Studie zu Humanoiden

00:00:00: Hi, Robert hier.

00:00:01: Dieser Podcast wird euch präsentiert von der Hannover Messe.

00:00:04: Wir sagen vielen herzlichen Dank an die Kollegen in Hannover und jetzt geht's los.

00:00:09: Robotik in der Industrie.

00:00:15: Der Podcast mit Helmut Schmidt und Robert Weber.

00:00:18: Hallo liebe Zuhörerinnen und Zuhörer, willkommen zu einer neuen Folge unseres Podcastes Robotik in der Industrie.

00:00:27: Mein Name ist Robert Weber.

00:00:28: Und dieses Mal haben wir uns wieder beim Industrial AI Podcast ein bisschen bedient.

00:00:34: Denn Peter Seeberg hat eine super spannende Aufnahme gemacht mit den Kollegen vom Fraunhofer IPA,

00:00:40: die eine Studie zum Thema Humanoide-Roboter herausgebracht haben.

00:00:45: Es gibt jetzt heute eine engesprachige Folge.

00:00:49: Humanoide ist der Hype-Berechtigt.

00:00:52: Und viel Spaß damit wünschen Helmut und Robert.

00:00:55: Bis bald.

00:00:56: [Musik]

00:01:06: Hi, Welcome to a new episode of the Industrial AI Podcast.

00:01:11: Mein Name ist Peter Seeberg.

00:01:14: Ich bin der Host und ich werde Sie mit Simon Schmidt, Senior Manager,

00:01:19: Automated Intralogistik, Manufacturing und Assembly Systems, Fraunhofer IPA und Simon und ich werden über

00:01:29: Humanoide Robotics, Game Changer oder Hype sprechen.

00:01:34: Hi Simon.

00:01:37: Hi Peter, ich bin sehr glücklich, dass ich mit Ihnen reden kann.

00:01:40: Oh ja, ich freue mich auch an.

00:01:42: Ich habe nur einen anderen Podcast.

00:01:45: Und das Thema Humanoide kommt immer wieder her.

00:01:50: Und ich freue mich so viel, dass ich von Ihnen hierher komme.

00:01:53: Denn Sie haben eine Survey gemacht.

00:01:55: Aber bevor wir da sind, warum nicht Sie uns erst mal zu unseren Lesern zu prüfen?

00:02:01: Ja, danke Peter.

00:02:03: Also, nur eine kurze Begründung von mir.

00:02:06: Ich habe in der Industrie, Engineering und Management, der DKID, studiert.

00:02:11: Und dann, für eine kurze Zeit, war ich ein Forschungsfrakturierer an der Universität Stuttgart

00:02:16: mit der Fokus auf die Monatisation von Manufacturing-Daten.

00:02:22: Und jetzt seit fast vier Jahren bin ich bei Fraunhofer IPA.

00:02:26: Also, ich weiß nicht, ob es Ihre Lesern ist, aber es ist die Institut für Manufacturing,

00:02:31: Engineering und Automation.

00:02:33: Und jetzt, seit ich glaube, dass ich am Juli letzten Jahr sehr glücklich bin,

00:02:38: dass ich für dieses Geschäfts-Unit, das die Lesern schon gesagt haben,

00:02:44: und vielleicht nur ein paar Worte über unsere Institut.

00:02:48: Wir haben mehr als 50 Jahre von Erfahrung über Robots und Automation.

00:02:54: Und wir fokussieren auf Applied-Resuch.

00:02:57: Und ich denke, das ist superinteressant,

00:03:00: dass wir über die Hume-Humanoide Robots sprechen,

00:03:02: um die Industrie-Kontext zu machen.

00:03:05: Und wir arbeiten zusammen mit rund 1000 Kollegen hier im Institut.

00:03:10: Und ich denke, wir können einen großen Impact auf Automation und Robots haben.

00:03:15: Und die 1000 Kollegen, das ist bei Fraunhofer IPA, oder?

00:03:20: Ja, das ist bei der IPA, nur unsere Institut.

00:03:23: Und das ist für die globalen Lesern,

00:03:27: ich glaube, die meisten von den deutschen Lesern wissen das,

00:03:30: aber das Fraunhofer IPA ist eine der vielen Sektionen oder Subinstitut,

00:03:36: der totalen Fraunhofer.

00:03:38: Es ist zu ehrlich geändert, ich glaube, es ist eigentlich...

00:03:43: Ich glaube, es sind ca. 70 verschiedene Instituts,

00:03:48: aber die Fraunhofer IPA ist einer der größten.

00:03:51: Also, ich glaube, es sind 30.000 Ampliöse bei Fraunhofer.

00:03:57: Die Fraunhofer Applied-Resucht, wie gesagt, ist sehr wichtig.

00:04:02: Gut, starten wir mit den Beginnungen.

00:04:04: Wir sprechen Humanoids, wir sprechen Humanoide Robots.

00:04:08: Was ist ein Humanoid? Was ist ein Humanoid-Robot?

00:04:12: Ja, danke für diese Frage.

00:04:13: Es ist eine gute Frage, weil es kein unerwarteter Definition ist,

00:04:18: um ein Humanoid zu haben.

00:04:19: Wir haben das auch in unserer Survey gesehen.

00:04:24: Eigentlich hat jeder ein Humanoid-Robot eine Verständnis,

00:04:29: aber wir haben nicht diesen einen Definition.

00:04:32: Aber ich glaube, dass ein Humanoid ein Mensch so sieht,

00:04:38: dass es zwei Läge, zwei Arme, vielleicht ein Hecht braucht.

00:04:43: Aber der andere Seite ist viele Forschende und Leute denken,

00:04:49: dass ein Humanoid nicht Läge braucht, um ein Humanoid-Robot zu sein.

00:04:54: Nicht Läge?

00:04:55: Ja, genau. Es gibt keine unerwarteten Definitionen.

00:04:59: Einige Leute sagen, dass es kein Humanoid-Robot ist,

00:05:04: aber der andere sagt, dass es ein Mobile ist und zwei Arme hat.

00:05:08: In einer Robotik-Speechsitzung,

00:05:11: ein zwei Arme-Mannipulator Mobile kann auch ein Humanoid sein.

00:05:17: Ich glaube, wir werden später in die Details kommen.

00:05:21: Mein persönlicher Einwanderung ist, dass es ein Mensch ist.

00:05:28: Ich würde es mir oft beitragen, wenn man diese Tage im jetzigen Tag sieht,

00:05:35: eine neue Übersicht von woher sie kommen.

00:05:39: Und es ist das, was wir mit uns sehen.

00:05:43: Es ist ein Robot, der typically mit Lägen, Arme hat,

00:05:50: vielleicht mehr Dinge mit den Arme und ein Hecht und Augen hat.

00:05:55: Aber da geht es darum, es ist wichtig, dass man von ihr gelernt hat,

00:05:59: dass es so viele Zeit nicht so viele Begegnungen gibt,

00:06:02: sogar mit der Artificial-Inteiligung.

00:06:04: Es ist nicht eine einzige Definition, die der Markt aufgenommen hat.

00:06:09: Ich bin persönlich sehr interessiert,

00:06:16: dass die Robotik-Mannipulatur in den letzten Monaten oder Jahren

00:06:20: die Tech News dominantiert.

00:06:23: Es ist immer stärker und stärker.

00:06:26: Vielleicht sagen Sie uns ein bisschen mehr.

00:06:28: Sie haben bereits gesprochen, es gibt Leute,

00:06:30: die sich in verschiedenen Terms, wie ein Humanoid sieht,

00:06:33: wie Sie die Szene für die Advokate und die Kritik

00:06:41: des Humanoid-Robots vorhin gesagt haben,

00:06:46: die Resultate der Survey zu ergeben.

00:06:49: Ja, für sicher.

00:06:51: Die Advokate haben uns gesagt,

00:06:54: wir brauchen ein generelles Robot,

00:06:57: der viele Tatschen erfüllt kann.

00:07:00: Die Höhe der Kosten sind verabschiedet

00:07:03: und es braucht einen Körper, der für die Umwelt optimiert ist.

00:07:08: Die Leute sagen, dass wir,

00:07:12: besonders in den Präunfield-Faktoren,

00:07:15: ein Robot, der heute Menschen heute tun kann,

00:07:17: ein Job zu performieren.

00:07:20: Auf der anderen Seite haben wir Kritik,

00:07:24: die sagen, dass es eine echte Form für diese Funktion ist.

00:07:28: Das ist warum die Menschen nicht perfekt für die Produktion

00:07:32: von Kontexten sind.

00:07:34: Die Leute denken, dass wir,

00:07:37: um Roboteriksystems zu entwickeln,

00:07:40: die viel cheaper, mehr effizient und schneller sind,

00:07:43: als die Humanoid-Robots für bestimmte Tatschen.

00:07:46: Die Frage ist, ob wir wirklich ein Robot,

00:07:50: der so flexibel ist, wie wir Menschen sind.

00:07:54: Okay, danke für das.

00:07:56: Du hast eine Studie gemacht.

00:07:58: Hast du jetzt eine Kiste für uns?

00:08:04: Vielleicht erzählst du uns ein bisschen,

00:08:06: wie du das Survey gemacht hast.

00:08:08: Was sind die Marken?

00:08:09: Was ist das typische System der Leute, die du reden hast?

00:08:13: Was sind die Informationen der Basis?

00:08:16: Wir haben dieses Survey gemacht,

00:08:19: am Ende des letzten Jahres und Anfang dieses Jahres.

00:08:22: Wir haben 113 Antworten getroffen.

00:08:26: Wir haben das Survey gespricht.

00:08:28: Der eine Type des Surveys war eine Interview-Serie.

00:08:33: Wir haben mit verschiedenen Experten

00:08:36: mit unterschiedlichen Experten

00:08:39: aus der deutschen Industrie getroffen.

00:08:41: Wir haben einen Online-Survei getroffen.

00:08:43: Wir haben mehr Informationen von Experten getroffen.

00:08:47: Wir sind auch von anderen Bereichen oder Regen.

00:08:54: Wir hatten über 55% Systemindicators

00:09:00: und Komponent-Manufacturer.

00:09:02: Wir hatten 45% Potential Endusers.

00:09:06: Wir haben die ganzen Antworten getroffen.

00:09:09: Wir dachten, dass die Systemindicators

00:09:13: mit unterschiedlichen Antworten haben.

00:09:16: Manchmal differen sie von den Antworten.

00:09:20: Die meisten von den Komponenten

00:09:23: waren aus der Automobilindustrie oder Mechanischen- und Ingenieuren.

00:09:28: All diese haben wir mit einer

00:09:33: "Mannufacturung, Design, Ingenieur, Execution"

00:09:37: eine Manufacturung im Weltall.

00:09:39: Genau.

00:09:40: Wir konnten nicht 100% geworfen,

00:09:43: weil wir nicht wirklich wissen,

00:09:46: ob der Online-Survei wirklich Antworten hat.

00:09:49: Aber es ist wahrscheinlich.

00:09:51: Aber der Punkt ist, dass es ein anderes Studium gibt,

00:09:54: das vielleicht in einem Fraunhof oder ein anderes Institut

00:09:58: mit dem Interesse der Humanoid-Robots

00:10:00: in einem Konsumerspazier zu tun.

00:10:08: Das ist nicht, was du da bist.

00:10:10: Du bist in der potenziellen Utilisation des Menschen interessiert.

00:10:14: Wie arbeiten die Menschen in einem Manufacturing-Avortrag?

00:10:18: Wie sehen sie die Humanoid-Robots?

00:10:20: Genau.

00:10:21: Wir sehen es später,

00:10:23: wenn wir über technologische Themen sprechen.

00:10:26: Sie sind auch wichtig für andere Bereiche.

00:10:30: Aber wir fokussieren auf die Manufacturing-Industrie.

00:10:33: Du möchtest das in ein bisschen mehr Detail

00:10:36: auf was genau die Aime war.

00:10:38: Was ist das Ziel des Universitätsstudiums?

00:10:40: So, wie du es schon gesagt hast,

00:10:43: eigentlich gibt es so viele Werte.

00:10:46: Alle von uns sehen so viele Videos

00:10:49: aus den USA, aus China, all around the world.

00:10:52: Es ist ziemlich schwer zu sagen,

00:10:55: was ist fake, was ist real?

00:10:58: Und die große Frage ist,

00:11:00: was können wir wirklich mit den Robots erreichen?

00:11:03: Was können sie damit machen?

00:11:06: Und ich denke, in Europa und Deutschland

00:11:09: sind wir vielleicht ein bisschen zu spät in diesem Kontext.

00:11:12: Wir haben mit dieser Survey versucht,

00:11:15: einen Überblick zu geben,

00:11:17: was ist das Marktseite?

00:11:19: Weil in den Videos, die wir sehen,

00:11:22: haben wir diesen Technologen-Push.

00:11:24: Aber die Frage ist, was braucht das Markt?

00:11:27: Und das ist, was wir versuchen,

00:11:29: was das Markt aus den humanisten Robots auszulernen?

00:11:33: Was ist dann genau das Subtitel von der Survey?

00:11:37: Du sagst "leit", aber du willst verstehen, was "leit" bedeutet.

00:11:40: Ist es wirklich "leit",

00:11:42: weil wir ein Spielschanger missen?

00:11:45: Oder sind wir nicht "leit",

00:11:47: weil es mehr Heim ist als ein Spielschanger?

00:11:50: Und ich glaube, das ist was, was wir von dir heute lernen.

00:11:53: Ja, wir haben diese Frage konzentriert.

00:11:56: Und wir versuchen, eine Antwort zu haben.

00:11:59: Und wir kommen später wieder zurück, denke ich.

00:12:02: Sehr gut.

00:12:04: So, gehen wir jetzt zur Resultat.

00:12:07: Du hast ein paar Subsektionen,

00:12:10: die ich glaube, wir werden in die eine nach der anderen.

00:12:13: Technologische Themen,

00:12:15: ökonomische, legal, politische und dann soziale Themen.

00:12:20: Jetzt starten wir mit den ersten Gruppen

00:12:24: von den technologischen Themen.

00:12:26: Vielleicht will ich uns mit dir分享,

00:12:28: welche Stärken für die humanoiden Robots

00:12:31: in Produktions- und Logistik sind.

00:12:34: Die Hauptplakate sind,

00:12:37: die wir vorhin gesehen haben,

00:12:40: die wichtigsten Stärken,

00:12:42: mit einfachen Tatschen zu bemerken.

00:12:45: Was wir aus dem Spiel herausfinden,

00:12:48: war die wichtigste Stärkung,

00:12:51: die wir vorhin erwähnt haben,

00:12:53: die Material- und Transportationen.

00:12:55: Also, für Beispiel,

00:12:57: eine Box von Platz A zu Platz B.

00:13:00: Viele von den Teilnehmern haben gesagt,

00:13:02: dass Maschinenz- und Verkaufs-Szenarien

00:13:04: sehr wichtig sind.

00:13:06: Und wir denken,

00:13:08: dass es ein Applikation-Szenario sein wird.

00:13:11: Und auch die Krippingen von komplexen Objekten.

00:13:14: Und diese sind die drei,

00:13:16: die unseres Applikation-Szenarien.

00:13:18: Wir hatten noch ein paar,

00:13:20: die die ersten drei waren die meisten,

00:13:22: die die Teilnehmerinnen bemerken.

00:13:24: Und vielleicht um zu feststellen,

00:13:27: dass wir denken,

00:13:29: dass es profitabel ist,

00:13:31: dass ein humanoider Robot super flexibel ist.

00:13:33: Also, dass die Material- und Transportationen

00:13:36: nicht die perfekte Applikation-Szenarien

00:13:38: bringen,

00:13:40: weil es ein einfaches Tor ist.

00:13:42: Ja, aber du sagst,

00:13:44: dass in Kombination mit der Flexibilität,

00:13:46: wo vielleicht heute's Material- und Transportationen

00:13:50: die Lösungen sind,

00:13:52: sind mehr unverflexibel,

00:13:54: ich weiß nicht.

00:13:56: Und du sagst, dass in Kombination

00:13:58: der humanoider Flexibilität

00:14:00: und kann in vielen verschiedenen Variations

00:14:04: des Material- und Transportations

00:14:06: in vielen verschiedenen Variations

00:14:08: dann ein sensibles Ding sein können.

00:14:10: Ja, ja.

00:14:12: Was wir auch sagen,

00:14:14: dass es ein paar oder andere

00:14:16: oder interessierte Menschen

00:14:18: sind,

00:14:20: ist, hey, wir brauchen nicht ein Utilis,

00:14:22: also können wir ein humanoider

00:14:24: für eine Box von A und B

00:14:26: bringen,

00:14:28: aber wir brauchen ein Business-Kass.

00:14:30: Also, niemand, ich würde es dir vorstellen,

00:14:32: ein humanoider Robot für 100.000 Euro

00:14:34: für eine Box von A und B

00:14:36: bringen,

00:14:38: weil wir diesen mehr und besser

00:14:40: Automation-Systems machen.

00:14:42: Aber wenn der humanoid

00:14:44: kann in Parallel

00:14:46: ein paar andere Tatsache

00:14:48: spielen,

00:14:50: dann kann es ein Business-Kass

00:14:52: sein.

00:14:54: Ja, ich habe ein Business-Kass

00:14:56: und ich habe Flexibilität.

00:14:58: Also, ich denke, top Skills,

00:15:00: vielleicht dann,

00:15:02: oder vielleicht sind sie verabschiedet,

00:15:04: Sie können auch mit denen reden,

00:15:06: und gleichzeitig

00:15:08: vielleicht auch die größte Obstikale

00:15:10: für die humanoiden Robots

00:15:12: in diesen Tatsachen.

00:15:14: Also, wir haben die

00:15:16: Teilhörige gefragt, was du denkst,

00:15:18: was du wirklich brauchen,

00:15:20: über die Geschichten von einem humanoiden Robot.

00:15:22: Und

00:15:24: die fünf top Skills waren

00:15:26: zuerst die Indonevigation,

00:15:28: ein humanoider Robot,

00:15:30: die die Indoor-

00:15:32: komplett frei

00:15:34: und autonom ausgesucht hat.

00:15:36: Der zweite war die

00:15:38: Mental-Servilität.

00:15:40: Dann hatten wir

00:15:41: Anverordnungen und Sorten,

00:15:43: die Wachung auf Flattkram

00:15:45: und zumindest die

00:15:46: Erkrankungen.

00:15:48: Und was war interessant,

00:15:50: wir haben auch versucht,

00:15:52: zu herausfinden, was unsere

00:15:54: actualen humanoiden Robots sind,

00:15:56: was sie tun können.

00:15:58: Also, was sind ihre Skills,

00:16:00: die sie jetzt performieren können.

00:16:02: Und es ist interessant,

00:16:04: sie fiten wirklich gut zusammen

00:16:06: und sie differen,

00:16:08: über die Sensitivität

00:16:10: und die Erkrankung.

00:16:12: Also,

00:16:14: vielleicht ein Beispiel,

00:16:16: besonders im Kondensator,

00:16:18: die Erkrankung ist ziemlich wichtig.

00:16:20: Ich muss die Stücke

00:16:22: aus einer Maschine nehmen

00:16:24: oder in einer Maschine legen.

00:16:26: Und es ist wirklich

00:16:28: schwierig, diese Erkrankung zu haben.

00:16:30: Und das ist der Punkt,

00:16:32: wo die Demand-Skills

00:16:34: für die Technologie sehen.

00:16:36: Okay, ein sehr gutes Beispiel.

00:16:38: Das vielleicht

00:16:40: die Stücke für

00:16:42: humanoiden Robots

00:16:44: für diese Erkrankungen

00:16:46: werden,

00:16:48: oder auch andere,

00:16:50: oder vielleicht

00:16:52: andere, die auf einem höheren Level sind.

00:16:54: Ja, für uns sicher.

00:16:56: Was wir wirklich oft

00:16:58: über die Sicherheit

00:17:00: sprechen, ist die Erkrankung.

00:17:02: Also, heute haben wir nicht

00:17:04: eine regulierte Sicherheit.

00:17:06: Und

00:17:08: oft sehen wir Videos,

00:17:10: wo die humanoiden Robots

00:17:12: arbeiten,

00:17:14: die Menschen zu verabschieden,

00:17:16: weil wir diese Sicherheit haben.

00:17:18: Und das ist für mich

00:17:20: der größte Stücke.

00:17:22: Aber was ich wirklich mag,

00:17:24: das ist eines meiner

00:17:26: größten Punkte

00:17:28: in diesem Studium,

00:17:30: dass die Stücke

00:17:32: die hohen Erkrankungen sind.

00:17:34: Ja, das sieht

00:17:36: auch lustig aus.

00:17:38: Weil

00:17:40: jeder C-Level,

00:17:42: CEO,

00:17:44: was diese Videos sehen,

00:17:46: sagt, hey, wir brauchen

00:17:48: diese Robots.

00:17:50: Und dann,

00:17:52: wir als Fraunhofer

00:17:54: haben wir die Chancen, die E-Mails,

00:17:56: und die sagen, hey,

00:17:58: stopp, die haben

00:18:00: zu hohe Erkrankungen.

00:18:02: Denn eigentlich

00:18:04: ist es nicht so leicht,

00:18:06: um die humanoiden Robots

00:18:08: zu kaufen

00:18:10: und die E-Mails zu nehmen.

00:18:12: Und das ist

00:18:14: warum ich dieses Obstekul-Modus

00:18:16: so erwähnt habe.

00:18:18: Ja, ich habe es sehr stark mitgegeben.

00:18:20: Ich habe für die Rezene gefragt,

00:18:22: dass es genau die Videos,

00:18:24: die Sie erwähnt haben,

00:18:26: diese Tage sind nicht sicher,

00:18:28: aber ein paar Monate zurück,

00:18:30: vielleicht ein Jahr zurück,

00:18:32: die waren ehrlich,

00:18:34: sie waren mir zufrieden,

00:18:36: dass sie die Videos

00:18:38: auf die Speed

00:18:40: spätten.

00:18:42: Es sagt,

00:18:44: 3 x 5,

00:18:46: etwas.

00:18:48: Und dann, nicht noch,

00:18:50: diese Tage.

00:18:52: Es war ein,

00:18:54: ein Video,

00:18:56: das ich auch schon auf LinkedIn

00:18:58: in diesem Fall habe,

00:19:00: sagt, ich kann nicht glauben,

00:19:02: was ich sehe.

00:19:04: Das ist noch die Frage,

00:19:06: ob es ehrlich und true ist,

00:19:08: was wir sehen.

00:19:10: Was wir sehen,

00:19:12: und dann, wie Sie sagen,

00:19:14: die CEOs,

00:19:16: sie sehen es und sagen,

00:19:18: das ist was wir wollen.

00:19:20: Und dann vielleicht,

00:19:22: die politischen Themen.

00:19:24: Ja, so,

00:19:26: vielleicht,

00:19:28: auch die,

00:19:30: die nicht-economische

00:19:32: Anfragen,

00:19:34: aber das,

00:19:36: vielleicht,

00:19:38: dass wir es sagen,

00:19:40: ist die komplexe Programmierung.

00:19:42: Weil ich denke,

00:19:44: das ist interessant,

00:19:46: ist es das größte,

00:19:48: was wir glauben,

00:19:50: weil der eine Seite

00:19:52: ist die Hardware.

00:19:54: Wir brauchen das Humanoid-Body,

00:19:56: Hands und so und wir haben

00:19:58: ein paar Herausforderungen da,

00:20:00: aber es ist super-challenging,

00:20:02: mit dieser Trainingung

00:20:04: und Programmierung

00:20:06: von einem Humanoid.

00:20:08: Und das ist ein wirklich

00:20:10: impressives,

00:20:12: wirklich impressives,

00:20:14: In den Videos.

00:20:16: Ich weiß nicht, ob ich hier

00:20:18: die Hälix-Video-Video-Video

00:20:20: von FIGURE AI

00:20:22: habe ich ein paar Tage ago,

00:20:24: das ist was wirklich,

00:20:26: wirklich

00:20:28: es sieht sehr interessant aus.

00:20:30: Wir wissen nicht wirklich,

00:20:32: wie sie es tun,

00:20:34: ob es Immutation-Learning ist

00:20:36: oder was sie wirklich tun,

00:20:38: aber das ist

00:20:40: wirklich, wirklich

00:20:42: super.

00:20:44: Und ich denke, das ist ein großer Obstikul,

00:20:46: um die Humanoid-Video-Video-Video-Video-Video

00:20:48: zu sagen.

00:20:50: Ich bin nicht sicher,

00:20:52: ob wir sie da sind.

00:20:54: Meine Assumption ist,

00:20:56: dass sie

00:20:58: Fundationalmodels,

00:21:00: große Langege, Models,

00:21:02: diese Technologie.

00:21:04: Wir haben ein Podcast

00:21:06: über robotische,

00:21:08: fundationalen Models, Robots,

00:21:10: die die Welt verstehen müssen.

00:21:12: Ich bin nicht sicher, wo wir sind,

00:21:14: ob wir sie nicht tun müssen.

00:21:16: Aber mit den Obstikul

00:21:18: haben wir natürlich einen Dach

00:21:20: wenn wir dann die

00:21:22: Ökonomik-Topik machen,

00:21:24: die Zeit für die Markt-Metroität

00:21:26: erwarten.

00:21:28: Kannst du das mit uns beantragen?

00:21:30: Das ist was, was du auch überfällig gefragt hast.

00:21:32: Viele Leute fragen,

00:21:34: ob diese Videos

00:21:36: nur Marketing-Strecken sind

00:21:38: oder

00:21:40: FIG-Sometimes.

00:21:42: Was ist das Zeit für Marketing?

00:21:44: Wir

00:21:46: haben diese Frage gemacht

00:21:48: und haben uns die Participanten gefragt.

00:21:50: Was denkst du?

00:21:52: Weil die meisten von diesen Participanten

00:21:54: sind wirklich Robots

00:21:56: und wirklich humanisch.

00:21:58: Die meisten haben uns gesagt,

00:22:00: dass wir 74 %

00:22:02: So it will last three to ten years when we really have a humanoid robot in our manufacturing.

00:22:07: And just six percent thinks, hey, it's less than three years.

00:22:12: But overall, 80 percent think, hey, we will not have to wait ten years

00:22:18: for integrating humanoid robots in our manufacturing.

00:22:22: And then at the same time, maybe the one that I refer to was also the figure and video, I think.

00:22:27: So on one end, we see these crazy videos. And then on the other hand, we have specialists from

00:22:34: a specific market, in this case, mainly Germany.

00:22:39: And the question then is, because that was the question you, I believe you're trying to answer, are we late?

00:22:45: Are we late or are we missing something?

00:22:48: You know, is there a completely new perspective on at the same time?

00:22:53: I do assume that the people you have been asking to that they have a global perspective and at least know what's what's happening.

00:23:00: So anyway, that's what they have been telling sort of some majority sees that we're not going to have the humanoid within the factory within three to ten years.

00:23:11: Now, what is the willingness to pay for a humanoid robot in the factory?

00:23:18: So this question is a bit difficult to answer because we asked the participants, hey, what do you think you want to pay for a humanoid robot?

00:23:26: But I think we're just coming to the figures.

00:23:29: The most of them told us, hey, if it's under 100 K Euro, we will buy a humanoid.

00:23:36: But the question behind this, what is this humanoid able to perform?

00:23:40: What kind of task?

00:23:42: So if we really at one time having humanoid robots that can perform different tasks exactly like humans, then this calculation, ROI calculation is so easy to do.

00:23:58: Then I think a lot of companies will also spend 200 or 300 K.

00:24:03: But actually, most of them told us, hey, if it's cheaper than 100,000 euros, we're open to buy one.

00:24:11: And what is interesting that the big humanoid manufacturers, they have a target price of under 50,000 euros.

00:24:20: So this fits quite well.

00:24:22: Yeah, yeah, I thought I'd seen prices even below that more like towards 20,000 or something.

00:24:29: So that's interesting.

00:24:30: That's my first reaction hearing from you that people are willing to pay 100,000.

00:24:36: But exactly as you say, it is, of course, it can only be related to the capabilities of.

00:24:41: And if it's the same people say, I'm expecting so between the three and 10, let's say, you know, six years in six years, they're going to be doing, you know, things at the level of a human.

00:24:52: And then they are willing to pay 100,000 or maybe even more, as you say, directly related to their capabilities.

00:24:58: Moving to the next topic is then legal.

00:25:01: Are there any legal topics that you may want to share things that you asked about?

00:25:07: So we already mentioned the biggest legal topic and obstacle and that's the safety.

00:25:13: So maybe it's specific in a German and European countries.

00:25:20: But the safety is a big, big challenge.

00:25:23: And also the human robot collaboration because when thinking about humanoid robots,

00:25:29: mostly we think about a robot working together with humans.

00:25:34: And this human robot collaboration is quite difficult with humanoid robots, especially when they have two legs and have different cripples.

00:25:45: And that's one of the biggest challenge.

00:25:48: And especially in Germany and Europe, we have this machinery directive.

00:25:53: And the most of the participants told us, hey, this one has to be updated for human.

00:25:59: And as far as I know, actually, they are updating it so that humanoid robots are also considered.

00:26:08: Yeah. So our typical industrial robots have been working in the past in their cages.

00:26:17: We could not get in and if we moved inside, we had to have a code or whatever.

00:26:22: When we opened the door, then the robot would go into rest mode, I guess.

00:26:28: And I was now thinking, yeah, and then we started the idea of the human robot collaboration.

00:26:35: And now I was thinking, so we want two more topics, political, social.

00:26:40: I was almost thinking maybe we need also a psychological topic for humans that will be working with a humanoid next to them,

00:26:52: rather than instead a human next to them with the human you talk about, what was on TV last night?

00:27:00: Are we going to go for beer after work, etc., etc., etc.

00:27:03: And which I assume in the potential human robot collaboration is going to be a different topic, right?

00:27:12: Yeah. So it's a different topic.

00:27:15: And we will come to this later in the question.

00:27:18: You mentioned, hey, am I able also to talk to the humanoid robot as I'm talking to my colleague right now and having a conversation?

00:27:27: But just one point to the safety when I'm able to do this.

00:27:32: As far as we know, the manufacturers of the humanoid robots actually thinking about strategies how to avoid safety issues.

00:27:42: So maybe one strategy is that a humanoid get on his knees when a human is coming.

00:27:48: But I think we agree that that might not be the best strategy when we have an area where the humanoid robot really tries to collaborate with humans.

00:27:59: But they have different strategies to avoid the safety issues.

00:28:03: Yeah, it's not that easy to imagine.

00:28:05: Okay, yeah, maybe you can refer some more details later on.

00:28:09: There is a political section as well.

00:28:11: What is that about?

00:28:13: What is the question, questions that you ask as far as political is concerned?

00:28:19: So we wanted to know from our participants, hey, what do you think we as Germany, so this question focuses on Germany.

00:28:29: What shall we do to push this topic?

00:28:32: So at the one hand side, we were talking to the end users and integrators.

00:28:37: But the question is, in Germany, what are we able to do to take part in this humanoid, let's say race?

00:28:46: Because actually we do not have a lot of humanoid manufacturers.

00:28:51: We do not have these big figure, ebteronic, unitary companies in Germany.

00:28:56: And the question is, what is our job in this humanoid race?

00:29:00: And what do we as society need to get into this race?

00:29:06: And so in Germany, most of the participants told us, hey, we need more funding and more research in this field.

00:29:13: And yeah, need more money, let's say this, to develop new technologies, to develop also hardware in this context.

00:29:24: Then let's see for the political parties to make sure that they're going to put a big enough piece of the very big cake

00:29:31: that they're thinking about to put it in R&D for humanoid.

00:29:36: Social topics, I just mentioned just as a thought I had, I called it psychological.

00:29:42: That's maybe very close to the social environment, which you talk to, which you ask questions about as well.

00:29:49: Yeah, it's close. And so we wanted to know from our participants, hey, do you think that humanoid impending job losses?

00:30:00: Or is there any correlation?

00:30:02: So most of the participants told us, no, there's no influence or just a minor influence.

00:30:08: And that's interesting.

00:30:10: We also divided the answers regarding a management or TM leaders project management and skilled workers.

00:30:18: And it's interesting that the skilled workers told us, hey, we think there is potential or a major influence for job losses.

00:30:27: But to be honest, we have to imagine this.

00:30:29: We just had like five answers from skilled workers.

00:30:33: We have to make a bigger survey on this to really have an outcome.

00:30:38: Okay, yeah, right.

00:30:40: So one is so cause as a cause.

00:30:44: So humanoid comes causes the loss of a job of a human.

00:30:50: The other turning the question around that showed you have a perspective on that is that these days, wherever we come all day through in the morning to the afternoon,

00:31:01: when we're in social media, when we walk around, when we go to a bakery, it's close.

00:31:07: I was this morning walking past.

00:31:10: I think it was a gardener's facility and it was saying because of the person, the situation.

00:31:16: It seems to be where we are, where I am.

00:31:19: And I hear from many other people, let's say in the Western world, so to speak, it's we don't have people and so many people towards their 60s, 65 are going to be going and enjoying their life without work.

00:31:37: So then it's also often the opportunity of doing more automation.

00:31:42: Maybe if we cannot find the human and that is what I've heard many times.

00:31:46: I'm not sure you have an answer on that one is the main reason for going with the humanoid is we can keep the factory as it is.

00:31:54: And then if we cannot find humans, then we can put a humanoid on exactly the same spot if as long as the humanoid can do the job that the human has been doing.

00:32:05: Right.

00:32:06: Yes, exactly.

00:32:07: So often the humanoid robots are like a science fiction and they are connotated badly.

00:32:16: But if a humanoid robot is able to substitute today's worker, we don't talk about getting rid of an employee.

00:32:25: But as you told, we have a lack of skilled workers and and that's what we we're trying to do.

00:32:32: We want to keep this value creation in Germany.

00:32:36: And that's why we think maybe there is the opportunity for humanoid robots to keep the value creation because we do not have these skilled workers today and probably it's getting more bored than the future.

00:32:49: Yeah.

00:32:50: Well, I'm going to be asking you for your conclusion to put it all together recommendations for action.

00:32:55: The reason I have heard many times is as I just said, but for me, that sounds like a transitional thing.

00:33:03: So if I build a factory five years ago and within discrete manufacturing, depending a little bit, you know, there's areas like automobile, which maybe you build just a new factory two years later, three years later.

00:33:15: Other areas take 10 years process is more 3040 years.

00:33:19: But if I want to continue to run a certain approach factory for another, let's say 10 years, then sure.

00:33:28: And as soon as the humanoid's can do things that humans have been doing and I cannot find the human, then it makes all the sense.

00:33:38: But that makes sense only for me on this transitional phase and not necessarily for the next factory.

00:33:46: So but that's my personal view.

00:33:48: Maybe you want to comment on it and I'm asking you to just put it together.

00:33:53: What have you learned?

00:33:54: What is the conclusion and what are the recommendations for action that you want to share with us out of your study?

00:34:02: First of all, I totally agree. If you want to build a complete new factory and you're able to have like a dark factory, you will not make a concept of your factory and consider humanoid robots.

00:34:18: Because if you're if you're able to build a dark factory, you will not consider humanoid robots.

00:34:24: Yeah, because they can't see if the factory is dark.

00:34:27: Okay, yeah, you have to put the lights on again so they can see.

00:34:32: Yeah, so we agree on this, but mostly we have Brownfield, mostly we have existing factories and and that's where there is the chance for humanoid robots.

00:34:46: And if those humanoid robots will be multipurpose robots are able to perform different tasks and are able to perform very creation tasks and can replace human workers, then we think they are they might be really a game changer.

00:35:07: But and I think it's important to say this because we had this high expectation topic a few minutes ago.

00:35:14: Actually, we have quite a gap between a humanoid robot and a human.

00:35:21: And even if we have specific tasks, it's really hard for a humanoid robot to perform those specific tasks.

00:35:28: So with today's level of technological maturity, I do not believe that they are a game changer.

00:35:36: But when thinking maybe one year ago and comparing it with today, we're having such huge steps in the technological side.

00:35:47: So I believe there might be big chances for humanoid robots getting into the factory.

00:35:55: But to be honest, today, there isn't really a business case for today's humanoid robots.

00:36:01: Good. One more than additional close off a question like how where where is this big gap coming from, you know, and we have to be honest.

00:36:13: If we let's take as an example at, you know, German car manufacturing very high level brands have been sold on a global level are in a specific situation.

00:36:27: Here we are now talking about the manufacturing of, for example, these cars, but any other piece of equipment as well in the discrete manufacturing.

00:36:38: And here we have a study which has been mainly amongst people, specialists in this very specific market, which maybe have been coming out of the world of the manufacturing robotics.

00:36:55: And you have just shared with us what their view, what their perspective is, which is very strongly towards they are not capable of doing what humans can do today.

00:37:06: And maybe they can do so within, you know, towards the next 10 years.

00:37:11: That is the one side.

00:37:13: And again, coming back to you said, you know, the imagery that we see every day, the amazing videos that we see, they are typically from companies.

00:37:25: Can I say from the United States, from China, where is this gap?

00:37:30: Is it difficult as difficult for you as for me to understand how come that they are showing these capabilities, you know, assuming that they also need a business model for what it is that they are showing us?

00:37:44: This gap, I believe, is belonging to the tasks we want to have in factories.

00:37:52: So because when looking those or watching those videos, you often see capabilities you do not really need in a factory.

00:38:02: Yeah, so they can do crazy moves.

00:38:04: They can maybe also crap an apple or a ketchup.

00:38:09: But in the factory, we need different tasks.

00:38:13: We need the accuracy.

00:38:14: We need the sensitivity, the dexterity, stuff like this.

00:38:18: And to me, it shows we humans are very, very well designed and we're super capable, let's say, machine.

00:38:28: And it's unbelievable how a human can perform tasks.

00:38:34: And I think there has to be a big, big intelligence in the backbone to create a human.

00:38:41: But we are now at the first steps, having a humanoid robot getting near to human performing specific tasks.

00:38:50: Yeah, maybe I'd almost forgotten, but of course, you're you're correct.

00:38:54: And again, I think we're referring to the same.

00:38:57: Is it the figure or which one is it that has these amazing capabilities of moving?

00:39:03: And yes, and they are done.

00:39:06: But but still having said that, yes, I'm with you.

00:39:09: Okay, so assuming that the target audience at the target market of the human is is not the fact.

00:39:19: He has not been defective, but is, you know, whatever the social environment, the home living, maybe, you know, whatever other environments, hospital service, probably service robotics, etc.

00:39:34: Which is not what we hear industrial podcast concentrate about still.

00:39:40: Nevertheless, interesting always to look outside and see what we can learn.

00:39:44: Having said that, I do recall a couple of months back when is a BMW were expecting was it a figure actually in their, I believe, US production.

00:39:55: So just as an example happens to be a German car, but nevertheless, who were very much looking at and we have seen the videos of humanoid is, you know, doing exactly pieces of what you said, picking up whatever it was piece and moving it to another side.

00:40:16: So it's still a research topic.

00:40:19: So at the figure of videos where we have this VLA vision language action model.

00:40:26: So we need this to have an interaction between a humanoid robot and a human real person.

00:40:34: And we need these at both sites.

00:40:37: So we needed at the factory, but we also needed at home.

00:40:40: We want to interact with the robot.

00:40:43: And I think it's really a research topic and a lot of a lot of money was funded in the last weeks and month in the humanoid humanoid race.

00:40:52: And all these research topics will get into the factory humanoid processes and all the way in the home.

00:40:59: So it's I think we cannot really split those two, even if the processes that has to be performed quite be a bit different.

00:41:10: Simon, thank you very much.

00:41:11: Can I put it together in saying that you're the person that you talked to that is in a German research slash manufacturing robotic environment who are dealing with the potential of humanoid robots?

00:41:30: Say the humanoid robot is not yet there to be placed in a manufacturing environment.

00:41:39: The majority believes it's going to be more like five to ten years is what I hear.

00:41:44: And I also hear it's going to depend on what their capabilities are then going to be.

00:41:50: If there's going to be a market for them or not, or if we're going to continue to produce very specific robotic systems, which we will then not call robotic because they're not going to have eyes and a head.

00:42:08: And maybe they're not going to have legs, etc.

00:42:11: Yeah, I think that that's a good summary.

00:42:15: And I agree with this.

00:42:16: Simon, thank you very much for your time.

00:42:19: What was I expecting?

00:42:20: Not sure what I was expecting.

00:42:23: I do know, I believe I do know that humans have always had this very special.

00:42:29: What is it?

00:42:30: Not relationship.

00:42:31: I think when humans, we see and I have I seen other now.

00:42:36: But I think in general, you can say there is this, oh, if we see and that's what for me, the humanoid is, you know, a mechanical piece like the original where the robot comes from a hundred years ago, the theater play.

00:42:50: We have this, oh, what's happening here?

00:42:52: I was a little bit afraid of what's happening there.

00:42:56: And yes, I can very well imagine.

00:42:57: I believe that we must say that, yes, these companies, they're going to go after the consumer market first.

00:43:05: This is what I assume.

00:43:06: And then I think we need to see another couple of years before we can then really find out if they are going to find a place in manufacturing.

00:43:17: Yeah, exactly.

00:43:18: So Peter, thank you for having me.

00:43:20: Maybe one sentence.

00:43:21: So a humanoid robot is still a robot.

00:43:23: Yeah.

00:43:24: So of course it's a special robot, but it's just a combination of actual technology modules.

00:43:30: So there is a difference between the humanoid robot and the human and I believe that's it's good that it is so and it will stay there with these differences.

00:43:42: Perfect.

00:43:43: Thank you very much, Simon.

00:43:44: Have a great day and see you soon.

00:43:46: Talk to you soon.

00:43:47: Bye bye.

00:43:48: Thank you.

00:43:48: Bye.

00:43:49: [MUSIC]

00:43:58: (upbeat music)

00:44:01: [MUSIC]