Fujitsu gewährt Einblicke Auf dem Weg zum Dienstleister

Die Fujitsu-Werkschließung in Augsburg war für viele nicht überraschend. ­ Trotzdem will der japanische IT-Spezialist in Personal investieren, setzt auf künstliche Intelligenz und sieht sich verstärkt als Dienstleister. Was dahinter steckt, verrät CTO Dr. Joseph Reger im Elektronik-Interview.

Herr Reger, sie haben auf dem Fujitsu-Forum in München sehr viel über Digitalisierung und digitale Transformation gesprochen. Wie unterstützt Fujitsu seine Kunden bei der Transformation zum digitalen Unternehmen?
Die digitale Transformation kann sehr vielfältig sein. Oft ist dem Kunden anfangs selbst nicht klar, welche Schritte er bei der Digitalisierung am besten machen soll. Es kann sein, dass sein Produkt so analog ist, dass es daran schlicht und einfach nichts zu digitalisieren gibt. Das bedeutet aber nicht, dass nichts verändert werden kann beziehungsweise sollte. Wir sehen uns dann beispielsweise die Produktion und die Logistik an und erarbeiten gemeinsam mit dem Kunden, was wir daran verbessern können. Digitalisierung ist nicht zwangsläufig eine riesige »Hightech-Angelegenheit«, sondern besteht häufig aus kleinen, überschaubaren Schritten. Der Erfolg hängt oft davon ab, ob genügend Daten gesammelt wurden, sodass man mit einer vernünftigen Auswertung zu neuen Erkenntnissen kommt. Manchmal ist das Resultat lediglich, die Reihenfolge von Schritten zu verändern, was aber deutliche Verbesserungen zur Folge hat. Oft liegt in diesem pragmatischen Ansatz eine größere Chance, als krampfhaft zu versuchen, Prozesse zu digitalisieren, die eigentlich nicht vernünftig zu digitalisieren sind.

Können Sie ein Beispiel nennen?
Vor kurzem haben wir ein Digitalisierungsprojekt bei einem mittelständischen Reifenhersteller durchgeführt. Der Prozess der Reifenherstellung selbst ist im Wesentlichen seit Jahrzehnten der Gleiche und bietet nicht mehr viele Optimierungs- und Automatisierungsmöglichkeiten. Dem Kunden konnten wir mit dem Einsatz von maschinellem Lernen (ML) helfen – und zwar in der letzten Phase der Fertigung, bei der Einsortierung und Qualitätssicherung der Reifen. Mit Methoden des maschinellen Lernens werden die Reifentypen erkannt, eventuelle Mängel entdeckt, die Reifen automatisch einsortiert etc. Wir haben hier Potenziale entdeckt, die sich sofort positiv auf die Fertigungskosten auswirken.

Was bedeutet das für die Zusammenarbeit mit dem Kunden?
Ich sage immer, dass es keine Patentrezepte gibt, sondern lediglich sehr viele Möglichkeiten. Entscheidend ist, dass sich Kunde und Anbieter Zeit nehmen, um gemeinsam zu erarbeiten, was möglich ist. Es gibt IT-Firmen, die behaupten: »Wir innovieren für Sie«. Ich persönlich finde es anmaßend, so etwas zu sagen, da ein Innovationsprozess nur gemeinsam mit dem Kunden funktionieren kann. Wenn es wirklich so weit wäre, dass ein IT-Anbieter einem anderen Unternehmen sagen muss, was es in seinem eigentlichen Kerngeschäft machen soll, dann hat das Unternehmen ein ganz anderes Problem. Unsere Aufgabe ist es, gemeinsam mit dem Kunden – und eventuell auch mit Partnern – in einem Co-Creation-Prozess Lösungen zu erarbeiten. Dabei bringt der Kunde Erfahrungen aus seinem Geschäft ein und wir die technische Kompetenz sowie die Erfahrungen aus vielen vorhergehenden Projekten. Nach ungefähr ein bis zwei Tagen liegen dann sehr konkrete Ergebnisse vor und man kann beginnen, diejenigen mit dem besten Aufwand-Nutzen-Verhältnis umzusetzen.

Das klingt erst einmal recht trivial.
Ja ­– aber einfach ist es dennoch nicht. In Deutschland haben viele nicht verstanden, was wir überhaupt erreichen wollen beziehungsweise können. Oft wird die Frage nach einem deutschen Google oder Facebook gestellt. Wir befinden uns aber nicht im Silicon Valley und haben nicht die entsprechenden Industrien. Unsere Herausforderung ist, wie wir die bestehenden Industrien über­lebensfähig machen und sie in eine digitale Zukunft führen. Wir brauchen keine digitalen Autos, sondern nur digitalisierte Autos. Denn ein digitaler Wagen existiert lediglich im Rechner, aber ich kann mich nicht hineinsetzen. Unsere Automobilbranche mit ihren Millionen von Arbeitsplätzen ist in einigen Bereichen im internationalen Vergleich zurückgefallen. Hier besteht teilweise dringender Digitalisierungsbedarf. Dies ist eine der primären Herausforderungen, vor denen wir hierzulande stehen.

Sie haben ja bereits künstliche Intelligenz (KI) und Maschinenlernen (ML) angesprochen. Welche Rolle spielt KI für Fujitsu?
Künstliche Intelligenz ist mittlerweile eine Technologie geworden, die praktisch überall Anwendung findet. Wobei das, was gemeinhin als KI bezeichnet wird, oft eher in den Bereich des maschinellen Lernens (ML) fällt. ML ist eine wunderbare Technik und funktioniert in den meisten Fällen sehr gut. Es gibt jedoch ein Problem: ML ist naturgemäß intransparent. Es gibt Ergebnisse, aber wir verstehen nicht, was sie bedeuten. Lernt ein System beispielsweise, Ausschuss von guter Ware zu unterscheiden, ist das toll. Die Frage ist jedoch, warum funktioniert das so? Momentan ist das meist nicht nachvollziehbar. Denn es ist nicht der Algorithmus, der die versteckten Zusammenhänge und Regeln beinhaltet, sondern die Datenmenge, die für das Trainieren verwendet wurde.

Können Sie das genauer erklären?
Ein interessanter Fall ereignete sich kürzlich in den USA. Ein automatisiertes System zeigte für die Kreditvergabe bei einer Bank Tendenzen, die Afroamerikaner und Frauen benachteiligten. Das führte aus ethischen Gründen zu Empörung und ein Richter ordnete eine Inspektion des Algorithmus an. Jedoch ist der Algorithmus an sich trivial. Die Neigung, auf eine gewisse Art Urteile zu bilden und zu diskriminieren, kommt aus den Daten. Wir wissen allerdings nicht, welcher Datensatz was ausgelöst hat. Wir aggregieren Millionen Datensätze und am Ende stehen unzählige Fließkommawerte. Die eigentliche Frage wird jedoch nicht beantwortet, die Information ist verloren. Und was ist, wenn die diskriminierenden Daten beziehungsweise Ergebnisse tatsächlich die Wirklichkeit widerspiegeln? Was machen wir dann als Gesellschaft? Das sind Themen auf die heute keine befriedigenden Antworten existieren. Jedoch kann einiges getan werden und damit befassen wir uns intensiv.

Was genau tun Sie für Ihre Kunden in Bezug auf KI?
Einer unserer Schwerpunkte in Sachen lernende Systeme und Machine Learning, ist die sogenannte »Explainable AI«. Ein Demonstrationssystem haben wir etwa in der Krebsforschung eingesetzt: Wir haben Millionen von Datensätzen aus wissenschaftlichen Zeitschriften eingelesen. Das ging nicht mit einfachen neuronalen Netzen, sondern nur mit einer sogenannten Neurotensor-Technologie. Das Verfahren war recht aufwendig, aber erfolgreich: Wird ein Gewebe untersucht und das System stellt fest, dass es Krebs sein könnte, können wir beantworten, warum. Wir kennen die Hintergründe, die zu der Gewichtung geführt haben. Das ist ein großer Unterschied zu anderen Systemen. Wir stehen noch ganz am Anfang, doch ich will damit zeigen, wie Fujitsu die eigenen technischen Fähigkeiten dafür nutzt, um solche Probleme anzugehen. Manche können wir bereits lösen, manche nicht.

Kommen wir noch zur Werkschließung in Augsburg. Was hat sich bei Fujitsu verändert, dass es zur Standortschließung kam?
Die Gründe sind vielfältig. Am bedeutendsten ist allerdings, dass sich der IT-Markt insgesamt und das Kaufverhalten in Deutschland verändert haben. Wir hatten – quasi als »letzter Mohikaner« – mit der Fertigung in Deutschland eine komplette Wertschöpfungskette. Doch die Bereitschaft, für »Made in Germany« und ein schnelles Customizing bis hin zu Einzelgeräten einen kleinen Aufpreis zu bezahlen, war nicht mehr gegeben.

Dann sind die Kunden Schuld an der Werkschließung?
Ich habe immer gesagt, an der Kasse entscheidet sich, was das Produkt wert ist. Ein paar Euro entscheiden, ob der Kunde Produkt X oder Produkt Y kauft. Das ist an sich eine lächerliche Summe gemessen am Anteil der Gesamtkosten. Wenn sie jedoch ein paar Millionen Geräte im Jahr produzieren, können sie sich ausrechnen, welche Gesamtsumme sich daraus ergibt. Daher mussten wir reagieren. Im Übrigen bin ich der Meinung, dass wir sehr lange durchgehalten haben. Was sich verändert hat, sind die Rahmenbedingungen. Jetzt sind wir dabei, neue Prozesse aufzusetzen, damit unsere Kunden und Partner auch künftig Produkte in der gewohnten Qualität von uns erhalten.

Welche Geschäftsbereiche wollen Sie im nächsten Jahr stärken, auf was setzen Sie den Fokus?
Wir führen den bereits begonnenen Ausbau unseres Serviceangebots intensiv weiter, was allerdings nicht bedeutet, dass wir unser Produktgeschäft vernachlässigen. Im Fokus unseres Wachstums stehen die digitale Transformation und damit verbundene Services. Das Unterscheidungsmerkmal wird in vielen Fällen die Technologie sein: Wir haben zum Beispiel hervorragende Entwicklungen im Bereich KI: die »Explainable AI« sowie den »Digital Annealer«, eine leistungsfähige Hardware, die als Brückentechnologie zum Quantencomputing Optimierungsmöglichkeiten in allen Industriezweigen enorm erweitert. Ebenso investieren wir stark in SAP Services. Wir werden dabei verstärkt globale Fähigkeiten nutzen, allerdings müssen wir sie mit lokalen Fähigkeiten ergänzen und bauen daher auch hunderte neuer Stellen in den Bereichen in Deutschland auf. Denn nur mit diesem Mix kann es funktionieren.

Vielen Dank für das Gespräch!