Simon Müller von wattx

Hallo und herzlich willkommen, liebe Programmierbarhörer*innen zu einer neuen Folge wieder ein CTO Special. Und traditionell könnte man mittlerweile eigentlich schon sagen, haben wir sehr lange jetzt in dieser Konstellation gemacht. Ich bin Dennis und für weitere gute Fragen zuständig ist Fabi. Ich glaube nur einmal nicht in dieser Konstellation. Ich glaube einmal war es der Dominik, aber ansonsten immer in dieser Konstellation. Ja, das stimmt. Na gut, okay. Also kann man das so sagen. Also kann man das so sagen. Also kann man das so sagen. Also kann man das so sagen. Also kann man das so sagen. Also kann man das so sagen. Also kann man das so sagen. Wichtiger aber ist, wer unser heutiger Gast ist und wir dürfen ganz herzlich Simon Müller begrüßen, der CTO aktuell von WattX. Ich weiß gar nicht, oder? Vielleicht sprecht ihr es auch anders aus, aber das werden wir wahrscheinlich gleich alles erfahren. Simon, herzlich willkommen in der Programmierbar. Schön, dass du die Zeit gefunden hast, heute mit uns zu quatschen. Vielen Dank für die Einladung. Vielleicht fangen wir da an. Erstens, wie spricht man das Unternehmen aus? Und zweitens kannst du einen ganz kurzen Abriss machen, was ihr dort macht aktuell. Genau mit Wattx warst du eigentlich schon ziemlich richtig. Ich glaube, die einzige Art und Weise, die ich nicht gut finde und auch das habe ich schon mal gehört, wenn es jemand wirklich buchstabiert hat, das heißt WattX. Wenn du das nicht bringst, ist eigentlich alles egal. Aber WattX, WattX, alles, alles gut kommt eben aus der Kombination der Leistungseinheit Wattx mit X für allem, was eben neu ist. Von daher Wattx ist eigentlich auch die perfekte Beschreibung. Und Wattx ist ein Company Builder. Wir sind aus der Viessmann Transformation entstanden und bauen dementsprechend Firmen für Mittelständler, das heißt Startups auf, sowohl aus der Business Perspektive als auch der Tech Perspektive. Das heißt, wir glauben, dass eigentlich erfolgreiche Startups immer beide Seiten brauchen. Also du brauchst irgendwie einen Business Plan, du musst mal mit Kunden gesprochen haben und du brauchst aber auch eine Tech, die dahinter ist, die ordentlich funktioniert, eben am Ende etwas zu haben, was dann auch im Markt funktionieren kann. Und das machen wir. Kannst du uns ein bisschen Kontext geben, wie groß die Firma ungefähr und wie viele Companies bildet ihr parallel oder in welchen Größenverhältnissen unterhalten wir uns hier gerade? Wir probieren immer so die 25 Leute zu sein. Das heißt, wir probieren, heißt wir, wir fluktuieren auch teilweise relativ stark, weil wir die Ventures eben auch aus uns herausbilden. Das heißt beispielsweise jetzt im April Mai haben wir unser neuestes Venture gelauncht, das ist Climany. Climany ist eine App, mit dem man seinen eigenen CO2 Emissionen verstehen, reduzieren, im Zweifelsfall auch aufsetzen kann. Und da sind dann eben, als es gegründet wurde, sechs Teammitglieder aus uns dann entsprechend mitgegangen. Und dementsprechend geht es dann wieder so ein Dipp runter, bis wir dann wieder das Ganze gehirnt haben sozusagen und wieder auf unserem normalen Level sind. Das heißt, es ist dann schon eher, bezieht sich auf nicht unbedingt viele parallele Gründungen, sondern eher fokussiert dann auf eine, wenn ich jetzt 25 Leute höre? Genau. Wir arbeiten natürlich auch mit Partnern zusammen. Wir haben immer den Anspruch, letztendlich für jede Disziplin dann eine Person dazu haben. Das heißt, ihr kennt das wahrscheinlich auch sehr gut, wenn man keine Frontend Entwicklerin ist, dann weiß man nicht so sehr, was eigentlich die wirklichen Herausforderungen ist. Man kennt grob die Tech Kompetenzen, aber wenn ich nicht React Entwickler bin, dann traue ich es mir glaube ich auch nicht zu, da entsprechend zu bewerten, ob die entsprechenden Partner, mit denen ich gegebenenfalls zusammenarbeite, eben gut in dieser Disziplin ist. Deshalb nehmen wir uns immer das sozusagen als Basis. Wir müssen immer letztendlich mit unserem Team ein gesamtes Startup aufbauen können. Das heißt, unser Team ist in der Lage jedes unserer Startups zu bauen, nur weil wir eben tatsächlich teilweise mehrere parallel machen. Also wir machen so auch jetzt nicht sehr viele, wir machen ein bis zwei Startups pro Jahr ungefähr, was dann eben bei acht Jahren auch schon zu einigen Ventures geführt hat. Aber genau das ist so unser grundsätzliches Setting, weshalb wir dann auch diese entsprechenden Leute brauchen und auch entsprechend, ich sage mal, eine Varianz an Leuten brauchen. Das heißt, bei uns sind sowohl im Business Bereich, dann auch im Product Bereich, UX, UI, Product Manager, Backend Engineers, Frontend Engineers, Data Scientists, Data Engineers. Also im Grunde, das macht so einmal die komplette Bandbreite auf plus eben dann häufig noch die, die man entsprechend in Spezialdisziplinen braucht. Das heißt, als wir eines unserer AI Startups gegründet haben, die so im Maschinen Vision Bereich unterwegs sind, also so automatische Inspektion von Anlagen im Maschinenbau, da braucht man entsprechend mehr Engineers, die sich eben mit Vision auseinandersetzen können. Dann hatten wir dann zu einem Zeitpunkt dann eben auch drei Machine Learning Engineers mit einem Fokus auf Vision entsprechend bei uns. Da fallen mir jetzt direkt eigentlich schon sehr, sehr viele Fragen ein, weil es sich sehr spannend anhört, wenn man aus einem eigenen Unternehmen praktisch neue Startups heraus gründet und auch da die technische Expertise braucht und das Team immer wieder auffrischen muss mit praktisch neuen Mitgliedern. Aber damit wir einigermaßen uns an eine Struktur hier in der CTO Folge halten, glaube ich, kommen wir am Ende auf jeden Fall darauf nochmal zurück auf deine aktuelle Position. Würden aber gerne trotzdem erfahren, wie dein Werdegang war, wie du zu dieser heutigen Position gekommen bist. Und auch das ist schon traditionell in unseren CTO Folgen. Ist die erste Frage so ein bisschen zu erfahren. Wie war dein erster Kontakt zu Technologie? Seit wann bist du Techie? Ja, was würdest du sagen? Seit wann interessiert dich dieses Umfeld? Tatsächlich auch relativ früh. Ich kann kein Alter genau sagen. Ich würde sagen sechs, sieben Jahre. Vielleicht war ich alt. Da hat mein Vater damals hatte aus irgendeinem besonderen Grund hat er so ein 2.66er Notebook gehabt, so ein Notebook mit so einem rot weiß Screen. Ich weiß nicht, ob ihr sowas schon mal gesehen habt, aber das gab es tatsächlich relativ häufig. Damals war es tatsächlich dann eher noch so ein bisschen das Spielen. Also ich weiß auf jeden Fall, Glücksrad lief da drauf. Das war das erste Spiel, was ich, glaube ich, auf einem Rechner geführt habe. Das erste, den ersten eigenen Computer war ein 486er von Packard Bel damals noch, der auch so einen, den ich mir damals von meinem Kommunionsgeld selber gekauft habe. Das war dann ungefähr so mit zehn Jahren, möchte ich sagen. Und der hatte auch damals schon sehr spezielle Möglichkeiten der Interaktion. Man hatte neben dem klassischen Windows 311 Interface hatte Packard Bel damals tatsächlich schon irgendwie so eine Art eigenes Interface zur Interaktion mit den Unterlagern Programm. Das heißt, man hatte irgendwie so ein Office Bereich, man hatte irgendwie so eine Art Spielezimmer für Kinder. Das fand ich damals schon sehr spannend und das waren dann auch meine ersten Schritte ins Internet. Damals noch mit Compuserv, weiß ich, hat man noch die die CDs genommen und ist damit dann irgendwie ins Internet gekommen. Die Telefonleitung wurden durchs komplette komplette Haus gelegt und ich bin mir immer noch mit meinen Eltern immer noch dankbar, dass sie auch teilweise die relativ hohen Telefonrechnungen damals scheinbar irgendwie geduldet haben, wenn man ins Internet gehen wollte. Und dann kam so dann auch tatsächlich der erste Kontakt mehr Richtung Programmieren. Das heißt dann tatsächlich das Scripting war dann meine erste Leidenschaft oder der erste Entry Point, also JavaScript, VB Script, je nachdem was man eben machen wollte. Und die Webseiten Programmierung waren die allerersten Kontaktpunkte, die dann ja gerade in der Schule dann auch eine größere Rolle gespielt haben. Und von da hat sich das dann alles weiterentwickelt in der Schule. Damals hat es tatsächlich keine gute Programmiersprache gelernt. Da gab es einen Grund, Hyper Card. Hyper Card ist so eine damals obkure Mac Programmiersprache. Also die hat ja einige interessante Features, aber Objektorientierung ist keins davon. Und ja, man konnte dafür ganz, ganz komische andere Dinge damit machen. Ja, bis man dann eben so über Studium etc. Dann auch noch mal an höhere Programmiersprachen gekommen ist. Und ja, dann war glaube ich so, dass das, wo ich am meisten drin gemacht habe, irgendwann mal C#, das ist glaube ich so das Intensivste, was ich sowohl im Studium als auch danach wirklich die ganzen Konzepte noch mal intensiv gelernt bzw. Angewendet habe. Und wenn du sagst Studium, war es dann Studium der Informatik oder war das rein. Informatik oder was war das? Technische Informatik tatsächlich. Das heißt, ich habe mich immer an den Schnittstellen bewegt. Technische Informatik ist im Englischen der Begriff fast besser. Da heißt es Computer Engineering, also versus eben Computer Science, was Informatik wäre. Es ist sowohl die Software Interaktion als auch die Hardware Interaktion, das heißt, es ist der Mix aus Informatik und Elektrotechnik. Viele Begleiter viel darüber, wie eben auch Computer aufgebaut sind, was so die Komponenten sind, wie man eigentlich so eine von Neumann Architektur aufbauen kann etc. Und genau das habe ich studiert, parallel eben weil ich mich damals schon auch fast nicht entscheiden konnte. Ich war nach dem Abitur auf der einen Seite so den Wirtschaftsteil, der mich interessiert hat. Ich habe kurz überlegt Wirtschaftsinformatik zu studieren und aber auch den, ich sag mal, Teil der Naturwissenschaften, also das was dann Elektrotechnik, musste mich dann irgendwie entscheiden, weil es irgendwie keinen Mix dazwischen gab, aber habe dann auch noch irgendwie den BWL Teil auch noch parallel so ein bisschen mitgemacht. Das heißt, da konnte ich mich schon in Anführungszeichen nicht entscheiden und habe das auch später dann nicht geschafft. In der Promotion promoviert habe ich nachher im Maschinenbau, Maschinenwesen, so im Bereich Robotik und Robotik ist ja dann wiederum, du brauchst Elektrotechnik, du brauchst Informatik, du brauchst Maschinenwesen, genauso wie für alles Industrie 4.0 mäßig hast du immer eine Hardware Komponente, immer eine Elektrotechnik Komponente und immer eine Software Komponente. Am Anfang noch mehr Hardware, am Ende tatsächlich mehr so in diese, in die Systeme, die es so in der Produktion gibt, so Enterprise Resource Planning, was eben dafür sorgt, dass die Teile von A nach B kommen. Das waren so die Systeme, mit denen ich mich intensiver auseinandergesetzt habe, wo ich dann irgendwelche Machine Learning Algorithmen gebaut habe, die Produktion in irgendeiner Art und Weise zu verbessern bzw. Auch robotische Prozesse irgendwie mehr in so ein Gesamtsystem einzubetten. War das für dich schwierig, dass du aus der technischen Informatik dann im Maschinenbauin den Maschinenbau gegangen bist? Also fehlte da viel, dass du die irgendwie zusätzlich drauf. Schaffen musstest? Oder ist das einfach ein Thema, was dich, weil es dich privat so sehr interessiert, dass das so dir leicht fiel? Ich glaube, gerade die Robotik ist etwas, was eben sehr, sehr nah dran ist bzw. Etwas, bei dem es eigentlich keinen Experten, keine Expertin entsprechend gibt, die zumindest aus dem Studium rauskommt, weil man hat immer irgendeine eine Art Spezialisierung drin. Und grundsätzlich sind Ingenieurswissenschaften ja von verschiedenen Prinzipien relativ gleich. Also das, was du in der Elektrotechnik dann mit Kondensator und Spule letztendlich als Wechselwirkung, als Prinzipien hast, hast du im Maschinenbau dann auch entsprechend mit mit Federdämpfer Systemen, bei denen entsprechend die gleichen Wirkprinzipien gelten, bei denen man dann entsprechend ein R und U und I gegen die entsprechenden Äquivalente dann im Maschinenbau entsprechend austauschen muss. Von daher ging es tatsächlich dieser, dieser, dieser Transition, auch wenn natürlich gerade im Maschinenbau, im Maschinenwesen, im Allgemeinen es auch Gebiete gibt, die eben weiter weg von mir sind. Beispielsweise so was wie Verfahrenstechnik, bei dem eben relativ viel Chemie dann auch eine Rolle spielt, was eben weder in der Informatik noch in der Elektrotechnik besonders relevant ist. Und ich glaube, wenn man irgendwie seine seine Nische findet, für die man sich interessiert und da hast du schon recht gut getippt –, dass die Robotik schon immer etwas war, was mich interessiert hat, weil es eben, was ich eben auch immer sehr interessant fand, auch schon in der Informatik, wenn sich wirklich was in der Realität bewegt, also so, dass es das immer am Rechner, ja, man kann irgendwie machen, dass das ein gewisses Fenster aufploppt. Oder man kann schöne Benutzer Interaktionen machen, das Ganze auch in der Augmented oder Virtual Reality dann noch mal auf ein höheres Level bringen. Aber dass sich wirklich irgendwie so was, also man sagt, man bewegt den Arm von A nach B und dann bewegt sich da wirklich so ein Teil mit einer immensen Geschwindigkeit von A nach B. Und wenn ich, wenn ich in der Programmierung minus eins mal minus eins zu viel drin habe in der Realität, ja, dann fliegt da vielleicht irgendwie ein Fehler, dann wird ein falscher Wert im Fenster angezeigt. Aber wenn das bedeutet, dass der Roboter eben nicht nach oben fährt, sondern mit voller Geschwindigkeit in den Boden rammt und auch ja, das ist schon passiert, dann zeigt das einem ja Konsequenzen in der eigenen Arbeit noch mal auf besondere Art und Weise. Die merken wir bei der Programmierung sonst nicht so direkt und immersiv. Das stimmt. Aber bei deiner Entscheidung jetzt sind wir viel von Interessen ausgegangen. Gerade am Anfang, das stimmt nicht ganz entscheiden können, wie ihr ein bisschen mitgemacht, Robotik gefühlt, wie viele der Dinge vereint. War es denn wirklich immer so, dass du rein nach Interesse einfach dein Interessenfeld entschieden hast? Oder ich meine, wenn wir gleich darauf kommen, dass du auch gegründet hast, so gab es irgendwie hast du auch etwas ausgewählt? Also hattest du schon diese Bestrebung, was zu gründen? Wenn ja, hast du danach auch dein Feld ausgewählt? So also irgendwie deiner professionellen Zukunft oder war es wirklich Interessen getrieben? Also ich muss leider, also wenn ich gerne sehr strategisch klingen würde und sagen würde Ja, ich habe irgendwie alles darauf ausgelegt, irgendwie später dann eine erfolgreiche Gründung. Wenn ich ehrlich bin, ist es tatsächlich immer bei mir recht Interessen getrieben gewesen. Also selbst in der Schule, da hatten wir damals so einen Startup Wettbewerb, der war glaube ich, ich weiß gar nicht mehr, wen der ausgerichtet hat, ich glaube die Sparkasse oder sowas. Und damals hat mich das Thema schon fasziniert. Also auch da musste man eben einen Businessplan aufbauen. Wir haben eine Lösung erstellt und haben da tatsächlich dann irgendwie in irgendeinem Regional Kreis auch einen Preis für gewonnen. Das war schon ein sehr gutes Feedback. Und wir haben damals auch mit ein paar Bekannten, heute würde man wahrscheinlich gehasselt sagen, also so ein bisschen versucht, auch die Programmierkenntnisse zum Vorteil auch der Regionalität letztendlich auszunutzen. Das heißt, wir haben beispielsweise so eine Seite aufgebaut, mit denen man verschiedene Sportler in der Region verbunden hat, haben das Ganze durch lokale Ads sponsern lassen und haben das tatsächlich auch so ein bisschen als Nebenjob neben der Schule gemacht. Das war eine sehr spannende Zeit und auch das habe ich dann immer mitgenommen, wenn ich dann gedacht habe, okay, was könnte man machen? Weil es war die Erfahrung war nie so, dass man eine Angst entwickelt hat vor der Gründung, sondern es war eher was, was irgendwie Spaß gemacht hat. Es war jetzt kein großer Schritt, sondern es ist halt einfach was, was man so ein bisschen mitgemacht hat und was entsprechend Spaß gemacht hat. Und das war dann auch der Grund, weshalb der Einstieg dann ja aus der aus der Promotion und auch während der Promotion habe ich dann mit zwei Kollegen zusammen ein Startup gegründet, was sich eben auch in diesem Produktionskontext, in dem ich mich auskenne, in diesen verschiedenen IT Systemen mit auch einer Machine Learning Lösung, die jetzt nichts mit meiner Dissertation zu tun hatte, aber die auch eben Firmen geholfen hat, ihre eigenen Prozesse so ein bisschen zu verbessern und auf ganz neue Art und Weise ihre Produktion zu denken. Das war so ein bisschen was, was sich entwickelt hat aus einem Bedarf, der da war. Das heißt, Unternehmen sind auf uns zugekommen, haben gesagt: „Hey, wir haben da etwas Neues entwickelt. Das war eben in diesem Forschungskontext ganz klar. Und dann haben wir da einfach eine Lösung für gebaut und als wir gesehen haben, okay, die brauchen... Die brauchen da auch einen längeren Support für, haben wir gedacht: „Okay, dann machen wir dafür einfach ein Startup auf. Und das hat geklappt. Das haben wir ein paar Jahre gemacht, bis wir dann auch noch mal andere Sachen ausprobieren wollten und wir dementsprechend das Ganze an einen strategischen Investor entsprechend verkauft haben. Und ist es, weil ich glaube, das hatten wir bisher noch nicht so häufig, so aus dem Forschungskontext heraus oder warst du dann wahrscheinlich als Doktorand bei der Universität, das heißt aus dem Kontext heraus habt ihr dann auch diese Idee entwickelt und daraus dann ausgegründet. Ist das was Typisches, was man so in so einer wissenschaftlichen Laufbahn machen kann? Was ist so ein geistiges Eigentum, was man während der Dissertation oder während des Doktoranden dann irgendwie an der Uni forscht, macht, so daraus zu gründen? Ich glaube, das hat man bisher noch nicht so häufig. Vielleicht kannst du darüber ein bisschen was erzählen. Es ist definitiv etwas, was ich empfehle wesentlich häufiger zu machen, weil da wirklich viel auch geistiges Eigentum entsteht. Es ist es nicht ganz ohne Hürden, weil insbesondere mit IP Rechten gibt es da natürlich entsprechend teilweise gegenläufige Interessen. Es ist immer die Frage, wem gehört etwas, was in so einem Uni Kontext entwickelt wird? Gehört das der Uni? Gehört das dem Institut? Gehört das den Mitarbeitenden in den einzelnen Instituten? Aber das ist eine Frage, die mittlerweile auch schon relativ häufig an den verschiedenen Universitäten gestellt wurde und dementsprechend auch bei denen es auch klassische Standardantworten bzw. Standardprozesse gibt, da ranzukommen. Das ist, so würde ich sagen, die größte Hürde, wenn man daraus etwas aufbauen will. Weil das Wissen ist meistens da und da ist meistens auch dann so, dass das tiefere Wissen, also dass man wirklich noch mal etwas Neues entwickelt hat, was auch wirklich ein Fundament hat, was sich eben in der und gerade für die, ich sage mal, angewandteren Wissenschaften, also ich habe am Werkzeugmaschinenlabor promoviert, was eben sich auch sehr stark anwendungsnah mit verschiedenen Problemen auseinandersetzt. Es gibt eben auch Institute, die sehr viel Grundlagenforschung betreiben. Da ist es meistens ein bisschen schwieriger, wenn ich eben hauptsächlich beispielsweise Literaturrecherche mache, aber wenn ich wirklich irgendwie anwendungsbezogen forsche, also wenn ich neue Verfahren entwickle, wenn ich neue Arten von Produktionen oder von Roboter Systemen aufbaue oder Software für diese Roboter Systeme entsprechend aufbaue, dann habe ich meistens, muss ich sowieso dadurch, dass Forschungsprojekte nicht alleine funktionieren, sondern häufig eben auch Industriepartner involvieren, musste ich sowieso schon einmal testen, dass das Ganze funktioniert. Ich habe schon so eine gewisse Validierung durch diese... Also diese ganzen Industrieunternehmen auch in dem Ganzen drin. Und das sind eigentlich ideale Voraussetzungen, ein Startup auch zu gründen. Weil das ist auch immer eine Frage, die hinterher gestellt wird. Wie habt ihr es validiert? Ist das was, was die Wirtschaft überhaupt braucht? Wie neu ist das Ganze? Also ist das ganz etwas, was ich so auch sofort kopieren könnte? Oder wie funktioniert das überhaupt? Und dementsprechend empfehlen kann ich es. Die Förderungslandschaft dafür entwickelt sich gerade so ein bisschen und es merken auch immer mehr VCs, dass diese Gruppe entsprechend interessant ist. Also beispielsweise Early Bird hat, ich glaube letztes Jahr, vielleicht vorletztes Jahr ihren Unix heißt der, Fund aufgesetzt. Der ist entsprechend genau an diese Gruppe adressiert, also eben aus den wissenschaftlichen Bereichen eben auch Startups raus finanzieren zu können. Im öffentlichen Bereich gibt es ja so was wie EXIST, was allerdings auf jeden Fall eher für die Forscher*innen interessant ist, die zumindest noch keine größeren finanziellen Verpflichtungen haben, weil es sichert einen Grundstock allerdings nicht viel mehr. Das heißt, war das dann damals bei euch auch mit irgendeinem Venture Capital ausgegründet? Bei uns war es tatsächlich gebootstrappt. Wir waren in der sehr komfortablen Lage und das habe ich gerade eben so ein bisschen versucht zum Reißen. Aus einem Forschungsprojekt ist in Anführungszeichen nur ein Produktionssystem rausgekommen. Produktionssystem müsst ihr euch so vorstellen. Ich habe beispielsweise in der Automobilindustrie ist es so, da läuft ein Auto, läuft durch so eine Linie und an jeder Station wird irgendwas da dran gemacht. Da wird irgendwie eine Tür dran geschraubt und so weiter. Das ist so die Massenfertigung. Das ist im Kontrast zu dem, wie häufig dann kleinere Teile gefertigt werden. Also wenn ich jetzt irgendwie neues Werkzeug oder sowas brauche, da wird üblicherweise das Teil von der ersten Maschine zur zweiten getragen und dann zur fünften Maschine getragen und dann zur siebten. Und das ist für jedes Teil letztendlich verschieden. Jedes neue Produktionssystem damals bestand da drin, beides so ein bisschen zu verknüpfen, weil die grundlegenden Prinzipien, also die grundlegende Reihenfolge auch bei diesen individuellen Teilen eigentlich immer gleich ist. Also du würdest nie einen Teil fräsen, bevor du sägst, weil du musst es erst mal klein gesägt haben, bevor du es überhaupt fräsen kannst. Deshalb diese grundsätzliche Reihenfolge ist da. Und das ist genau das, was entstanden ist, dass man sich eben eine Methodik überlegt hat, wie man die beiden Aspekte verbinden kann. Und diese Methodik war dann für ein paar Unternehmen, die eben in diesem Forschungsprojekt drin war, für die war das so interessant, dass die gesagt haben Hey, das wollen wir jetzt bei uns einbauen, aber wir brauchen eine Software dafür, die uns dabei hilft. Also wir brauchen eine Software, die uns sagt Okay, die Teile müssen jetzt nach A gehen, nach B gehen, nach C gehen. Und genau die Uni ist üblicherweise keine Partnerin, die das Ganze dann langfristig unbedingt unterstützen möchte. Gerade irgendwie so Wartungsverträge. Das heißt, die haben gesagt Ja, wir möchten es nicht unbedingt machen, aber wir würden euch unterstützen, wenn ihr das Ganze entsprechend als Company aufsetzen wollt und da dann vielleicht auch eine Software für bauen wollt. Und genau so ist es entsprechend entstanden. Das heißt, wir konnten sehr gut bootstrappen, weil wir die ersten Prototypenpartner, die auch bereit waren dafür, die Entwicklungskosten zu zahlen, schon an Bord hatten und die dann auch Interesse daran hatten, das Ganze weiterzuentwickeln. Von daher tatsächlich komplett gebootstrappt mit dem relativ einfachen Einstiegspunkt schon interessierte Kunden von Tag eins anzuhaben. Cool. Und vielleicht jetzt so ein bisschen in die Software zu gehen. Ich habe schon ein bisschen gesehen, irgendwie mit React gebaut, Node. Js und so. Wie viele Leute wart ihr, die da entwickelt haben? Hast du aktiv den Code entwickelt oder was war deine Rolle und wie habt ihr da dann Software Entscheidungen eigentlich getroffen? Also wie habt ihr gesagt, ihr habt da dann irgendwann die Software zu bauen? Wie habt ihr die Entscheidung getroffen? Tatsächlich von Anfang an komplett gebootstrapt. Das heißt, wir waren am Anfang tatsächlich zwei Programmierer und sind dann sukzessive so gewachsen, wie man das, wie es den Anforderungen letztendlich gerecht wurde. Das heißt am Ende waren wir glaube ich, zwölf Leute, die das Ganze weiter programmiert haben. Und wir haben am Anfang tatsächlich komplett alles selber programmiert, selber entwickelt in C# und haben tatsächlich diese angefangen, erst mal die ganzen Anforderungen, die wir von diesem Produktionssystem hatten, mal etwas herunterzubrechen und vor allem den relativ komplexen Algorithmus, der auch dahinter stand, irgendwie in händelbare Stücke herunterzubrechen. Weil das war der komplizierteste Anteil des Ganzen. Man muss sich vorstellen, man hat irgendwie so eine Dissertation, das 100, 200 Seiten üblicherweise mit den verschiedenen Aspekten des Algorithmus. Und das muss man irgendwie in Code runterbrechen und irgendwie versuchen, das, was dann in diesem Text drinsteht, dann auch in wirkliche Anforderungen zu übersetzen. Und das waren dann ja gerade von dem Aufbau, von der Architektur eigentlich die größten Herausforderungen. Wie können wir das Ganze umsetzen? Und dadurch, dass wir am Anfang eben hauptsächlich zu zweit waren, war es natürlich ein relativ direkter Weg. Wir waren zwar räumlich verteilt, haben aber dann im Grunde immer abends eine Standleitung zu uns und haben uns permanent beim Programmieren begleitet. Und ja, das waren auf jeden Fall Fun Times. Glaube ich. Ich würde ganz kurz einen Exkurs machen wollen. Wenn wir jetzt jemanden haben, der Robotik irgendwie als Interesse hatte und Machine Learning und so auch ein bisschen irgendwie gemacht hat. Dein Take zum aktuellen Stand vom Tesla Bot? Ja, ist auf jeden Fall eine sehr gute, eine sehr gute Frage. Ich würde sagen, ich bleibe etwas, ich bleibe etwas generischer, da niemandem auf die Füße zu treten. Grundsätzlich hat Tesla, glaube ich, relativ interessante Ansatzpunkte in den letzten Jahren verfolgt. Also sind ja im Grunde mit vielem all over the place gewesen. Also die Autos sind hervorragend, auch wenn sie irgendwie im Hochlauf so ein bisschen Herausforderungen hatten. Andere Elemente wie beispielsweise alles, was sich so mit Energiegenerierung beschäftigt, zumindest so von dem Ingenieurswissenschaftlichen nicht unbedingt der Stand der Forschung. Und ich würde sagen, da ist der Tesla Bot so ein bisschen dazwischen. Okay, da haben wir dir das persönliche Interesse ja auch abgehakt im Podcast. Perfekt. Genau dann. Du hast ja schon gemeint, es wurde dann später habt ihr die Firma verkauft und vielleicht noch, weil wir wollen ja gleich noch ein bisschen über WattX unterhalten. Da sind ja einige gefühlt Firmengründung, die noch dahinter stecken, für die wir noch Zeit brauchen. Von daher wie ging es denn weiter? Ihr habt das jetzt glaube ich, wenn ich es richtig sehe, knappe drei bis vier Jahre ungefähr gemacht, die Firma und habt dann verkauft? Und wie waren die? Also stimmt das erstens und falls ja, wie ging es danach weiter? Genau. Die weitere Entwicklung, gerade nach den Algorithmen bzw. Nach dem initialen Start des Ganzen bei den Unternehmen ist man glaube ich als jedes Industrie 4.0 Startup in dem, was man in dem Kontext häufig als Pilot Pergetary bezeichnet, das heißt das Fegefeuer der Piloten sozusagen, weil die initialen Kunden, die bei uns glücklicherweise eben schon zahlend waren, tatsächlich häufig nicht zahlen, sind natürlich auch diejenigen, die später viele der eigenen Anforderungen reingeben und vieles, was gerade so ein Startup distracten kann. Das heißt, was eben von den Haupttätigkeiten ablenkt. Das heißt, so ein plakatives Beispiel, Startup versucht entsprechend die neuesten Diagnose, Visualisierung von irgendwelchen Fehler reinzubringen, ist super stolz darauf, was es da entwickelt hat, zu visualisieren, wie man eben Fehler entdecken kann. Und die erste Reaktion des Kunden, der Kunden aus dem Mittelstand ist dann ja, hat das Ganze auch einen CSV Export. Weil ich möchte das Ganze in Excel einlesen. Das ist tatsächlich der Klassiker und ist auch verständlich, weil die Unternehmen möchten natürlich auch mit ihren eigenen Tools umgehen können. Das war dann tatsächlich so ein bisschen der Bereich, in dem wir uns dann etwas bewegt haben und haben dann in den nächsten Schritten auch versucht, das Ganze eben noch mal auf neue Geschäftsmodelle letztendlich zu heben. Also ursprünglich war das Ganze wirklich eine ja fast lokale Anwendung, natürlich schon irgendwie mit einer kleinen Server Architektur von Anfang an ausgerichtet, allerdings noch nicht Richtung Azure, noch nicht Richtung Cloud. Und das war eine der Ebenen, auf die wir das Ganze dann erst mal gehoben haben, auch einfacher an neue Kunden zu kommen und dem Ganzen auch noch mal eine neue Dimension hinsichtlich der Benutzbarkeit auch aufdem auf dem Hallen Boden letztendlich letztendlich zu geben. Und genau das war letztendlich das waren dann alles irgendwie Assets, die wir reingebracht haben, weiteres weiteres und haben dann im Grunde auch immer weiter versucht, neue Features insbesondere von von Kunden abzufragen. Jetzt so ein bisschen in der Zeit mit dem, was ich jetzt seit ein paar Jahren Company Building auch weiß, hätten wir definitiv noch mehr Zeit rein investieren können, den Kunden zu verstehen oder die Kunden zu verstehen und den Markt auch entsprechend nochmal ein bisschen mehr aufzunehmen bzw. Vielleicht strategischer zu adressieren. Die Features, die wir gebaut haben, waren trotzdem meiner Meinung nach immer noch sehr hilfreich, wie beispielsweise, dass man hat mit dem Tool ursprünglich nur den Hinweg sozusagen gemacht hat. Das heißt, man hat gesagt, die Teile gehen jetzt nach A, nach B, nach C und hat diesen Rückweg nicht adressiert. Das ist natürlich eines der naheliegendsten Punkte, diesen Rückweg auch zu adressieren, was einem noch mal eine ganz neue Transparenz letztendlich gibt, auch in wie gut die eigenen Algorithmen funktionieren. Aber ja, war dementsprechend ein Feature, was zwar auf der Hand liegt, was aber auch nicht ohne Probleme ist, weil man dann wiederum sich mit irgendwelchen Technologien auseinandersetzen muss, wirklich Informationen von Teilen aus der Produktion zu bekommen. Das heißt, man ist in dem Punkt dann wiederum in der Hardware Welt und die Hardware ist so cool wie sie auch ist. Sie ist auch keine einfache. Genau. Aber das waren dann so die weiteren Entwicklungen, die wir damit hatten. Und für mich hat das eben viele Aspekte gezeigt, die ich gerne gerne machen möchte. Ich wusste okay, ich möchte mich irgendwie in diesem Digitalisierungsbereich bewegen. Ich habe gesehen, wie viele Herausforderungen gerade irgendwie der Mittelstand hat, dass wir unsere Produktion in Europa noch mal wieder auf auf andere Level heben können. Habe da für mich verschiedene Möglichkeiten entdeckt und auch die Möglichkeiten gesehen, die irgendwie Software dazu dazu bieten kann. Und das war für mich dann der Grund, weshalb ich dann im nächsten Schritt das Digitallabor bei einem anderen deutschen Mittelständler oder bei einem deutschen Mittelständler aufgebaut habe. Der Mittelständler beschäftigt sich hauptsächlich mit Kompressoren und Maler und Sicht Technik. Das heißt von dem zumindest, was ich davor gemacht habe, dass die Software war hauptsächlich ausgelegt auf den Werkzeug, auf Werkzeugmaschinen bzw. Die die Werkzeuge, die eben in diesen Maschinen zum Einsatz kommen, war für mich dann noch mal ein ganz ganz anderer Bereich, weil eben auch das ist vielleicht für Leute, die irgendwie den Markt nicht nicht so kennen, dass es noch mal ein ganz anderes ist. Also wenn ich ein Kompressor habe, dann ist das ein laufender Prozess, der permanent etwas etwas macht. Und im Gegensatz dazu ist die Fertigung in den anderen Bereichen diskret. Das heißt, da putzen einzelne Teile raus und in einem anderen entsteht permanent etwas. Also wird entweder permanent irgendwas komprimiert oder in der Maler und Sicht Technik wird permanent irgendwas gemahlen. Und es sind beides riesige Bereiche, was man sich irgendwie, also wenn man mich vor ein paar Jahren gefragt hat, wie viel Mühlen gibt es denn? Hätte ich gesagt Keine mehr, die sind alle abgeschafft. Und wenn man dann die Frage gestellt hätte, ja okay, und wie ist dein Zucker so fein geworden? Ja, was weiß ich. Und das sind tatsächlich riesige Industrien, diese ganzen Hidden Champions, die es auch in Deutschland gibt und die auch wirklich einen krassen Effekt haben. Also ich durfte einmal mitmachen, da war im Grunde ein Kunde dieses Mittelständlers hat eine Art Schokoriegel mit so einer weißen Füllung mit verschiedenen gemahlenen Zucker produziert und mit verschiedenen Dicken sozusagen. Man denkt sich ja gut, das eine schmeckt ein bisschen körniger vielleicht als das andere, aber das einmal ausprobiert, ist es komplett anderer Geschmack und es sind wirklich nur minimale Unterschiede zwischen diesen Schokoriegeln. Und eben nur in demin einem Feinheitsgrad des produzierten Zuckers, was einen massiven Unterschied hat. Aber ich habe jetzt sehr viel über Zucker geredet. Aber ja, ich glaube, das ist wirklich spannend, wie unterschiedlich die Anwendungsfälle sein können und wie spezialisiert teilweise die Themen sind. Ich. Würde. Eine letzte. Frage vielleicht noch zu dem davor stellen. Ich weiß nicht, wie viel du darüber sagen willst oder kannst, was den Exit oder das Verkaufen davon anging, war das eher so ein okay, ich will mich da raus skalieren und das wäre schön, wenn das irgendwie weiterläuft? Oder war das so ein Exit, auf den man stolz ist? Und man hat auch vielleicht ein bisschen finanzielle Unabhängigkeit danach? Also in welchem Rahmen hat sich das Ganze so bewegt, dass du gesagt hast okay, ich höre jetzt auf damit. Ja, wir waren auf jeden Fall alle stolz auf diesen Exit. Uns war tatsächlich am meisten daran gelegen, dass allen, die im Endeffekt noch in dieser Unternehmung beteiligt waren, dass die noch gut mit der Lösung bedient sind. Und das bedeutet Mitarbeitende genauso wie Kunden, weil es waren eben Kunden, für die wir oder mit denen wir über mehrere Jahre etwas entwickelt haben und denen wir dann noch eine entsprechende Langzeit Perspektive geben wollten. Von daher war das eigentlich unser Hauptanspruchspunkt für uns Gründer war das ganze auch auch okay. Wir haben damit nicht ausgesorgt, aber es war etwas, was im Grunde ein Betrag war, der entsprechend ganz okay für uns war, was aber auch tatsächlich nicht unser Hauptanspruchs war. Cool. Und vielleicht zwei Dinge dann zu deinem Zeitpunkt, wo wir jetzt sind. Damit wir mal einen Begriff dafür haben Neumann und Esser Group. Ist das richtig, die, die mit dem Kompressor sind? Genau. Und zwei Dinge, die mich interessieren. Das eine ist: Wie kamst du dazu, dass du dann … Also du hast nicht so richtig darüber gesprochen, wie es überhaupt kam, dass du dort angefangen hast? War das Headholic, war das wie auch immer und deine offizielle Rolle, glaube ich, da war auch schon, also gefühlt, du hast ja promoviert und seitdem lese ich in deinem Lebenslauf nur CTO Rollen. Das heißt, da war es dann auch eine CTO Rolle und da will ich, also wie kamst du da hin? Und zweitens war das dann jetzt auch wieder Software oder weil wir jetzt hier über Prozesse von Mühlen und sowas reden? Also was genau ist das, was du dort geleitet hast oder gemacht hast? Tatsächlich war Neumann und Esser einer unserer Kunden vorher auch mit dem Startup, das heißt wir kannten uns und ich durfte auch die Familie Peters, denen das Ganze gehört, durfte ich auch vorher kennenlernen, wusste, dass das auf jeden Fall hervorragende Persönlichkeiten sind und auch über das Institut gab es da ein paar Verbindungen hin. Das heißt, man kannte sich und sie wussten, was so meine Fähigkeiten sind und ich wusste auch, wo das Unternehmen steht. Von daher wussten wir eigentlich vorher, dass das ein sehr guter Fit war von dem, was inhaltlich entsprechend anstand und was wir machen wollten. Und genau dementsprechend kein Headholic. Von der Rolle war es auf jeden Fall und du hast auf jeden Fall schon sehr prägenant auch schon schon angesprochen. Ja, es ist auch CTO und ich glaube, dass das insgesamt gerade im Startup Bereich gewisse Begrifflichkeiten fast inflationär verwendet werden. Und ob das so ist, das können andere bewerten. Allerdings ich finde eine der Formulierungen dafür ganz, ganz prägnant, was den CTO ausmacht. Das ist quasi die, die Person, die am Ende sozusagen die ganzen Entscheidungen für die Technik letztendlich trifft bei dem Unternehmen. Und ja, es braucht eine Software Position, weil ich weiß, gerade auch im Maschinenbau Bereich sind häufig die CTOs auch eher die, die den Maschinenbau, den Ingenieurswissenschaftlichen Teil machen. Aber bei uns ging es tatsächlich Software und Software eben für diese, für die verschiedenen Prozesse, die da ablaufen. Also eine Lösung, die wir gebaut haben, die nennt sich Explorer. Explorer ist dafür da, ist so eine Art Industrial IoT Plattform, Daten von verschiedenen Geräten tatsächlich abzugreifen, eben mit meistens Fokus Bereichen von Neumann und Esser beispielsweise Maler und Sicht Technik ist eben einer davon, die ihr wahrscheinlich schon vermutet habt. Und allerdings nicht nur die Geräte, die von Neumann und Esser hergestellt werden, sondern auch umgebende Geräte. Das heißt, wenn man sich so eine Produktion vorstellt, dann sind das beispielsweise irgendwie drei, vier Geräte. Wenn ich zum Beispiel so eine, egal ob es ein Kakaopulver ist oder eine Farbe, also so Farben werden meistens auch, zumindest die, die in der Industrie hergestellt werden, sind meistens auch so Pulverlacke. Und diese Pulverlacke haben normalerweise so eine Linie, die besteht am Anfang. Da kommt am Anfang so ein grobe Körner rein. Diese groben Körner werden irgendwie gemischt, dann werden sie mal ganz heiß gemacht, in so kleine Stücke geschnitten und am Ende kommt Pulver raus. Also aus groben Pulver wird quasi feineres Pulver gemacht mit drei, vier Prozessen dazwischen. Und diese Linie letztendlich abzugreifen. Wenn man das schafft, dann kann man die Gesamtproduktion von dem Pulver letztendlich optimieren. Das heißt dann, dann kann ich mir, wenn ich einen Schritt habe, dann kann ich in einen Schritt entsprechend verbessern. Das heißt, wenn ich nur die Mühle kenne, dann kann ich am Ende an den Stellschrauben der Mühle sagen Okay, ja, ich kann jetzt vielleicht ein bisschen weniger schnell drehen, damit die Teile ein bisschen grobkörniger rauskommen. Das hat aber nicht unbedingt einen hundertprozentigen Effekt auf meine Qualität. Wenn ich die ganze Kette beobachten kann, dann kann ich reagieren, wenn ich sehe, okay, ich war beim Extruder, das ist eine der Maschinen, die dazwischen ist, war ich ein bisschen zu heiß. Dann mache ich eben entsprechend den gegenläufigen Effekt, mache ich dann bei der Mühle und so kann ich eine ganz andere Art von Qualität sicherstellen. Das heißt, es ist eigentlich eine ganz schöne Kombination aus dem Fokuspunkt auf einen gewissen Bereich, weil gerade im Startup Bereich will man immer irgendwie die übergreifende Lösung für alles machen. Ich glaube aber, dass wenn man sich fokussiert und sich wirklich spezifische Bereiche, spezifische Anforderungen rauspickt, dass man das Ganze viel besser aufbauen kann und trotzdem noch eine generelle Lösung aufbauen kann, wie man eben für verschiedenes Verhältnisverhalten verwenden kann. Genau das war so ein bisschen der Ansatzpunkt da. Und für mich ist dann immer die strategische Vorgehensweise. Man baut sich diesen einen Bereich auf, dann pickt man sich noch einen ganz anderen Bereich raus, den man mit der gleichen Lösung adressiert. Und da war eben der Vorteil dieses Unternehmens, es gibt die Malen Sicht Technik und die Kompressor Technik, was ganz ganz andere Anforderungen sind, weil so eine Mühle steht in der Halle mit einer Linie drin und so ein Kompressor steht gerne mal irgendwo im nirgendwo, weil da entsprechend grüner Wasserstoff produziert wird und dieser grüne Wasserstoff dann in irgendwelche Pipelines reingepackt werden muss. Das heißt ganz andere Herausforderungen an Konnektivität, an das, was sich eben an Systemen integrieren muss. Und haben wir eben die gleiche Lösung genommen, die wir da gebaut haben, auf diesen anderen Anwendungsfall gebracht und durch die Verbindung des Ganzen konnte man sozusagen zwei Komponenten zeigen, die man mit der gleichen Plattform abdeckt. Und dann ist man meiner Meinung nach relativ nah dran an etwas, was man auch generell auf verschiedenste Industrien ausweiten kann. Man zeigt okay, es klappt da, es klappt da. Warum sollte es nicht auch bei euch funktionieren? Das ist eines der Prinzipien, die ich für sehr clever halte. Ich frage mich bei dem Lebenslauf. Wo hast du gelernt, diese Technologie Entscheidungen zu treffen? Also ist es so, also ich habe ja gemeint, so gefühlt Forschung, Robotik, dann ausgegründet mit deinem eigenen Startup, da wahrscheinlich auch anhand der Anforderung weiß ich gar nicht, wie viel alternative Technologien ihr dort evaluiert habt oder jetzt auch danach direkt in die nächste CTO Rolle, wo du immer gefühlt von vornherein irgendwie Entscheidungen getroffen hast, in welche Richtung geht es? Würdest du sagen, das liegt dir gut? Woher kommt das? Wie gewinnt man das Selbstvertrauen, das dann sozusagen von vornherein so zu machen? Ich weiß nicht, ob die Frage gut formuliert ist oder ob du was damit anfangen kannst. Aber ja, ich kann es probieren. Auf der einen Seite lese ich viel und was ich eben so als ich konnte mich nicht entscheiden bezeichnet habe, hätte man vielleicht auch positiver formulieren können. Ich interessiere mich für viele Dinge. Ich glaube, dass gerade in diesen technischen Entscheidungen ist fast eher so eine Art Produktmanagement, die größere Bedeutung gerade am Anfang spielen kann. Und auch da gibt es ja größere Diskussionen. Was ist eigentlich der CTO? Wer ist verantwortlich für das Produkt? Ist es der CTO oder muss es einen CPO geben oder heißt er jetzt CTPO als Ansatzpunkte? Ich glaube immer, dass diese Kombination gerade Technik mit dem mit demwirtschaftlichen, was ich zumindest dadurch, dass ich mich eben auch für diesen wirtschaftlichen Teil im Studium dann noch irgendwie interessiert habe, zumindest so ein bisschen abgedeckt, abgedeckt habe, immer eine Rolle spielt. Aber ja, durch irgendwie viel sich selber aneignen, ich eigne mir tatsächlich das meiste über Bücher an, habe ich zumindest, habe ich glaube ich einen Großteil meines Selbstvertrauens in gewisse Bereiche gewonnen. Ich glaube, dass immer, je mehr man sich mit einer Thematik beschäftigt, desto mehr vielleicht Muster lernt man. Das könnte, also das ist eine interessante Frage, weil ich glaube, es ist tatsächlich ein Mix von anwendbaren Mustern, die gerade eben, wenn ich das gesamte Ingenieurswissenschaftliche Studium runterbrechen sollte, dann würde ich sagen, man lernt nicht, also am Ende des Tages ist es nicht das, was man behält, die spezifischen Gleichungen, die da eine Rolle spielen, sondern die Muster, die Art zu lernen, die Art Dinge anzuwenden oder zu hinterfragen, was besonders ist. Und dir ein Beispiel aus dem anderen Kontext zu geben. Ich habe letztes Jahr einen Vortrag gehalten auf der Lead Dev Konferenz. Die Lead Dev Konferenz ist auch so eine übliche, ich sage mal, Veranstaltung mit so 500 Leuten. Und ich muss zu meiner Schande gestehen, dass ich mir nicht vorher angeschaut habe, wie diese Leute entsprechend verteilt sind. Üblicherweise hat man irgendwie so vier, fünf Räume und das heißt, ich habe so gerechnet, okay, man hat irgendwie vielleicht so 80 bis 100 Leute, die einem zuschauen. Es war tatsächlich nur ein Raum, das heißt, diese ganzen 500 Leute waren dann bei mir im Publikum drin. Und das, was mir da dann wirklich die Sicherheit gegeben hatte, war ein Speaker Training, was ich vorher beim Florian Mück heißt der, gemacht habe, der auch relativ viele von diesen Trainings macht. Und der hat irgendwie mir oder der gibt immer so ein spezifisches Format vor, so ein spezifisches, eine Vorgehensweise, wie man zu jedem Vortrag, egal was es für einen Kontext ist, irgendetwas Gutes macht. Und die Tatsache, dass ich irgendwie meinen Vortrag nach diesem Muster aufgebaut hatte, hat mir irgendwie die Sicherheit gegeben, dass ich da nicht irgendwie, also dass das, was ich mache, etwas mehr Hand und Hand und Fuß hat als einfach nur komplett ausgedacht. Vielleicht erklärt es das so ein bisschen. Und ich glaube, dieses Anwenden von Mustern zieht sich auch durch. Also beispielsweise dieses Muster mit diesen zwei, drei Kombinieren kommt auch aus einem Buch. Ich glaube, es ist „Crossing the Chasm. Kann aber auch der Nachfolger „Insight The Tornado gewesen sein. Okay, cool. Vielleicht, aber ich glaube, wir müssen gleich mal so ein bisschen auch mal auf ‘WattX’ kommen. Vielleicht die letzte Frage zu diesem Komplex: Deine CTO Rollen oder so, wie du als CTO agiert hast, würdest du sagen, dass der Großteil wirklich irgendwie … Oder andersherum gesagt: Meine Wahrnehmung ist so ein bisschen du hast ja auch schon gerade im Nebensatz gesagt, sehr Produkt fokussiert und gefühlt auch wenn du darüber sprichst, redest du sehr stark über das Produkt, was ihr da entwickelt habt und weniger über das, was ist die Technik, die das Produkt, die das Produkt ermöglicht hat? Würdest du sagen, du bist auch eher ein CTO, der sehr produktnah einfach vom Produkt ausgeht und von der Warte dann einfach die, ich sage jetzt mal Technologie vielleicht ein bisschen pragmatischer fällt? Oder ist es gar nicht so, dass ist sozusagen die große Frage ist mit welcher Technologie setzt man es um? Sondern einfach nur was ist das Produkt? Was ist das Ziel? Und dann die Technologie folgt dem schon? So wirkt es für mich gerade fast ein bisschen. Ist es eine falsche Wahrnehmung oder wie würdest du deine Rollendefinition da sehen? Das ist tatsächlich eine sehr interessante Frage. Und auf der einen Seite ja, ich glaube, dass man sich nicht unbedingt zu sehr in eine Technologie verlieben sollte, weil Technologie sich sehr wandelt bzw. Man muss halt auch immer so ein bisschen am Puls der Zeit bleiben und man muss sich immer so ein bisschen zwar ein bisschen nach den aktuellen Techniken richten, darf aber auch nicht irgendwie auf jeden jeden Zug sozusagen aufspringen. Ich würde nicht sagen, dass ich nur auf das Produkt schaue, sondern ich glaube, dass auch eine Aufgabe gerade ist, sich mit neuen Technologien auseinanderzusetzen. Ich glaube, jeder CTO, jede CTO, die sich gerade nicht in irgendeiner Form mit Generative AI auseinandersetzt und sich im Detail anschaut, wie funktioniert das? Was habe ich für Anwendungsfälle? Wie funktioniert langchain? Was sind was sind Vektordatenbanken, die das nicht in einem der Technik angemessenen Detailgrad verfolgen, sind meiner Meinung nach falsch. Allerdings darf ich mich nicht unbedingt zu sehr darin verlieben und habe jetzt irgendwie gelernt Mojo ist der neue Hype und fang jetzt plötzlich an alles in Mojo zu bauen. Mojo als Programmiersprache für diese neuen, auch in dem GENATIV AI Space und verbauen mir dann vielleicht so ein paar Wege, die mir sonst letztendlich offen stünden. Ich glaube, die Frage hast du gut beantwortet, auch anhand der Drops bezüglich der aktuellen Technologie Themen merkt man, dass du dich damit auseinandersetzt. Ja, dann nutze ich die Chance und wir machen einmal zwischendurch unseren Fragenkatalog, den wir gerne mal stellen. Du darfst einfach frei aus der Hüfte ein paar entweder oder Fragen beantworten und wir starten mit Hund oder Katzen. Hund. Tee oder Kaffee? Kaffee. Auto oder Fahrrad? Fahrrad. Java oder JavaScript? Javascript. Mac oder Windows? Mac. Ios oder Android? Ios. Büro oder Remote? Remote. Frontend oder Backend? Backend. Funktional oder objektorientiert? Objektorientiert. Native oder Web? Web. Teamwork oder Individualist? Teamwork. Was ist deine liebste Programmiersprache? Das ist gerade... Mojo. Also ich habe es irgendwann mal versucht zu formulieren. Ich bin so einIch bin in JavaScript geboren, bin dann in C# aufgewachsen und bin aber dann weit gereist. Ich bin nach Closure gereist, ich bin nach Python gereist und am Ende habe ich mich, glaube ich, so ein bisschen in Python verliebt. Von daher Python. Sehr schön. Hast du ein liebstes Open Source Framework oder Projekt? Ich würde ganz allgemein sagen, gerade... Sag mal, Länge Chain gerade. Eine Lieblings App? Klar, Mini. Sehr gut. Die Ausgründung von Webex. Sehr gut. Und letztes noch hast du ein Lieblingsspiel? Lieblingsspiele tatsächlich nicht mehr. Von daher am ehesten Tetrus. Glücksrad. Das ist eigentlich das erste Spiel auf der Welt. Sehr cool. Vielen Dank. Dann kommen wir jetzt zu deiner aktuellen Stelle, mit der wir am Anfang ja schon kurz angefangen haben und gerne da noch mal ein bisschen tiefer einsteigen. Vielleicht auch da ganz kurz mal die Frage, wie du da hingekommen bist, wie der Weg dorthin war, wie du dort deine Rolle als CTO beschreiben würdest. Und dann haben wir bestimmt noch mehr Fragen dazu. Ich bin da tatsächlich auch über, ja, ich will sagen, mein Netzwerk letztendlich hingekommen. Das heißt, ich habe damals schon, das habe ich gerade schon implizit beantwortet, ich bin Remote First schon relativ lange, also selbst das Startup, was ungewöhnlich ist für ein Startup und ich auch nicht jedem, jeder Gründerin empfehlen kann, das Ganze so Remote aufzubauen bzw. Zumindest in Teilen dann Remote zu machen, bin ich selber sehr stark dafür verpflichtet, zumindest von Remote first. Ich gehe auch gerne ins Büro, treffe mich auch mit Leuten, bin aber selber eher eine Person, die gerne auch Remote arbeitet. Das heißt, auch wenn das Startup und auch Neumann und Esser in Aachen bzw. In der Nähe von Aachen letztendlich beheimatet sind, habe ich immer aus Berlin herausgearbeitet. Und gerade einer der Gründe ist für mich auch gewesen, dass ich zwar die Firmen spannend finde, allerdings auch insbesondere die Berliner Tech Szene vor und jetzt auch wiederum nach Corona sehr interessant, sehr spannend finde, was an Meetups passiert. Also gerade wenn irgendwie so was Neues hochkommt, dann das erste LangChain Meetup Deutschlands ist dann passiert in Berlin. Und das sind Aspekte, die für mich eine große Rolle spielen. Und genau über dieses Netzwerk, gerade im Industrie 4.0 Bereich habe ich Wattix kennengelernt. Da wollte Wattix damals ein anderes Startup ausgründen. Zu der Ausgründung ist es nicht gekommen. Aber ich habe mich mit der damaligen Person, die das ausgründen wollte, recht gut verstanden und habe dann... Wir sind immer in Kontakt geblieben. Und dann war es tatsächlich ein Zufall, dass diese Person dann Geschäftsführer von, das war Judith, der ist Geschäftsführer von VATICS geworden und ist und ist eine Businessperson. Also auch da ist der Aufbau von VATICS war immer eigentlich, dass es sowohl eine Business Person gibt als auch eine Tech Person. Das heißt, in dieser Rolle konnte ich mich jetzt tatsächlich auch wiederum mehr auf die Tech Seite fokussieren. Gerade bei Neumann und Esa habe ich, das habt ihr auch sehr gut letztendlich geschlossen, dass ich auch die Seite des Business ein bisschen mit gemacht habe und aber dieses geteilt und dieses auch, sich noch mal intensiver damit beschäftigen zu können, wenn es eben zwei fokussierte Personen gibt, hat mich dann entsprechend auch dazu bewogen, zu Vatix entsprechend zu gehen und das Ganze mit Julius gemeinsam aufzubauen. Das heißt, als Julius ist es Weiers Geschäftsführer und als dann mein Vorgänger sozusagen das Unternehmen verlassen hat, hat er mich gefragt, ob ich da nicht mitmachen möchte. Und für mich ist das tatsächlich noch mal, weil als CTO kann ich jedes Produkt alleine sehr, sehr cool machen in Anführungszeichen. Das heißt, ich kann, egal mit welchem Produkt ich mich beschäftige, kann ich, wenn ich mich, wenn man sich in Themen reinarbeitet, kann man jedes einzelne Produkt cool machen. Ein Company Builder hat im Gegensatz dazu den Hebel, nicht nur ein einziges Produkt cool zu machen, sondern eine Menge an Produkten cool zu machen. Und zwar nicht nur Produkten, sondern tatsächlich dann eigenen eigenen Startups, die letztendlich dann eigene, fast lebensfähige Organe, Wesen sozusagen sind, die funktionieren. Und diesen Hebel zu nutzen, das fand ich tatsächlich das Spannende in der Rolle. Wenn ich mir das Ganze jetzt, also vielleicht jetzt Company Builder, wie, woher kommen die Ideen und wie läuft von Idee bis hin zu Ausgründung Potential ab? Vielleicht am Beispiel von einem der Ausgründungen, die du irgendwie, vielleicht jetzt am Ende der Anfangsphase am spannendsten fandest, für dich das Interessanteste war? Tatsächlich unterschiedlichste Startpunkte, wie ihr euch vorstellen könnt. Wir haben immer eigene Ideen und versuchen auch eigene Ideen immer weiter zu entwickeln. Das heißt, gerade gestern, vorgestern hatten wir wieder einen unserer Hackathons, die wir mindestens viermal im Jahr entweder alleine oder mit Partnern machen. Und da möchte ich sagen, dass das tatsächlich eine der Hauptquellen, aber auch nicht die einzige Quelle für unsere Startups sind. Also wenn wir beispielsweise unser Startup Haste nehmen, Haste macht sozusagen die Analyse von Satellitendaten auch wiederum mit verschiedensten Vision Techniken. Und das war... Da war tatsächlich der Startpunkt, auch ein Hackathon bei uns. Und das Problem war aber tatsächlich ein ganz anderes, was in diesem Hackathon eine Rolle spielen sollte. Da ging es dann irgendwie einen gewissen agricaulary Case, der untersucht werden sollte, das heißt irgendwie landwirtschaftliche Flächen zu selektieren. Und das Hackathon Team hat aber die meiste Zeit darauf verwendet, irgendwie überhaupt die Flächen zu... Dieses Labeln von Flächen überhaupt hinzubekommen. Das heißt, eigentlich sollte irgendwie rauskommen, so können wir jetzt irgendwie sagen, dass das überall Weideland ist und dass überall Wälder sind. Das Team musste sich aber die ganze Zeit damit beschäftigen, überhaupt zu labeln, das heißt Labeling betreiben. Und das ist tatsächlich eine Standard Aufgabe von jedem Data Scientist. Also Apfel, Apfel, Banane, Apfel ist das, was der Großteil leider der Aufgaben von Data Scientists ist, nicht so sehr diese Algorithmen zu bauen. Und dieser Startpunkt war dann der Aufschlag, dass man gesagt hat, okay, wir haben zwar jetzt nicht... Also die eigentliche Idee, die wir machen wollten im Hackathon, wird jetzt kein Startup, aber dieses andere Ding, was wir auf diesem Weg da gerade gefunden haben, das ist ein Problem, dass das unsere besten Leute haben und dann haben das auch noch mehr da draußen. Und da war tatsächlich einer der Punkte, bei denen wir dann recht hatten und das Ganze dementsprechend auch weiter treiben konnten. Das heißt, das Startup hat dann auch später in der Seed Phase ein Millionen Funding auch von einem Silicon Valley Investor letztendlich eingesammelt. Das heißt, für uns war das schon so eine Art Ritterschlag, weil Company Builder aus dem deutschen Mittelstand sammelt eben Geld in der Seed Runde von einem Silicon Valley BC ein war für uns auf jeden Fall etwas, was uns sehr, sehr, sehr stolz gemacht hat. Und es hat sich dann auch prächtig weiterentwickelt, sodass jetzt auch vor einigen Monaten dann entsprechend auch da ein Exit an einen Cloud Anbieter in diesem Bereich war. Von daher ist es ein Beispiel, wie es laufen kann. Es gibt manchmal tatsächlich auch, dass einfach Partner auf uns zukommen, weil wir haben, als wir 2015 damit angefangen haben, haben wir es tatsächlich nur für für Viessmann gemacht. Als dann die ersten Storys rauskommen, wie wir das machen, sind dann eben auch Leute auf uns zugekommen und haben gefragt Hey, ihr macht das für Viessmann, könnt ihr das nicht auch für uns machen? Und das sind dann tatsächlich auch normale Einstiegspunkte für für unsere Ventures. Wir müssen uns halt immer damit identifizieren, was am einfachsten dadurch gegeben ist, dass es irgendwelche Sachen sind, die uns an einem Herzen liegen. Das ist alles, was ich sage mal etwas tiefere Technologien, zu denen ich jetzt aber auch AI zählen würde, ist oder alles, was mit Klima zu tun hat, sind Themen, die uns eh immer interessieren. Weil wenn uns dieses Thema nicht interessiert, dann möchten wir auch nicht darauf arbeiten, weil wir nur so unsere bei uns die Leute auch motiviert halten, dass wir eben an interessanten Themen arbeiten. Und das heißt immer das Endziel der Exit dann für euch oder sind es auch Ausgründungen, wo ihr dann einfach Anteilseigner seid? Oder ist Exit eigentlich immer das Ziel bei einem Company Builder? Also grundsätzlich gibt es unterschiedliche Ziele, je nachdem was man damit machen möchte. Gerade ich sage mal, es gibt die zwei klassischen Wege. Der erste Weg ist über eine Firma aufzubauen, die dann letztendlich 100% einer anderen Firma, das kann Viessmann sein, das kann eine andere Firma sein, letztendlich gehört und irgendwie ein neues, einen neuen, neuen Spin off irgendwie eine Technologie fährt und ich dann entsprechend durch zukünftige Umsätze das entsprechend fahr. Das würde ich jetzt als Corporate Venturing Case setzen. Der andere Case ist, und den haben wir häufiger gemacht, dass man entsprechend in eine Minderheitsbeteiligung reingeht, weil das muss man immer gewillt sein, eine Minderheitsbeteiligung zu halten. Das heißt vor allem die Gründer*innen, innen, innen, an diesem Unternehmen beteiligt zu sein und das Unternehmen weiterzutreiben und dann eben auch durch entsprechende Gelder von Venture Capitalistin den Startpunkt zu machen undDas Endziel des Ganzen ist dann, ist dann ja irgendeine Art von Revenue oder irgendeine Art von Bewertung zu erzeugen. Diese Bewertung wird entweder dadurch erzeugt, dass die Runden letztendlich in den Runden das Unternehmen immer wertvoller bewertet werden und man irgendwann letztendlich sich einen Teil dieses Geldes auszahlen lässt oder im Idealfall das Ganze an die Börse bringt. Das sind so die klassischen Wege. Allerdings muss man sagen, dass der Exit Weg, also die Bewertung, die immer wieder fortwährende Bewertung, die am Ende zu einem Rückfluss führt, viel häufiger der Fall ist als der Börsengang. Und du hast gerade den Begriff eurer Interessengebieten und dann hast du das Interessengebiet tiefere Technologien aufgemacht und als Beispiel AI genannt. Kannst du was? Was wären für dich tiefere Technologien? Und für einen Part der Frage und der zweite wäre aus deinem Lebenslauf, also aus deinem akademischen Lebenslauf habe ich so ein bisschen herausgehört mit Machine Learning, aber an deinen beiden CTO Stellen davor war mir gar nicht so ganz bewusst, ob Machine Learning oder so da auch ein Teil des Ganzen war. Also AI als tiefere Technologie vielleicht als zweiten Teil darauf eingeht. Erst mal was sind tiefere Technologien und hast du eigentlich grundsätzlich mit Machine Learning und AI zu tun gehabt auch vorher schon? Ja, tiefere Technologien ist für mich alles das, was es ist ein schwieriges umreißender Begriff. Wenn ich Beispiele nennen sollte, wären es für mich tatsächlich sowohl Elemente, die beispielsweise eine neuere Hardtech, also irgendwelche Hardware Komponenten drin haben können, aber es auch nicht unbedingt müssen. Ich glaube AI ist so das klassischste Thema, mit dem man sich ein bisschen tiefer beschäftigen muss, bevor man da irgendwas drin machen kann. Also ein Onlineshop ist für mich das Gegenbeispiel für eine Deep Tech Unternehmung, weil da nehme ich irgendwie ein Shopify Template und mache ein bisschen Customization drauf und dann bin ich da. Ai muss ich mich tiefer mit beschäftigen. Wenn ich anfange, irgendwas im Quanten Bereich aufzubauen. Da kann es sowohl Software sein, gibt es ja auch genug genug Tool Kits mit denen, also Q# oder sowas, mit denen ich jetzt zumindest erste Anwendungen schreiben kann, als auch den Hardwarebereich. Und dann gibt es, je mehr man dann noch Richtung Hardware geht, desto tiefer wird es dann auch. Also beispielsweise wenn ich mich jetzt mit neueren Arten von Elektrolyseverfahren beschäftige, die ich durch irgendwelche Softwarekomponenten dann noch überhaupt ermögliche, weil ich irgendwie sonst gar nicht schaffe, da gewisse Sachen zu planen oder gewisse Sachen zu zu steuern, ist man in so einem Bereich dann. Robotik ist für mich auch auf jeden Fall einer der DeepTech Bereiche, die eben eine starke Entwicklung haben. Vielleicht sollte ich mir auch mal eine ordentliche Klassifizierung dafür überlegen, was vielleicht so eine klassischeder klassischen Matrix, was DeepTech ist und was nicht. Aber das ist, glaube ich, so der Ansatzpunkt, mit dem ich es am besten beschreiben kann. Und AI hat tatsächlich auf allen Stationen eine Rolle gespielt. Angefangen tatsächlich in der Promotion. Promotion ging es hauptsächlich kognitionsgesteuerte Robotik. Das heißt, da gibt es so ein Toolkit, das heißt SOR. Mit SOR werden esSOR ist so eine Art Revenue System und dieses System kann man eben auch verwenden, alles mögliche letztendlich anzusteuern. Im SOR legt man im Grunde Regeln ab und dann ist das System in der Lage auf Basis dieser Regeln eigene eigene Entscheidungen zu treffen. Gibt dann auch noch irgendwie besondere Elemente wie Reinforcement Learning, die irgendwann dann in Version 11 dazu gekommen sind. Und eine der Sachen, mit denen ich mich beschäftigt habe, war eben, wie man beispielsweise Entscheidungen in einer Produktion auf der einen Seite so gestalten kann, dass man möglichst viele Freiheiten ausnutzen kann in der Gesamtzielgebung, als auch das beste Ziel zu erreichen. Das heißt, übergreifend möchte ich beispielsweise, dass meine Teile möglichst schnell produziert werden. Das heißt, ich bekomme irgendwie ich, ich, ich, ich weiß irgendwie okay, Maschine A braucht so und so lange und parallel läuft der Roboter. Das heißt, wenn die Maschine eine Minute braucht, einen Teil zu machen, hat der Roboter auch eine Minute, sich von A nach B zu bewegen. So, das ist egal, wann er sich bewegt, wie er sich bewegt, der muss nur nach dieser Minute da stehen, weil dann ist die Maschine fertig. Wenn ich es hart programmiere, dann würde ich jetzt irgendwas reingeben, da die Fahrt abzufahren. Wenn ich dem Roboter aber die Möglichkeit gebe, selber eine Entscheidung zu treffen und seine Zielgebung letztendlich irgendwie anzupassen, indem ich ihm solche kognitiven Fähigkeiten verpasse, kann ich noch nach weiteren Zielgrößen optimieren, beispielsweise Nachhaltigkeit. Und da ist es vielleicht ein Unterschied, ob ich sofort komplett schnell rüberfahre und dann halte oder langsam über die ganze Zeit dahinfahre. Das ist so ein bisschen noch mal tiefer in die kognitive Arbeit. In den anderen Stationen in einem Startup waren es dann tatsächlich, nachdem die, ich sage mal, eher heuristik getriebenen Algorithmen abgelaufen sind, da dann auch noch mehr Maschine Learning reinzubringen, was beispielsweise die Schätzung von Zeiten angeht. Da war es dann tatsächlich irgendwie klassisches Zeichnen schätzen. Man kann sich das Ganze an irgendwelchen Regression Forrests relativ einfach erklären. Das heißt, ich habe irgendwie verschiedenste Teile und diese verschiedensten Teile dauern alle unterschiedlich lange. Und selbst wenn ich irgendwie gleiche Teile habe, dann dauert das eine irgendwie mal eine Minute, dann dauert das andere irgendwie mal anderthalb und dann vielleicht nur eine halbe Minute. Ich kann ja nur eine Zeit letztendlich vorgeben, das in meinem Planungssystem letztendlich zu berücksichtigen. Und da kann ich auch wiederum Machine Learning darauf anwenden, dann irgendwie auch der Entscheiderin, dem Entscheider die Möglichkeit zu geben, okay, ich möchte eher sicher fahren, dann entscheide ich mich eben für zwei Minuten oder eben weniger sicher. Oder man versucht eben das Optimum zu fahren. Und das glaube ich alles, alles jetzt nur Beispiele, die ich bringe. Aber ich könnte jetzt auch für jede der Stationen danach noch ein Beispiel geben, was wir in diesem Bereich mit AI gebracht haben. Die letzten sind tatsächlich, wie bei den meisten jetzt natürlich im Generative AI Space. Und als VATICS haben wir ja jetzt auchglaube ich drei, mindestens vielleicht vier Startups ausgegründet, denen ich jetzt sagen würde, dass sie einen echten AI Fokus auch haben. Okay, und vielleicht meine letzte Frage wäre jetzt, wir haben bei den CTO Folgen einfach immer zu wenig Zeit. Eines der Probleme. Um diese Ausgründung oder Gründung für Neugründung für diese tieferen Technologien zu machen. Du hast ja vorhin gemeint, ihr seid irgendwie 25 Leute und macht so zwei Ausgründungen im Jahr, teilweise auch parallel. Wie viele Leute braucht man, in diesem Bereich, weil gefühlt wirkt, also immer von außen betrachtet, eher müsste das Personenintensiver sein. Wie viele Leute seid ihr und was für einen Skill Mix habt ihr da, wenn ihr da was gründet? Kann man das verallgemeinern? Grundsätzlich jeder, jede Unternehmung, die am Ende ausgegründet wird, hat ja mindestens die drei Komponenten drin. Das heißt, du hast immer Personen im Tech, eine Person im Business und meistens noch eine Person im Mix Product Design Bereich. Meistens eher, also das Climoney Beispiel war es wahrscheinlich ein besseres. Da sind es eben sechs Personen, die reingekommen sind. Das heißt, du hast sowohl Product, Product als auch Design und eben Tech, dann eben sowohl Backend als auch Frontend mit drin. Und je technologieintensiver das wird, desto mehr verändert sich das Ganze. Ich hatte eben das Beispiel von DIVIO. Ich habe den Namen nicht gesagt, aber DIVIO war das Maschineninspektions Startup genannt. Da waren es eben alleine drei Leute, die rein diese Vision Komponente abgedeckt haben. Und wir suchen eben dann auch immer entweder aktiv, wenn wir gerade ein Thema verfolgen oder auch passiv, dass eben auch Personen, die ein Thema haben, auf uns auf uns zukommen, auf uns aufmerksam werden, mit denen man eben dann einen neuen Angel reinbringen kann, weil eben genau das, was eben auch bei Universitäten häufig vorhanden ist, du hast irgendwie Domänen Experten, die vielleicht in ihrer aktuellen Rolle nicht nicht glücklich sind oder die, die eben etwas haben, was irgendwie weiter treiben wollen, denen wir dann letztendlich durch dieses umgebende Team den Rahmen geben können, dass wir gemeinsam eine gute Ausgründung fahren. Und insbesondere dann, wenn wenn wir da einen Venture Capital Case drin drin sehen, ist das natürlich auch für die Gründer sehr interessant, Gründerinnen sehr interessant, weil es eben dann, die trotzdem immer noch den Großteil der Anteile letztendlich behalten, aber potentiell eben noch mal durch durch uns einen ganz anderen Drive oder ganz andere Fähigkeiten bekommen. Und ja, 25 ist wie gesagt, es ist der Kern. Es ist die Fähigkeiten, die wir glauben haben haben zu müssen, das Netzwerk, was dahinter steht. Und ich sage mal, wenn das jetzt... Wenn das jetzt eine React Entwicklerin wäre, dann steht da ein Vielfaches an anderen Entwicklern hinter, die im Grunde auf ähnlichen Niveaus sind, die aber nicht Teil unseres Kernteams sind, sondern nur Teil unseres Netzwerks, mit dem wir dann eben in gewissen Situationen zusammenarbeiten. Kannst. Du noch. Mal. Vielleicht kurz, auch wenn wir damit vielleicht noch ein sehr großes Feld aufmachen, aber ich nur noch mal so ein bisschen... Ein bisschen zum Verständnis, in welchem Kontext Wattx unterwegs ist, weil ich glaube, als ich es verstanden habe, war es ja mal von Viessmann letztendlich irgendwie diese Idee und ich kenne jetzt noch nicht so viele, noch nicht so viel Kontakt mit Firmen gehabt, die halt dieses Ziel haben, andere Firmen auszugründen. Also nur ganz kurz so, wie ist der Gesamtkontext, in dem man sich befindet? Ist das der, ist das mal mit einem anderen Ziel gestartet, dass es irgendwie andere, was man damit bezwecken wollte? Und da vielleicht einen kurzen Ausblick, was du denkst, was euer Ziel auch für die nächste Zeit dann ist. Der Start von Wattix in 2015 hatte glaube ich unterschiedlichste, unterschiedlichste Gründe. Ich glaube, als ein prägnantes Element, was man zumindest irgendwie zeitlich recht kurz davor einordnen kann, war der damalige Kauf von Nest durch Google und damit eben etwas, was zumindest sehr nah an dem ist, was vielleicht klassische Märkte von üblichen Anbietern von Klima Lösungen entsprechend ist und was dann so ein bisschen so eine Art, ja Weckruf ist das falsche Wort, aber in die Richtung geworden ist, dass man man muss irgendwie mehr machen. Man hat vorher auch schon viel über Digitalisierung Industrie 4.0 gesprochen. Allerdings, das könnte man so als eines der prägnanten zeitlichen Ereignisse entsprechend davor sehen. Und was Viessmann damals daraus gemacht hat, ist tatsächlich die Gründung von verschiedensten Vehikeln, dass die eben in diesem Vernetzung Startup Space unterwegs sind. Mehrere Venture Capital Fonds für Frühphasen Investment, für spätere Phasen Investment, den Maschinenraum als Vernetzungs Vehikel des deutschen familiengeführten Mittelstands mit mittlerweile auch über 60, fast 70 Mitgliedsunternehmen, die sich da austauschen. Das heißt verschiedenste Elemente, die man gesehen hat, eben noch eine größer angelegte Transformation auch zu starten. Und dann hat man eben verschiedene Sachen ausprobiert. Man hat irgendwie ausprobiert, ob man eher am Kern innoviert oder ob man eher auch mal komplett außerhalb denkt und hat dadurch glaube ich auch die Erfahrung gesammelt, was gut funktioniert, was nicht so oder wasman vielleicht optimieren könnte, in der Zukunft da auch die richtigen Weichen zu legen und hat damit glaube ich auch die guten Weichen gelegt, auch in eine langfristige Zukunft zu denken. Spannend. Simon, haben wir aus deiner Sicht noch etwas Essentielles vergessen? Entweder zu WatX oder zu dir? Ich glaube, wir haben die wesentlichen Themen auf jeden Fall abgedeckt. Es war mir auf jeden Fall eine sehr große Freude, mit euch zu sprechen. Und ja, ich glaube, ich hoffe, dass die ganzen Herzensthemen auch klar geworden sind und auch die Intensität, mit der wir uns auch mit Technologien auseinandersetzen. Und ich glaube, wir könnten jetzt noch eine Stunde wahrscheinlich über beispielsweise auch den ganzen Climate Tech Bereich sprechen, der auch noch mal ein riesiges Feld ist, in dem wir sicherlich auch in der nächsten Zeit noch noch einiges machen werden und was auch noch mal sowohl technologisch auch wieder sehr Deep Tech sein wird. Aber ich glaube, die wesentlichen Elemente haben wir tatsächlich abgedeckt. Bietest du dich gerade für eine weitere Podcastfolge an? Gerne, wenn ihr mögt. Sehr gut. Dann haben wir das zumindest schon auf der Tonspur. Ja, vielen, vielen Dank, Simon, dir, dass du heute die Zeit gefunden hast, mit uns zu sprechen. War super interessant, diese Einblicke zu bekommen. Auch sicher interessant, was rund WatX entstehen wird, was da alles so rauskommt an coolen Unternehmungen. Werden wir auf jeden Fall ein bisschen beobachten. Fabi, hast du noch was? Nein, ich habe nichts mehr. Vielen Dank, Simon. Es war wirklich sehr interessant. Und ja, ich habe auch das Gefühl, irgendwie, Dennis, wir müssen wirklich mal auf die Agenda schreiben, denin das Hier und Jetzt schneller zu kommen. Es war auch wieder so viel Interessantes auf dem Weg bis dahin. Aber bei Wattx, ich musste mich zurückhalten mit Fragen, dass wir. Noch die Zeit auf die Fassade haben. Wir machen noch mal die Detail da rein. Vielen Dank euch. Wie gesagt, hat mir sehr viel Spaß gemacht. Vielen Dank für die Einladung. Cool. Dann an unsere Hörer*innen wie immer Feedback auf unserer programmierbar Website gerne hinterlassen, wie ihr die Folge fandet, was wir besser machen können. Sonst wünschen euch eine ganz schöne Zeit. Danke dir Simon, danke dir Fabi. Bis bald. Macht es gut. Ciao. Tschüss. Tschüss. Tschüss.