Mit Big Data zu unendlichen Weiten – und begehrenswerten Fahrzeugen.

Gerne, Thomas. Wie sieht so ein „Werkzeug“ aus, das Ihr für R&D entwickelt?

Unser aktuelles Projekt ist ein gutes Beispiel dafür: Dabei geht es beispielsweise darum, die Messdaten, die wir bei den Fahrten unserer Fahrzeuge im öffentlichen Straßenverkehr aufzeichnen, auf einem Dashboard zusammenzuführen. Das sind Millionen ganz unterschiedlicher Messpunkte. Mit dem Dashboard können unsere Entwicklerinnen und Entwickler über eine App und per Cloud frei auf die Daten zugreifen und haben dank Visualisierung alles im Blick. In Zukunft können sie die Daten dann direkt in der Anwendung analysieren. An den Tools dafür arbeiten wir aktuell.

Mit dem Dashboard sind also Daten für die Kolleginnen und Kollegen in der Fahrzeugentwicklung direkt einsehbar …

Ja, das Potenzial, das in Daten steckt, lässt sich nur ausschöpfen, wenn wir sie verfügbar machen. Mit unserer Arbeit wollen wir dazu beitragen, dass unsere verschiedenen Teams ihre Synergien in dem Bereich noch besser nutzen – und ein Bewusstsein schaffen, was mit Hilfe von Data Analytics möglich ist. Lösungen, die für die Kolleginnen und Kollegen aus der Antriebsentwicklung funktionieren, lassen sich gegebenenfalls auch für das Fahrwerk anwenden – und umgekehrt. Das Faszinierende an modernen Datentools ist ja, dass sie sich nahezu in allen Themenfeldern einsetzen lassen.

Wie können wir uns Dein Team „Data Insights“ vorstellen?

Wir sind eine Gruppe aus Programmierern mit ganz verschiedenen Spezialgebieten: von Data Handling über Machine Learning bis zur Cloud Infrastruktur. Unser Team ist noch recht neu und wurde vor einem Jahr aufgebaut. Das bietet uns viel Freiraum. Oft probieren wir neue Arbeitsmethoden aus. Beim Projekt „Data-Dashboard“ haben wir zum Beispiel „Pair-Programming“ getestet. Immer zwei Teammitglieder haben parallel an einem Code gearbeitet. Das ist eine coole Methode, weil sie für richtig viel Teamspirit und gleichzeitig enormen Wissenstransfer sorgt. Und beim Umsetzen neuer Projekte arbeiten wir oft in Sprints und mit agilen Arbeitsmethoden.

Bei Mercedes-Benz bist Du Experte für Maschinelles Lernen. Ursprünglich kommst Du aber aus einer ganz anderen Fachrichtung …

Ja, eigentlich bin ich Astro- und Geophysiker (lacht). Der Weltraum um uns hat mich schon immer begeistert. Das habe ich übrigens von meiner Mutter. Als Kind haben wir manchmal nachts zusammen Planeten- und Sternkonstellationen angeschaut. Deshalb habe ich später Physik studiert und mich in meinem Master auf Astro- und Geophysik spezialisiert. Damals kam ich auch tiefergehend mit Machine Learning und Data-Mining-Tools in Kontakt. Und für meine Promotion am Institut für Raumfahrtsysteme der Universität Stuttgart habe ich dann an der Mission Cassini mitgearbeitet ...

… die NASA-Raumsonde, die den Saturn und seine Monde näher untersucht hat?

Genau. Das Großartige für mich war, dass Cassini gestartet ist, als ich noch in der Grundschule war, und ich jetzt, als Doktorand, selbst an der Mission mitarbeiten konnte. Unter anderem hatte Cassini auch europäische Beiträge an Bord, wie beispielsweise den Cosmic Dust Analyzer, der kosmische Staub detektieren konnte. Wir haben sehr große Datenmengen bekommen, die die Sonde über viele Jahre gesammelt hat. Und dank digitalen Technologien hatten wir nun ganz neue Möglichkeiten, diese Daten auszuwerten.

Und wie kamst Du als Weltraumforscher letztendlich zu Mercedes-Benz?

Das hat mit meiner zweiten Leidenschaft zu tun. Ich habe mich nämlich auch schon immer für Autos und Rennsport interessiert. Wenn ich als Jugendlicher nachts nicht wegen der Sterne aufgestanden bin, dann bestimmt, um die Formel-1-Rennen in Melbourne zu schauen (lacht). Und nach meiner Promotion habe ich eine neue Herausforderung gesucht. Ich hatte Lust auf etwas Technisches, zu dem ich auch eine Affinität habe. So bin ich auf diese Stelle aufmerksam geworden. Viele Daten und schöne Autos, das war einfach die perfekte Kombination.

Was macht Mercedes-Benz heute für Dich als Arbeitgeber aus?

Einerseits die Themenvielfalt: Autonomes Fahren, Batterietechnik, Antriebe . Hier gibt es so viele Anwendungen für Data Analytics. Und natürlich die Leute, mit denen ich zusammenarbeite. Ich lerne immer Neues dazu. Das macht für mich den Reiz aus. Übrigens finde ich es Wahnsinn, was unsere Kolleginnen und Kollegen in der Entwicklung heute leisten. Es gibt ja den englischen Spruch „it‘s not rocket science“: Aus meiner Erfahrung aus beiden Welten kann ich nur sagen, es müsste eigentlich heißen „it‘s not car science“ (lacht) – moderne Fahrzeuge stehen der modernen Raketentechnik nichts nach.