»Daten sind die zentralen Treiber von Innovation«

Sie gelten als »das neue Öl«: Daten werden zunehmend zum Treiber für Wirtschaft und Innovation. Im Interview erklärt Prof. Dr. Anette Weisbecker, stellvertretende Institutsleiterin am Fraunhofer IAO sowie am Institut für Arbeitswissenschaft und Technologiemanagement IAT der Universität Stuttgart, wie das Institut Unternehmen dabei unterstützt, ihren Datenschatz zu heben. Und welche Rolle KI, Quantencomputing und Datenökosysteme dabei spielen.

Frau Weisbecker, wir befinden uns auf dem Gelände von IBM in Ehningen. Hier entsteht unter Mitwirkung des Fraunhofer IAO ein Ökosystem rund um Quantencomputing. Dessen Nukleus ist sogar schon in Betrieb: der »System Quantum ONE«. Was ist das Besondere an diesem Computer, von dem uns hier nur zwei Glasscheiben trennen?

Der System Quantum ONE war 2021 der erste kommerziell nutzbare Quantencomputer in Europa und zugleich der erste Quantencomputer, der unter deutschem Recht agierte. Betrieben wird er von IBM, Fraunhofer hat jedoch exklusive Nutzungsrechte im Rahmen einer engen Kooperation. Das ist eine tolle Gelegenheit, Unternehmen Zugang zu der neuen Technologie zu ermöglichen.

Was bedeutet das konkret?

Forschende aus Wirtschaft und Wissenschaft stehen vor immer komplexeren Fragestellungen, die nur mit enormer Rechenleistung zu lösen sind. Das gilt zum Beispiel für die Entwicklung medizinischer Wirkstoffe, für Fragen des Risikomanagements im Finanzbereich, für Aufgaben in der Materialforschung oder in der Prozessoptimierung, etwa bei der Routenplanung von Lkw-Flotten. Früher brauchte man gewaltige Hardware-Kapazitäten und lange Rechenzeiten, um Probleme in diesen Bereichen zu lösen, weil »normale« Computer Rechenoperationen nur nacheinander ausführen können. Quantencomputer hingegen können zahlreiche Aufgaben parallel lösen, was eine enorme Beschleunigung der Rechenarbeit bedeutet.

Welche Projekte hat das Fraunhofer IAO hier schon gemeinsam mit Partnern durchgeführt?

Gemeinsam mit der Zeppelin GmbH entsteht ein Werkzeug, das dem Unternehmen hilft, die Preise für gebrauchte Maschinen entlang zahlreicher Parameter in wenigen Sekunden zu ermitteln. Ein weiteres Beispiel ist ein Projekt, das wir mit dem Maschinenbauunternehmen Trumpf umsetzen. Hier arbeiten wir gemeinsam an einer Technologie, die vermeiden soll, dass Fehler beim Zuschnitt von Blechen entstehen. Dafür braucht es KI-Algorithmen, deren Entwicklung wiederum der Quantencomputer beschleunigen kann. Aber um keinen falschen Eindruck zu erwecken: Quantencomputing kommt längst nicht bei jedem Projekt zum Einsatz, oft reichen auch einfach die KI-Algorithmen. Gemeinsam mit einem Versicherungsunternehmen entwickeln wir zum Beispiel eine Künstliche Intelligenz, die Kfz-Schadensgutachten auswerten kann. In einem Projekt mit der Klingler GmbH ging es darum, Absatzprognosen für Dichtungen zu verbessern. Den Logistikdienstleister Zeitfracht haben wir dabei unterstützt, das Verhältnis von Lieferbereitschaft und Lagerbeständen zu optimieren.

Die Datenqualität ist ausschlaggebend. Geht es um ein einzelnes Unternehmen, so besteht die Aufgabe zunächst darin, die Datenbestände nutzbar zu machen.«

Prof. Dr.-Ing. Anette Weisbecker war von 2013 bis 2023 stellvertretende Institutsleiterin am Fraunhofer IAO.

Wie kommen solche Projekte eigentlich zustande?

Da gibt es unterschiedliche Wege. Unser »KI-Fortschrittszentrum« in Stuttgart ist zum Beispiel ein Ort, an dem Ideen geboren werden. Hier laden wir Unternehmerinnen und Unternehmer im Rahmen von ganz unterschiedlichen Formaten dazu ein, die Möglichkeiten von KI auszutesten. Am Anfang steht dabei stets die Überlegung, inwiefern das einzelne Unternehmen konkret von den neuen Technologien profitieren kann. Dann entwickeln unsere Mitarbeitenden gemeinsam mit dem Unternehmen – in manchen Fällen auch mit mehreren Unternehmen gemeinsam – digitale Tools, die den Alltag der Mitarbeitenden erleichtern und dem Unternehmen neue Wege in Richtung Digitalisierung aufzeigen. Ähnlich läuft es im »Kompetenzzentrum Quantencomputing Baden-Württemberg«, wo wir Schulungen anbieten und Unternehmen zusammenbringen. Da geht es in erster Linie um Know-how-Transfer. In der Innovationsoffensive QuantumBW arbeiten wir gemeinsam mit Wirtschaft, Wissenschaft und Politik daran, die quantentechnologischen Kompetenzen in Baden-Württemberg zu bündeln und die Potenziale dieser Technologie zu erschließen.

Haben Sie ein Beispiel für eine solche Kooperation verschiedener Akteure?

Die Städte können z. B. auf der Grundlage von Verkehrs- und Umweltdaten gezieltes Mobilitätsmanagement betreiben. Hier wird also geschaut, wie die Verkehrsströme fließen und welche Belastung sich daraus ergibt, um dann steuernd in den Verkehrsfluss einzugreifen und auch Entscheidungen für Stadtplanungsmaßnahmen abzuleiten. Ein solches Unterfangen ist kompliziert, weil Daten aus unterschiedlichen Quellen nutzbar gemacht werden müssen. Gerade Städte und Kommunen werden künftig aber mehr und mehr auf solche Datenökosysteme angewiesen sein, um gute und nachhaltige Entscheidungen für die Gesellschaft zu treffen. Deshalb hat das Fraunhofer IAO gemeinsam mit vier weiteren Fraunhofer-Instituten das »Daten-Kompetenzzentrum für Städte und Regionen« (DKSR) ausgegründet, das Städte und Kommunen bei der datengestützten Transformation begleitet.

Wie hoch ist die Bereitschaft seitens der Unternehmen, an solchen Ökosystemen teilzunehmen?

Die Bereitschaft ist da, weil die Vorteile auf der Hand liegen. Allerdings sind viele Unternehmen noch gar nicht in der Lage, Daten gezielt einzusetzen, um Innovation voranzutreiben. Hier muss zunächst ein Bewusstsein für die Bedeutung von Daten wachsen. Das ist die Voraussetzung dafür, als Unternehmen Daten zu nutzen oder gar zu teilen. Wichtig ist dabei natürlich, dass die Daten sicher sind. Deshalb will die EU einen Standard für europäische Datenräume schaffen, der Daten zuverlässig schützt und zugleich einfach zugänglich ist. Initiativen wie Gaia-X und die International Data Spaces Association, an denen Fraunhofer beteiligt ist, arbeiten an einer solchen Infrastruktur unter Wahrung der Datensouveränität.