, der sehr komplex und sehr schwierig ist, überhaupt sich damit zurechtzufinden. Das zweite ist eben auch, dass die meisten nicht, wie wir das machen, dass ein Benutzer den Roboter benutzen kann, sondern, dass sie eigentlich Gelenkwinkel auf jeder einzelnen Achse programmieren. Das heißt, du musst dir quasi vorstellen: Wie kann ich im dreidimensionalen Raum auf der Achse wieviel Grad fahren, damit ich am Ende diesen Punkt erreiche? Und das ist eben was sehr, sehr langwieriges. Was wir eben machen ist basierend darauf, dass wir eben die komplette Elektronik und Software sowohl im Roboter integriert haben, als auch gespiegelt nochmal auf dem Standardrechner, der im Grunde mitgeliefert wird. Und jetzt hast du eine große Hürde, die wir eben machen konnten ist: Wie programmiere ich einen Roboter? Und man merkt heute eigentlich gar nicht mehr, dass man so einen Roboter programmiert. Auch wenn man das eigentlich tut. Sondern eigentlich benutzt man ihn. Und wir nennen das im Grunde lernen durch vormachen. Das heißt, man zeigt dem Roboter, was er eigentlich zu tun hat. Das Ganze eben verbunden mit einer neuen Art, wie man Roboter ausstattet mit Fähigkeiten. Das ist die sogenannte App basierte Roboter Programmierung. Das bedeutet, ich programmiere keine Kommandos mehr oder keine Gelenkwinkel. Sondern, ich habe eine Aufgabe die ich lösen möchte. Zum Beispiel schrauben oder stecken. Und diese Aufgabe muss ich dann nur noch sagen, wo er diese Aufgabe lösen soll. Und das kann ich ihm zum Beispiel durch: Ich nehme ihn an die Hand und zeige ihm, wo die Bauteile sind. Ich kann natürlich auch was anderes benutzen, wie eine Kamera oder ein anderes System, das ihm sagt, wo das Bauteil ist. Aber die Fähigkeit, das überhaupt/ mit dem Bauteil zu interagieren, die sind in dem Roboter selber bereits integriert. Und die App ruft dann immer genau die Fähigkeiten ab, um die genaue Aufgabe zu lösen.
MAX: Also, ich habe es jetzt hier einmal kurz ausprobiert. Also jeder, der daheim Lego Mindstorms hat, also das ist jetzt nicht böse gemeint, aber von dem Grundprinzip, ich habe sozusagen einzelne Funktionsbausteine die ich wirklich in der App, auch hier, Browser basiert, ich ziehe die rein und dann habe ich eben unterschiedliche Tätigkeiten, wie zum Beispiel wirklich nehmen, dann fährt er irgendwo rüber und dann kann er es dort ablegen. Das heißt, das fand ich so spannend, dass er das nicht an einen gewissen Punkt genau fährt. Sondern er sagt, er fährt es, in dem Fall bis er es genau berührt hat. Das heißt, man hat gemerkt, dass der Roboter sozusagen irgendwie eine/ also ich habe gedacht, über Stromaufnahme funktioniert/ aber, dass der sozusagen einen Sensor hat, wo er wirklich sagt: Jetzt hat er es abgelegt an der richtigen Stelle.
SIMON: Genau. Das sind eben auch diese komplexen Fähigkeiten. Das war eigentlich eine der größten Hürden, um ehrlich zu sein, diese komplexen Fähigkeiten. Weil die, um ehrlich zu sein, nur ganz, ganz wenige Leute auf diesem Planeten überhaupt verstehen, wie das genau passiert. Und eben diese komplexen Fähigkeiten zu abstrahieren in diese App basierte Programmierung, dass dann jeder das auch benutzen kann. Ohne irgendein Wissen über den Roboter zu haben. Weil, genau das, also auf Kontakt fahren, ist eigentlich eine sehr, sehr schwierige Aufgabe.
MAX: Also, das hat mich auch sehr überrascht, als ich das gesehen habe, dass das überhaupt funktioniert. Also auf Deutsch gesagt, euer Roboter, wenn der beim Kunden im Einsatz ist, dem wird live gezeigt, einmal mit dem Laptop, aber auch mit Bewegungen am Roboter selber, wo man zwei Knöpfe drückt und dann kann man den zum Beispiel so führen, damit er die Position hat. Was mich jetzt interessieren würde: Was sind denn die Hauptanwendungsfelder für eure Kunden? Wo werden die Roboter am meisten eingesetzt, Stand heute? Und vielleicht auch ein kleiner Ausblick.
SIMON: Also im Grunde auch schon weit vor wirklich Produktions- und Auslieferungsstart, also der Roboter wurde sehr nah an unseren großen Endkunden entwickelt. Unsere großen Endkunden sind vor allem Auftragsfertiger für, man nennt es 3C Industrie. 3C steht für Computers Communication Devices and Consumer Elektronics. Also all das, womit wir eigentlich, so wie du hier mit dem Tablet, mit dem, ich weiß nicht, wie man das Gerät nennt.
MAX: Zoom Aufnahmegerät.
SIMON: Zoom Aufnahmegerät. Also all diese Geräte, mit denen wir wirklich jeden Tag arbeiten. Man muss ganz ehrlich leider sagen, dass keines dieser Geräte in Europa gefertigt wird. Sondern alles wird in Niedriglohnländern/ ich sage mal, das nächste, was irgendwo da beginnt ist die Türkei, aber primär sprechen wir hier von China, Taiwan und Nachbarländern. Dafür wurde wirklich sehr viel/ also die Spezifikation des Roboters sehr, sehr darauf ausgelegt, das zu können. Auf der anderen Seite ist der Roboter doch sehr flexibel einsetzbar. Er wurde zwar genau dafür eigentlich entwickelt, um eben Aufgaben zu lösen, die heute nicht automatisierbar sind.
MAX: Zum Beispiel? Ganz konkret.
SIMON: Ganz konkret, im Grunde sind das sehr einfache Tätigkeiten, die eben heute von sehr, sehr vielen Leuten gemacht werden. Das sind zum Beispiel, man nennt es sogar/ in der Produktion nennt man so etwas Non Value Edit Production Steps. Das bedeutet quasi nicht wertschöpfende Produktionsschritte. Das heißt faktisch, das Gerät wurde gebaut, zum Beispiel das Smartphone, das hier auf dem Tisch liegt, und es wird getestet, ob es überhaupt funktioniert. Und das bedeutet, im Grunde sitzen da Leute, die den Bildschirm entsperren, auf einer App rumtippen, ein bisschen Text eingeben, also wirklich die Funktionalität des Gerätes prüfen. Und das machen mehrere, also das sind zehn bis zwanzig Prozent, sind die Schätzungen, der gesamten Belegschaft. Und wir sprechen hier eben von, allein in der Region Shenzhen, ich weiß nicht, ob dir das was sagt, das ist die Greater Bay Area also das Electronics Hub der Welt sogar. Und da sind eben mehr als zehn Millionen Jobs in den letzten 15 Jahren geschaffen worden, durch diese Industrien. Also wir sprechen hier wirklich von unfassbar hohen Stückzahlen. Und dafür wurde eigentlich der Roboter sehr spezifisch entwickelt. Das zweite große für uns ist, da wir ja selber Jahrzehnte eigentlich, wenn man es summiert sogar wahrscheinlich Jahrhunderte Erfahrung hier haben mit dem Gründungsteam in Robotik und KI Forschung, was wir auch machen wollten. Weil, das war für uns damals schon immer so ein Riesenhindernis. Das optimale System für die, ich will jetzt niemanden auf die Füße treten, aber, für die schlausten Köpfe in der Robotik eigentlich auch anzubieten. Weil, genau die Probleme hatten wir früher. Wir hatten eben nicht die entsprechenden Interfaces, nicht die entsprechende Benutzbarkeit, nicht den Preis, dass wir wirklich flächendeckend Robotik Forschung und KI Forschung auch in die Massen bringen können. Und das ist durchaus eine große, also eine relevante Stückzahl. Heute haben wir über tausend Roboter in sämtlichen Forschungseinrichtungen, die relevant sind in der Forschung für KI und Robotik. Das beinhaltet Stanford, MIT, Carnegie Mellon TU München. Also alles, was irgendwie Rang und Namen hat und auch nicht nur Universitäten, sondern auch die großen Tec- Unternehmen, die auch alle daran arbeiten. Für die ist im Grunde genau dieser Roboter da auch entwickelt worden. Was machen die damit eigentlich? Die versuchen im Grunde Robotern neue Fähigkeiten zu geben. Und das ist so der zweite große Kundenkreis. Und der dritte große, das ist für mich auch persönlich sehr, sehr wichtig, ist die Bildung und Ausbildung von Schülern und Auszubildenden in Deutschland oder auch schlussendlich in der Welt. Denn das Wissen in der Robotik ist eigentlich/ es sind ganz, ganz wenige Leute, die wirklich wissen, was Roboter können, was sie nicht können. Auch wenn man in Fabriken geht. Da spricht man in der Regel von sehr gut ausgebildeten Ingenieuren, die in der Lage sind, überhaupt einen Roboter zu programmieren. Und unsere Idee ist eben, nicht nur Roboter als Industrieprodukt, sondern eigentlich ist der Roboter ein Unabler, genauso wie das Smartphone ein Unabler war, für ganz andere Industrien. Und was wir eben machen, und dafür haben wir auch extra eine Stiftung gegründet mit dem Preisgeld damals vom Zukunftspreis, wo wir im Grunde flächendeckend in Deutschland die jüngsten in Kontakt bringen wollen mit neuartiger Technologie. Denn in zehn, 15 Jahren werden, glaube ich, sehr viele schlaue Ideen basierend auf solchen Plattform Technologien neu kreiert werden. Also wenn man es sich anschaut, das ist jetzt eine gigantische Zahl, aber es ist natürlich auch ein großer Vorreiter, das Smartphone oder Apple selber. Das IOS Ökosystem. Das heißt, Unternehmen, die basierend auf dem iPhone entstanden sind, das ist mittlerweile ein Markt von 450 Milliarden pro Jahr. Das sind Unternehmen wie Uber, Airbnb und alle, die es vorher nicht gab, Drive Now, E-Scooter. Und das ist schon gigantisch. Und eben für uns ist der Roboter eben nicht ein stumpfes, dummes Werkzeug. Sondern eigentlich ist er nichts anderes als die Verbindung aus dem Internet in die echte Welt. Und ich glaube, wenn jeder, der so halbwegs begreift, was es bedeutet, weiß auch, dass die echte Welt dann doch deutlich nochmal ein größeres Potential hat, als das Internet an sich.
MAX: Ein größeres Potential, aber auch einfach viel, viel komplexer.
SIMON: Sehr viel komplexer, ja.
MAX: Aber in dem Fall, also das ist ja mit ein Grund auch, warum ich hiersitze. Weil ich der festen Überzeugung bin, dass wir wirklich einfach, damit wir langfristig in Deutschland/ dass es uns gut geht, müssen wir Wege finden, wie wir eben nicht nur die einfachsten Tätigkeiten machen, sondern wirklich auch Robotik nutzen, um Wert zu schaffen. Da bin ich der festen Überzeugung. Was mich jetzt noch interessieren würde ist: Also ich bin ja Logistik Gig. Das heißt, so wie ich das sehe, ist das jetzt Stand heute nicht der Hauptfokus. Aber gibt es auch aus dem Bereich Anwendungsfälle, wo du sagst: Das ist auf jeden Fall heute schon spannend.
SIMON: Ja absolut. Nochmal, eine der primären Aufgabe unseres Roboters ist/ das sind zwei große Aufgaben, die eben heute schwierig zu automatisieren sind, weil sie eben den Tastsinn vom Menschen benötigen. Das ist eben, was ich grade genannt hatte, das sind diese Qualitätskontrollen und das zweite große ist die Montage. Denn wenn man sich es anschaut: jeder Computer auf diesem Planeten braucht einen Prozessor. Jeder Computer auf diesem Planeten braucht einen RAM Riegel und jeder braucht eine Festplatte. Und alle diese Sachen werden heute händisch gemacht, weil es eben keine Roboter gab, die genau diese Aufgaben können. Und da sieht man auch, was du vorhin meintest, eben diese Ablage auf Kontakt, das Ganze kann man noch viel, viel cooler zeigen, wenn man eigentlich zeigt: Was bedeutet das, wenn der Roboter auf Kontakt, und dann eben nicht nur auf, jetzt wird es vielleicht ein bisschen komplex, aber in einer Dimension, weil, das ist ja eigentlich nur runterfahren und dann irgendwann stehenbleiben. Faktisch spricht man von sieben Dimensionen/ einen Stecker einsteckt und dann sieht man eben, wie er in alle Richtungen versucht, genauso wie du mit Augen zu, einen Schlüssel ins Schlüsselloch stecken würdest. Genau diese Fähigkeit hat im Grunde dieser Roboter. Und der ist genau prädestiniert für die Montage von eigentlich allem, muss man ganz ehrlich sagen. Das zweite, jetzt zum Beispiel Logistik. Warum dieser Roboter trotzdem oder vor allem auch in der Logistik eingesetzt werden kann, ist einmal natürlich das Kostenthema. Du hast ein Robotersystem, das eben nicht hunderttausende kostet oder nicht mal 30.000. Sondern wir sprechen hier irgendwo von 15 bis 20.000 als Gesamtpaket. Das ist natürlich ein Riesenthema.
MAX: Zu den Kosten hätte ich eh noch zwei, drei Fragen, da kommen wir gleich dazu.
SIMON: Können wir gleich zu kommen. Das zweite eben ist, was wir ja auch geschafft haben: Wir haben eine komplett neue Plattform geschaffen, wie man eigentlich Fähigkeiten auf einen Roboter bringt. Die Leute kennen es eigentlich nur so: Über einen Flashdrive oder irgendwie auf einem angeschlossenen Rechner kann ich dem Roboter was beibringen. Was wir ja können ist zum Beispiel: Wenn ich an die Logistikbranche denke und ich möchte/ es kommt so ein bisschen aus der Logistik, das ist Verpacken von iPhones, sorry, ich weiß nicht, ob ich Marken nennen darf.
MAX: Ja, klar.
SIMON: Smartphones in den kleinen Boxen in eine Versandbox. Das heißt, zwanzig, dreißig, vierzig iPhones werden gestapelt in einer Box. Und das passiert ja nicht nur an einer Station. Sondern das passiert an tausenden Stationen. Und was du eben jetzt auch machen kannst ist eben: Du musst nicht mehr jeden einzelnen Roboter programmieren. Sondern du brauchst diese Station nur ein einziges Mal programmieren oder in Betrieb nehmen. Das dauert ein paar Minuten. Und dann kannst du eben über unsere Robotics Plattform, Franka World, das ist im Grunde eine Cloud Plattform, die die Roboter sowohl miteinander vernetzt, das heißt, die Roboter sprechen miteinander. Aber auch hilft zum Beispiel, Aufgaben, also Software zu verteilen auf dem System. Das heißt, du kannst einen Roboter in Betrieb nehmen und dann über Drag and Drop, wie man es eigentlich aus der IT kennt, mit einem Klick, tausend Roboter in Betrieb nehmen, ohne zusätzliche/ vor Ort wirklich sein zu müssen. Du kannst, egal wo der Roboter ist, unabhängig von seiner physikalischen Lage, kannst du immer schauen: Was macht der grade? Wie viele Stückzahlen laufen grade? Wie effektiv ist der? Das heißt, die einmal-Kosten, aber auch die Skalierungskosten, was in der Logistik, da ich doch sehr viel Kontakt mittlerweile habe, aber eher mit sehr, sehr großen Warenhausanbietern, sagen wir es mal, da sind natürlich Kosten auch ein extremer Faktor. Und Skalierung und wie schnell kann ich sowas umsetzen? Und das dritte, was da natürlich auch relativ simpel ist, ist dann die Verbindung, weil da gibt es dann öfter diese Packstationen. Das heißt, wo dann zum Beispiel, jemand bestellt etwas oder fünf verschiedene Artikel. Und die müssen dann eben in eine Kiste geräumt werden. Dafür braucht man eben auch eine gewisse/ die Fähigkeit des Sehens zum Teil. Jetzt hat das Sehen immer noch das Riesenproblem, dass es nie funktioniert, wenn man ganz ehrlich ist. Es sei denn, du baust alles hinter Glaskästen und du ventilierst und illuminierst und alles ist perfekt. Aber in einer bisschen chaotischeren Umgebung, was ja durchaus in einem Lagerhaus sein kann/
MAX: Vorkommen kann, ja.
SIMON: /ist es ganz, ganz schwierig, nur auf das Sehen zurückgreifen zu können. Aber die Verbindung aus, ich nenne es mal in Anführungsstrichen, schlechtem Sehen, also einer Webcam eigentlich, und der Tastsinn ermöglicht dir eben eine bessere Performance zu erreichen, als ein dummer Roboter mit einer extrem guten Bildverarbeitung. Das heißt, auch in der Logistik sehen wir ein gigantisches Potential, um ganz einfach zu sagen (lachend) um abzuschließen. Ich schweife immer so ein bisschen ab, es tut mir leid. Ich hoffe es sind Leute, die können mir noch zuhören.
MAX: Ja, sonst würde ich nicht zuhören. Ich sehe da tatsächlich auch Potential. Allerdings, sozusagen wenn ich jetzt bei uns anschaue, ist die Ausgangslage, allein im Wareneingang, was wir bekommen halt so chaotisch, dass wir nicht immer nur ganze Paletten haben und immer gleiche Artikel. Dementsprechend, da glaube ich, da muss auf jeden Fall noch die Kombination mit der Vision wirklich auch gut funktionieren. Wenn ich jetzt mal einen Roboter mir so bestellen will, mit was für Kosten muss ich rechnen und wie könnte so ein Projekt ausschauen?
SIMON: Es stimmt so nicht ganz, dass wir ein Robotersystem komplett ausliefern. Weil, was dir fehlt ist im Grunde der Unterbau. Also ein Roboter fliegt nicht, oder noch nicht durch die Gegend.
MAX: Noch nicht durch die Gegend. Ja.
SIMON: Wird er auch irgendwann tun. Aber du brauchst noch einen Unterbau. Jetzt kann man sich das bei uns auch natürlich/ also wir haben Komplettlösungen inklusive Aufbau, also Unterbau zum Beispiel für Schulungseinrichtungen. Da spricht man dann im Grunde von einem Gesamtpreis, das ist meine aktuelle/ ungefähr 25.000 Euro. Wenn man jetzt nur, in Anführungszeichen nur wirklich Robotersystem spricht, dann ist es ein bisschen abhängig. Weil du ja einmal das Robotersystem, das kostet 11.400 Euro und dann eben je nachdem, was für Software Pakete du dir dazu holst, genauso wie am Smartphone. Welche Fähigkeiten hole ich mir/ welche Apps hole ich mir auf meinen Roboter? Und das geht halt irgendwo los bei ein paar Hundert und da sind wir auch nicht einzigen. Wir haben ja mittlerweile, ähnlich wie eben auch im Smartphone Bereich, eine App Entwicklungsumgebung. Das heißt, andere können auch Apps kreieren.
MAX: Auf eurem System?
SIMON: Auf unserem System, genau. Und teilweise bieten die das sogar umsonst an. Das heißt, du brauchst bei uns eigentlich nur, in Anführungszeichen den Roboter als System und das Betriebssystem und jemand anderes kann dir auch Apps entwickeln, wenn du das möchtest. Und bei uns gehen die Pakete, ich sage mal, müsste ich jetzt nochmal genau checken, aber ich meine, das günstigste Paket
MAX: Nur von der Richtung.
SIMON: Ja, das günstigste Paket derzeit ist das sogenannte China Entry Package das geht bei 2.500 Euro los. Und ich meine, das ist auch das günstigste Paket, was wir im Moment haben. Und das teuerste ist, meine ich, derzeit so bei 8-9.000 Euro. Das sind sehr komplexe auch Softwareschnittstellen und sehr komplexe Fähigkeiten, mit denen du sehr viel machen kannst.
MAX: Genau. Aber ich sage mal, wenn ich jetzt wirklich das Ding als Stand Alone System betreiben will und nicht in andere Systeme integrieren, dann geht man eher Richtung 3.000 Euro, als/
SIMON: Ich sage mal 15.000, 16.000 ist locker, bist du dabei alles in allem.
MAX: Wenn ich dich richtig verstanden habe, den Roboter oder das System würde ich nicht bei euch kaufen, sondern über einen Vertriebspartner, oder/
SIMON: Nein, nein. Wir machen Direktvertrieb. Wir haben beides im Grunde. Wir haben einmal einen sehr großen Direktvertrieb, auch eben über die Franka World. Das ist auch nicht nur ein Cloud System, sondern auch ein Store, also ein App Store schlussendlich. Aber auch ein Roboter Store. Das heißt, da kannst du auch ohne mit uns zu interagieren, genauso wie man es aus der Smartphone Welt kennt, einfach Sachen bestellen. Das machen auch durchaus sehr viele. Das zweite ist, wir haben auch einen eigenen Inhouse Direktvertrieb, der sich vor allem natürlich um/ der fokussiert sich im Grunde auf drei Dinge. Das eine sind die/ unsere großen Key Accounts, also unsere großen Großabnehmer, nennen wir sie mal. Das zweite ist so der europäische Mittelstand, wo wir auch sehr viel selber machen. Und das dritte sind dann eben so die großen Tec Unternehmen, mit denen wir auch sehr viel machen. Und dann haben wir aber auch darüber hinaus ein Partnernetzwerk. Das heißt, Partner können auch, wenn sie möchten, können sie auch Retailer sein. Aber primär sind sie eigentlich so eine Art System Integrator. Das heißt, weil wir einfach auch nicht, wir sind zwar schon gewachsen, also sehr stark gewachsen, aber um all das abzudecken, was heute schon möglich ist, dafür bräuchten wir jetzt schon 1.500 Leute.
MAX: Ja, das macht auch, glaube ich, keinen Sinn, also als Geschäftsmodell. Später kann man immer noch schauen/
SIMON: Man kann dahin wachsen. Weil, am Ende glaube ich schon, dass die Qualität und die Fähigkeiten, die wir natürlich inhouse haben, schon überlegen sind. Aber die Idee ist ja schon, dass es auch ein skaliertes Modell ist. Das heißt einmal, dass Drittparteien Apps generieren können und damit auch ihr eigenes Geschäftsmodell, ohne, zum Endkunden gehen zu müssen. Aber sie haben im Grunde ein Distribution Network geschaffen, ohne etwas dafür zu tun. Und das zweite sind eben wirklich die, die zu den Endkunden auch gehen, teilweise mit uns, teilweise auch eigene Endkunden haben und dort eben vor Ort beim Endkunden die Komplettlösung aufbauen, auch den After Sales Service übernehmen. Und da expandieren wir auch grade selber sehr, sehr stark. Aber wie gesagt, wir liefern schon sehr, sehr viele Roboter zum Beispiel nach China. Und wir haben halt einfach noch nicht hundert Mann vor Ort. Deswegen brauchst du da erstmal/
MAX: Ja klar, dann verlässt du dich auf Partner vor Ort.
SIMON: Genau. Wir versuchen ja möglichst gut zu trainieren in den Sachen. Und das machen viele auch schon sehr gut. Aber wir wollen auch selber noch mehr vor Ort sein.
MAX: Dann hätte ich eigentlich nur noch zwei Fragen zu dem Franka World. Du hast es vorher gesagt, das ist wie so ein Ökosystem oder wie auch so ein App Store. Kannst du da noch mal ganz kurz beschreiben, wie du das im Detail meinst?
SIMON: Also im Grunde, wenn man es mal ganz einfach versucht: Ich hatte ja vorhin gesagt, wir haben dem Roboter einen Tastsinn gegeben. Und die Idee der Franka World/ Franka World ist eigentlich eine digitale Robotik Plattform, also eine Internet Plattform, die mehrere Funktionalitäten hat. Einmal ist es ein Community Tool. Das heißt, darüber kann sich unsere Community austauschen. Also wirklich vom Endanwender, ein Facharbeiter zum Beispiel, bis zum Robotiker. Da sind sehr viele, weit über tausend Mitglieder, die sich da extrem reghaft austauschen und teilweise auch so eine Art Match Making machen. Das heißt, der eine hat das Problem und schickt das dann hoch. Und jemand anderes löst es für ihn. Und kann ihm das dann über die World wieder zurückschicken. Das zweite Große ist eben das, sage ich mal Robot Management. Das bedeutet, ich kann alle meine Roboter digital abbilden. Egal, ob ich einen oder tausend Roboter habe. Und ich kann dann eben stetig über den Status quasi mir Informationen holen. Das heißt, was macht der Roboter grade? Wie viele Aufgaben hat er heute gelöst? Wie heiß ist er? Wie lange läuft er noch? Gibt es irgendwelche Probleme? Also das, wovon eigentlich alle so sprechen, von dem Digital Twin. Das ist genau das, was dort eben passiert. (…) Ein dritter großer Bereich ist eben, wir nennen ihn Store. Aber am Ende ist eigentlich ein extrem technologischer Sprung, der dort stattgefunden hat. Es ist die Möglichkeit Software auf Maschinen zu verteilen, ohne die Maschine vor Ort ansprechen zu müssen. Also ohne irgendwelche Spezialcomputer. Sondern über das Internet kann ich meine Roboter ausstatten, mit dem, was sie brauchen. Die nächsten Schritte, oder das, was jetzt schon, sage ich mal, bei uns läuft, ist auch die Vernetzung der Roboter. Das bedeutet, dass ein Roboter zum Beispiel, nehmen wir mal das Beispiel er montiert einen Computer. Und diese Montage, das was ja der Mensch so perfekt beherrscht und vor allem die Facharbeiter ja so extrem viel wissen ist: Wie genau mache ich sowas eigentlich? Und was wir eben machen können ist: Wir können dem Roboter oder einem Roboter oder einer Flotte von Robotern Aufgaben aufgeben, ohne, dass er weiß, wie er die zu lösen hat. Die fangen an die selbst/ Der letzte Punkt war, genau, vielleicht komme ich nochmal von da. Wir hatten vorhin darüber gesprochen, wir haben im Grunde drei Schritte des Lernens, dieser Art von Robotern. Du hast das Lernen durch Vormachen. Das heißt, der Mensch bringt seinem Schüler, sagen wir es mal, eine Aufgabe bei. Die zweite Art des Lernens, und das sind eben auch so Forschungsgebiete, wo mein Bruder im Moment extrem stark ist und auch weltweit führend, der Roboter erlernt selber, Aufgaben zu lösen. Das heißt, ohne, dass jemand ihm irgendwas beigebracht hat, versucht er selber Aufgaben zu lösen. Und bringt sich die im Grunde selber bei. Und die dritte Art des Lernens ist das sogenannte kollektive Lernen. Das heißt, dass viele Roboter gleichzeitig ein Problem lösen können. Und dann eben exponentiell schneller Probleme erlernen können. Und das sind eben auch Informationen, die wir über die World untereinander austauschen können. Das heißt, Roboter lernen voneinander, wie sie Aufgaben lösen können, über unsere Franka World. Und wer schauen möchte, www.world.franka.de.
MAX: Okay, das verlinke ich auf jeden Fall in den Show Notes. Jetzt hast du gesagt, es kann ausgetauscht werden. Ich sage jetzt mal, wenn man das nicht möchte, muss ich da/ ist man da automatisiert mit dabei, damit insgesamt alle Maschinen und alle Roboter besser werden? Oder wie ist hier die Situation?
SIMON: Also es gibt schon Möglichkeiten. Also wir haben ja immer wieder, oder das ist ja grade so eine flächendeckende Diskussion fast schon, das ist immer diese Themen Daten. Das wird natürlich teilweise sehr einfach, oder auf einfachster Ebene diskutiert. Wir sprechen natürlich hier immer von komplett verschiedenen Daten überhaupt. Aus welcher Quelle kommen die eigentlich? Was ja ein Roboter nicht macht, der zeichnet keine Personendaten auf. Also da hat er einfach keine Informationen zu. Und er weiß auch nicht, und das ist, was glaube ich, eigentlich die Frage ist, was ist eigentlich der Prozess, der da stattfindet? Denn viele haben ja schon ein gewisses Prozesswissen, also Montagewissen, Produktionsprozesse. Und da haben sie natürlich so ein bisschen Sorge. Die ist nicht wirklich begründet. Aber das ist nun mal die Situation, dass sie Sorge haben, dass man Produktionswissen quasi heraussaugt. Aber was wir eigentlich machen, das ist reine Sensorverarbeitung auf Roboter Ebene. Das heißt, der Roboter weiß teilweise gar nicht, was er tut. Sondern er lernt eigentlich nur Sensorprofile. Und man muss diese Dinge sehr, sehr stark voneinander trennen. Aber weil es eben die Diskussion gibt, haben wir die Möglichkeit, sowohl abgesperrte Clouds zu machen. Das heißt im Grunde, dass nur der eine Account, also der Kunde selber nur Zugriff auf diese Informationen hat. Langfristig muss es in die andere Richtung gehen. Weil, das ist genau der Sinn dieser neuen Systeme. Genauso, wie so das Siri besser funktioniert, weil wir alle miteinander vernetzt sind und die Systeme einfach nicht von alleine lernen und nicht, wenn sie Stand Alone sind.
MAX: Also da rennst du bei mir offene Türen ein. Ich stelle die Frage, weil ich weiß, dass das viele interessiert. Ich persönlich glaube, dass man von geteiltem Wissen und geteiltem Lernen, was auf vielen Schultern ist, immer mehr profitiert, als wenn man alleine in seinem Kämmerchen sitzt und versucht, möglichst schlau zu sein.
SIMON: Und das Problem, muss man sagen, sehen wir auch ganz stark. Da sich da niemand so wirklich einigen kann, hat man sehr, sehr viele so Insellösungen. Jeder macht so sein eigenes Süppchen. Und dann muss man ganz ehrlich sagen, vor allem in so Daten getriebenen Themen geht es nur über Masse. Muss man ganz klar einfach so sagen. Und da wäre es gut, wenn man sich da ein bisschen besser zurechtfinden würde, wer eigentlich da, vielleicht sogar als Symbiose oder als Element zwischen den verschiedenen stehen kann. Und das ist im Grunde auch ein Ziel der Franka World, dass das eine Plattform sein kann, wo alle auch sorgenfrei sich verbinden können. Weil wir, glaube ich, auch im Verhältnis, dadurch, dass wir extrem starke Software im Hause haben, so Themen wie Security auch bei uns ganz, ganz oben auf der Liste stehen und wir dann genauso stark wie das iPhone zum Beispiel, was auch nicht mal eben gehackt werden kann, das glauben die meisten, das ist so einfach. Aber nicht mal NSA hat es geschafft, da reinzukommen. Und auf solchen Stand der Technik kann man sich dann auch verlassen. Und leider machen es zu wenig. Das muss man auch ganz ehrlich sagen. Die bauen dann alle so ihr eigenes Süppchen, aber wissen gar nicht genau, was sie da eigentlich machen.
MAX: Ja und sind im Zweifelsfall sogar unsicher, als wenn sie sich noch einen anderen Standard dranhängen.
SIMON: Meistens unsicher. Weil sie nie dafür gemacht werden, also vor allem so klassische Produktionssysteme waren nie dafür gemacht, im Internet/ also an das Internet gebunden zu sein. Und das sieht man auch bei den Maschinen. Also ein Industrieroboter der war nie dafür vorgesehen in irgendeinem Netzwerk zu hängen, weil, da geht es wirklich einfach rein.
MAX: Also in dem Fall vielen Dank. Das war echt ein schöner Blick hinter die Kulissen von einem tollen Geschäft oder von einer tollen Idee. Ich hätte noch eine letzte Frage. Und zwar, du hast am Anfang gesagt, dass ihr einen Preis bekommen habt für den schnellsten Ramp Up innerhalb von, weiß ich nicht/
SIMON: Nein, nein. Einen Preis haben wir dafür nicht bekommen.
MAX: Nicht.
SIMON: Aber es ist ein Rekord in der Industrierobotik.
MAX: Ihr habt innerhalb von wieviel Monaten oder wie/
SIMON: Das waren knapp neun Monate.
MAX: Und was war da das wichtigste oder was würdest du heute sagen, hatte euch da vor allem ermöglicht, dass ihr das so schnell wirklich auf die Straße gebracht habt?
SIMON: Das ist eine komplexe Frage am Ende, muss man fast schon sagen. Es ist multifaktoriell. Roboter Systeme oder Roboter werden heute eigentlich, da gibt es ein paar Ausnahmen, aber sind eigentlich immer fast schon Einzelfertigungen. Und das ist sehr aufwändig, diese Roboter zu produzieren. Also, es gibt einen Roboter Hersteller, der war früher ein deutsches Unternehmen. Als Beispiel, nur, dass man das mal versteht. Die können nur ein bis zwei Roboter am Tag fertigen. Nicht, weil sie nicht mehr wollen oder möchten, sondern sie können einfach nicht mehr. Weil es so komplex ist, einen Roboter herzustellen. Weil, es ist sehr viel Sensorik, sehr viele verschiedene Komponenten. Und das ist, wo wir sehr, sehr früh/ Also worauf haben wir früh geachtet? Das gesamte System, sowohl in der Software, als auch in der Hardware massenmarktfähig überhaupt ist. Das heißt, die Grundlage war, dass das System überhaupt so schnell gebaut werden kann und so einfach gebaut werden kann. Das zweite ist natürlich, brauchst am Ende Leute (lachend) die einen Roboter kaufen. Da haben wir vielleicht das Glück und einen guten Vertrieb und da hatten wir eben nicht das Problem, dass wir jetzt Abnehmer suchen mussten. Und das dritte ist, glaube ich auch, dass der Preis so/ die Einstiegshöhe da extrem niedrig ist für eine sehr viel größere Anzahl an Leuten. Ja, ich glaube, das sind so drei, vier Dinge die/
MAX: Ich finde, wenn man hart arbeitet, darf man auch ab und zu Glück haben, das ist schon in Ordnung.
SIMON: Glück gehört mit Sicherheit dazu. Also ja, wir haben es alles gut vorbereitet, auch für den Stichtag. Aber wenn man dann auch in der Nachschau sieht, wie wenig dann zum Beispiel rückgeholt werden mussten, deutlich weniger, als was wir eigentlich einkalkuliert hatten. Also wenn die Qualität dann auch noch stimmt, dann ist es natürlich noch besser, weil man ja keinen Schrott auf den Markt werfen möchte, vor allem als neues/ Als neues Unternehmen ist es natürlich auch so: du hast einen Schuss. Aber aus meiner Perspektive sind jetzt tausend Roboter in knapp neun Monaten, ja, das ist super und das ist auch mehr, als was die meisten überhaupt schaffen. Aber das ist auch nicht das Ziel, was wir vor Augen haben, um ganz ehrlich zu sein. Da kannst du noch sechs Nullen ungefähr hinten dranhängen. Das sind eigentlich die Sphären, in die wir eigentlich die nächsten Jahre, oder nicht nächsten Jahren, in den Jahren, oder bis zum nächsten Jahrzehnt eigentlich vorstoßen möchten.
MAX: Super, dann wünsche ich euch da viel Erfolg. Da können, denke ich, viele wieder von profitieren.
SIMON: Das hoffe ich doch.
MAX: Super, vielen Dank.
SIMON: Vielen, vielen Dank.