Als Wegbereiter der Digitalisierung baut die Porsche Informatik auf neue, innovative Ansätze und Lösungen. Um die richtigen Rahmenbedingungen dafür zu schaffen und daraus für uns und unsere Kunden den größtmöglichen Nutzen zu generieren, haben wir einen strukturierten Zugang zu Innovation: Hier kümmert sich ein eigenes Team um den Aufbau von Expertenwissen zu Technologietrends. Im Interview erklärt uns Teamleiterin Laura König mehr zum Digital Innovation Management in der Porsche Informatik.
Womit beschäftigt sich das Team „Digital Innovation Management“?
Wir arbeiten hauptsächlich im Bereich Data Science, Artificial Intelligence und Augmented und Virtual Reality. Natürlich verwenden wir auch weniger aufregende Techniken wie Datenexploration oder klassische Statistik, wenn sie einen zusätzlichen Nutzen bringen können. Nicht jedes erfolgreiche Projekt muss auf einem neuronalen Netzwerk aufbauen – obwohl viele von ihnen das natürlich tun. Ziel ist es also, bestehende Produkte und Prozesse durch diese Technologien effizienter zu gestalten.
Wie bringt man Innovation in eine Firma?
Das Digital Innovation Management Team ist eine mit Expert*innen bestückte Serviceeinrichtung innerhalb der Firma. Dabei sind wir Ideengeber und Anlaufstelle für Produktteams. Wir unterstützen sie dabei, neue Technologietrends aufzugreifen und in Porsche-Informatik-Produkte einzuarbeiten. Idealerweise kommen Leute aus anderen Teams mit einer innovativen Idee auf uns zu, die wir dann bearbeiten. Oder wir werden zum Brainstorming in ein Team eingeladen, untersuchen deren Prozesse und prüfen, ob es Innovationen gibt, die dazu passen. Es gibt zwei Arten, wie wir neue Ideen umsetzen: als Experiment oder als Projekt.
Was ist der Unterschied zwischen Experiment und Projekt?
Ein Experiment ist die Erforschung einer Idee. Für die Umsetzung legen wir einen Zeitrahmen fest, üblicherweise zwischen 100 und 300 Arbeitsstunden. Wir arbeiten in Abstimmung mit dem Produktteam an einem Proof-of-Concept, die Arbeit selbst ist schon auf ein bestimmtes Produkt zugeschnitten. Das heißt, die Technologieerprobung findet direkt an Use Cases statt. Dabei evaluieren wir, ob die Technologie schon so weit ist, dass das Ergebnis erfolgreich sein wird. Wenn das Experiment erfolgreich ist, dann geht die Produktverantwortung im Zuge eines Projekts an das Produktteam der Porsche Informatik über.
Mit seinen innovativen Ideen hat das DIM-Team schon den Porsche Informatik Change Award gewonnen.
Wie arbeitet ihr konkret an so einem Experiment?
Ein*e Projektmanager*in und ein*e Expert*in arbeiten jeweils zusammen. Sie definieren zuerst ganz klar die Ziele, also welche Meilensteine bis wann im Rahmen des Experiments erreicht werden sollen. Diese Ziele werden mit den Produktteams und den Fachbereichen gemeinsam erarbeitet, um sicherzugehen, dass es auch in die richtige Richtung geht. So machen wir weiter, bis wir das Ziel erreicht haben.
Und wie wird es dann zum Projekt?
Experimente sind eine Vorstufe zum Projekt. Im Idealfall analysiert man den Outcome des Experiments und sagt: Ja, cool, die Technologie passt, das Produktteam und der Fachbereich sind davon überzeugt und möchten das gerne als Projekt umsetzen. Zunächst wird eine Kosten-Nutzen-Analyse gemacht. Dann muss der Fachbereich wiederum die Stunden dafür freigeben und das Budget muss genehmigt werden. Bei einem Projekt ist die fortlaufende Zusammenarbeit und Abstimmung mit den Auftraggebern und den Produktteams der Porsche Informatik wichtig. Nur so können wir sicherstellen, dass das Produkt den Vorstellungen entspricht. Das Ziel ist es, dass wir dann den Code an die Kolleg*innen des Produktteams übergeben können. Sie machen in weiterer Folge Wartung, Support und Weiterentwicklung; wir stehen dann noch unterstützend zur Seite.
Welche Projekte habt ihr schon durchgeführt?
Wir arbeiten an zahlreichen unterschiedlichen Experimenten, alle mit neuen Ideen aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Virtual und Augmented Reality. Außerdem arbeiten wir gerade an verschiedenen Anwendungsfällen im Zusammenhang mit Bilderkennung. Wir haben zwei Projekte in Zusammenarbeit mit der Universität Salzburg erfolgreich abgeschlossen, bei denen der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung unserer praktischen Data-Science-Methoden lag. Generell liegt das Hauptaugenmerk vor allem auf Use Cases aus dem Bereich Big Data und dem Data Lake der Porsche Holding.
Wofür verwendet man einen Data Lake?
Der Data Lake ist eine zentrale Datenplattform, die unsere Arbeit im Bereich Data Science und Artificial Intelligence ermöglicht. Wenn wir z. B. ein Bilderkennungs-Modul entwickeln, dann läuft dieses im ersten Schritt einfach auf dem lokalen Rechner. Dort ist es für die Produktteams aber nicht wirklich brauchbar. Es muss immer verfügbar und skalierbar sein. Der Data Lake ermöglicht, dass wir automatisiert und skalierbar Daten verarbeiten und große Datenmengen speichern können. Außerdem bietet der Data Lake eine Plattform, um datenschutzkonform und mit einem klar definierten Berechtigungskonzept arbeiten zu können.
Moon Augmented Reality – schnell sehen, wo die Ladestation fürs E-Auto am besten hinpasst.
Was habt ihr im Bereich der Augmented Reality gemacht?
Da gibt es zum Beispiel das Experiment „Moon Augmented Reality“. Die Firma Moon bietet nachhaltige, intelligente und datengetriebene Energielösungen wie z. B. Ladestationen an. Diese Ladestationen haben unterschiedliche Größen: Die größte ist bis zu zwei Meter hoch, die kleinste ist eine Box mit ca. 40 cm. Da stellt sich oft die Frage, wo bei einem Händler oder bei einer Privatperson im Haus genug Platz ist. Bis jetzt sind die Kollegen hingefahren, haben dort vor Ort die Garage fotografiert und dann mittels Bildbearbeitungsprogramm ein Bild von der Ladestation hineinmontiert. Die von uns entwickelte Lösung verwendet Augmented Reality. Das funktioniert so: Du filmst deine Garage und siehst die Ladestation gleich live eingeblendet. Du kannst sie von allen Seiten betrachten, drum herum gehen, sogar unten hineinschauen und sehen, wo die Kabel herauskommen. Das kann beim Visualisieren helfen, aber auch bei der Entscheidung, wo die Kabel verlegt werden müssen. Das schaut sehr cool aus, macht die Planung viel einfacher und der große Vorteil ist auch, dass man sich nicht eigens eine App herunterladen muss, sondern man kann das direkt auf der Webseite machen.
Welche Projekte wollt ihr in Zukunft bearbeiten?
Besonderen Fokus werden wir in nächster Zeit auf das Thema Data Governance legen. Dabei geht es um das gesamte Management der Verfügbarkeit, Benutzerfreundlichkeit, Integrität und Sicherheit von Daten, die im Unternehmen verwendet werden. Ich freue mich auch schon darauf, die Projekte mit der Universität Salzburg weiter auszubauen.
Was für Leute arbeiten im Digital Innovation Management? Sucht ihr bestimmte Qualifikationen?
Die Menschen, die wir suchen, haben einen mathematischen Hintergrund und müssen unbedingt programmieren können. Im Idealfall haben sie schon eine einschlägige Ausbildung, haben also vielleicht sogar Data Science studiert. Unser Team ist eigentlich ziemlich divers, ich glaube, grob kann man sagen: Data Science und Virtual oder Mixed Reality. Und natürlich ist es schon sehr hilfreich, wenn man kommunikativ ist und gerne mit Personen spricht.
