Was waren für dich die Schlüsselmomente deiner Karriere?
Für mich war meine Studienwahl ein wichtiger Schlüsselmoment. Ich habe mich für Maschinenbau entschieden, weil ich das Glück hatte, in der Oberstufe bei einer Robotik-AG mitzumachen. Nachdem ich im Studium MAN und den Volkswagen-Konzern kennengelernt habe, bin ich dann als Trainee zu Audi gekommen. Mit diesen Entscheidungen bin ich rückblickend sehr zufrieden.

Wie sieht dein Arbeitsalltag bei Audi heute aus, was sind deine Aufgaben?
Seit ich bei Audi bin, habe ich mich immer stärker auf Daten und Produktions-IT konzentriert. Heute sorge ich zusammen mit meinen Kolleg_innen von der P Data Factory dafür, dass wertvolle Daten in der Audi Produktion dort verfügbar sind, wo sie gebraucht werden. Um Daten muss man sich genauso gut kümmern wie um Maschinen oder Anlagen. Gut gepflegte Daten sind zum Beispiel Voraussetzung für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

Außerdem entwickeln wir Use Cases für KI und Data Analytics, mit denen wir bereichsübergreifend Teams in der Audi Produktion unterstützen. Durch ChatGPT sind KI-Sprachmodelle gerade in aller Munde. Wir wollen in der Audi Produktion in Zukunft einen ähnlichen Use Case umsetzen. Mitarbeitende in der Instandhaltung könnten dann mit einem Instandhaltungsbot kommunizieren. Der Bot soll Tipps und Hinweise geben, um die Teams bei der Instandhaltung von Maschinen und Anlagen zu unterstützen.

Was waren für dich die Schlüsselmomente in deiner Karriere?
Ich bin nach meinem Studium als Beraterin in der Automobilbranche gestartet. Bei meinem ersten Job habe ich gemerkt, wie kalt Wasser sein kann. Ich musste für einen Kunden ein automatisches Kleinteilelager systemseitig in Betrieb nehmen. Damals hat mir jeder gesagt: „Ohne Erfahrung oder Vorkenntnisse – das schaffst du nicht.“ Aber ich habe es doch geschafft. Das war ein echter Schlüsselmoment für mich, weil ich für mich entschieden habe, dass ich eben Schwimmen lerne. Für die Zukunft habe ich mitgenommen: Egal wie kalt das Wasser ist, ich kann alles schaffen.

Wie sieht dein Arbeitsalltag bei Audi heute aus, was sind deine Aufgaben?
Ich arbeite heute im Bereich Data Analytics in der Data Driven Production. Unsere Vision ist es, KI als Gamechanger für die Produktion der Zukunft zu etablieren, um mithilfe von Datenprodukten die Audi Werke und Prozesse noch effizienter zu gestalten. Meine Kolleg_innen und ich setzen aktiv Analytics und KI Use Cases um – ein Beispiel ist hierbei die vorausschauende Instandhaltung, sogenannte Predictive Maintenance. Maschinen und Anlagen werden auf deren Zustand kontinuierlich überwacht, um ungeplante Ausfälle zu vermeiden und Vorhersagen zu optimalen Wartungszeitpunkten zu geben.

Ich bin überzeugt, dass Data Analytics und KI entscheidend für die Transformation und für den Weg hin zur Data Driven Production sind. Teilweise können wir damit die Produktion sogar revolutionieren. Dazu bedarf es allerdings eines strategischen Plans, den ich zudem gemeinsam mit unserem KI-Programmmanager in Form des KI-Programms für P erarbeite. Wir beplanen dort strategisch Analytics- und KI-Handlungsfelder und setzen zugehörige Roadmaps für den langfristigen und effizienten Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Audi Produktion auf.

Was waren für dich die Schlüsselmomente in deiner Karriere?
Ein ganz wichtiger Schritt in meiner Karriere war, als ich mich entschieden habe in die IT zu gehen. Ich bin ursprünglich Wirtschaftsingenieurin mit Schwerpunkt Maschinenbau und bin nach einem Jahr als Trainee bei Audi als Quereinsteigerin zur IT gewechselt. Bei Audi habe ich ein tolles Team gefunden, das mich dabei unterstützt hat. Vor anderthalb Jahren bin ich dann noch einmal innerhalb der IT in den Bereich Data Analytics gewechselt und habe entschieden den fachlichen Fokus mit dem Thema Data Analytics in den Mittelpunkt zu stellen und mein IT-Knowhow weiter zu vertiefen.  

Wie sieht dein Arbeitsalltag bei Audi heute aus, was sind deine Aufgaben?
Ich bin Data Development Lead, das heißt, ich verantworte ein Entwicklerteam im Bereich Datenanalyse und bin für verschiedene IT-Produkte verantwortlich. Dazu gehören Dashboards, Reports und Analysen für unterschiedliche Abteilungen bei Audi. Dadurch ist der Job sehr vielfältig. Wir sorgen dafür, dass die Produkte richtig funktionieren, und bewerten, wie wir sie verbessern oder neue Produkte kreieren können.

Ein anschauliches Beispiel dafür ist eine Analyse von Batteriedaten in Elektroautos während und nach dem Produktionsprozess.
Die Informationen aus dem Produktionsprozess werden mit den batterieeigenen Daten und Informationen aus dem Feld verknüpft und angereichert. Diese verknüpften Daten können wir mit unserer Software analysieren. Die Erkenntnisse daraus nutzt die Qualitätssicherung in Zusammenarbeit mit der Technischen Entwicklung, um die nächsten Batteriegenerationen weiter zu verbessern.

Was waren für dich die Schlüsselmomente in deiner Karriere?
Mich haben Autos schon immer fasziniert, besonders im Motorsport. Als ich klein war, ist mein Vater mit mir oft zu DTM-Rennen auf dem Hockenheimring gefahren und hat mir die Technik erklärt. Dadurch wurde meine Begeisterung für den Motorsport geweckt. Ich wollte selbst Rennautos entwickeln und habe mich deshalb später für ein Maschinenbaustudium entschieden. An der Uni war ich Mitglied im Formula Student Team. Dort habe ich gelernt, Verantwortung zu übernehmen, und mich viel stärker entwickelt, als ich das im normalen Uni-Alltag getan hätte. Ein weiterer Schlüsselmoment für mich war dann, als ich bei Audi meine Promotion über Nachhaltigkeit im Motorsport gemacht habe.

Wie sieht dein Arbeitsalltag bei Audi heute aus, was sind deine Aufgaben?
In meinem Team habe ich 16 Mitarbeitende an verschiedenen Standorten. Als Führungskraft schaffe ich die Rahmenbedingungen, damit mein Team bestmöglich arbeiten kann. Wir arbeiten an Themen der Funktionalen Sicherheit und definieren das Verhalten von Kundenfunktionen im Bereich Fahren und Energie für kommende Audi Modelle. Dabei geht es zum Beispiel darum, wann und unter welchen Bedingungen die Start-Stopp-Automatik den Motor aus- oder anschalten soll und welche Informationen die Funktion für ihre Entscheidung braucht.

Dabei begleiten und verantworten wir den Entwicklungsprozess sowie die gesamte Funktionswirkkette und stellen sicher, dass die Funktion am Ende genau das von uns definierte Kundenverhalten zeigt.