Einleitung
Hannes Wittek hörte den Motor, bevor das Messgerät etwas Auffälliges meldete. Ein flaches Klopfen, kaum mehr als ein verschobener Pulsschlag im Lärm der Halle. Der junge Ingenieur zeigte auf grüne Kurven. Hannes zeigte auf sein Ohr. Später fand sich eine lose Halterung.
Er lebt in Hamburg und arbeitet heute beratend in Projekten zur vorausschauenden Wartung. Sein Wissen stammt aus Werften, Maschinenräumen und Schichten, in denen man Störungen zuerst hört, riecht oder im Boden spürt. KI kam für ihn nicht als Ersatz dieser Erfahrung, sondern als Versuch, sie besser weiterzugeben.
Geschichte des Weges in die KI
Nach dem Ruhestand wurde Hannes zu einem Wartungsprojekt eingeladen, weil ein Team historische Maschinendaten auswertete. Die Modelle fanden Muster in Temperatur, Vibration und Laufzeiten. Trotzdem fehlte etwas: die Sprache der Facharbeiter. „Klingt trocken“, „läuft hart“, „zieht nach“ stand in keinem Datensatz.
Hannes begann, Geräusche aufzunehmen und mit Kommentaren zu versehen. Signalverarbeitung lernte er über Umwege; die Formeln interessierten ihn weniger als die Frage, wie man Erfahrung ohne Prahlerei dokumentiert. Sein erstes Projekt war eine Sammlung kommentierter Motorengeräusche. Ein Modell meldete bei einer Aufnahme einen ernsten Defekt. Hannes erkannte den Klang nach einer frischen Reparatur: ungewöhnlich, aber ungefährlich. Danach wurden Wartungshistorien enger an die Audiodaten gekoppelt.
Aktuelle Arbeit
Heute hilft Hannes maritimen Betrieben und Werkstätten, Sensordaten mit handwerklichem Wissen zusammenzuführen. In Trainings lässt er junge Ingenieurinnen erst zuhören, dann auf Kurven schauen. Manche lachen darüber, bis sie merken, dass Geräusche schneller eine Hypothese liefern können als ein Dashboard.
Die Systeme werden dadurch nicht allwissend. Sie geben frühere Hinweise, reduzieren unnötige Stilllegungen und machen Erfahrungswissen leichter diskutierbar. Hannes achtet darauf, dass Facharbeiter nicht nur Datenlieferanten sind. Wer Maschinen jahrelang begleitet hat, sollte auch mitentscheiden, welche Alarme sinnvoll sind.
Persönlicher Rat
„Datenkompetenz kann damit anfangen, dass du fünf Minuten schweigst und hinhörst“, sagt Hannes. Wer Wartungs-KI baut, sollte alte Werkstattroutinen nicht belächeln. Dort liegen oft die besten Fehlerbeschreibungen.
Schlüsselfakten
Alter und Ort: 68, Hamburg.
Hintergrund: Werftarbeit, Ruhestand, Erfahrungswissen mit Maschinen.
Einstieg in KI: kommentierte Sammlung von Motorengeräuschen für Früherkennung.
Schwerpunkt heute: vorausschauende Wartung in maritimen und industriellen Umgebungen.
Typische Werkzeuge: Audiosensorik, Signalverarbeitung, Wartungsprotokolle.
Werkstattnotiz
Hannes misstraut Alarmen, die ohne Geschichte auftreten. Ein Geräusch kann Defekt, Reparaturfolge oder Umgebungslärm sein. In seinem Notizbuch stehen deshalb keine reinen Labels, sondern kleine Umstände: nasser Boden, neue Dichtung, müder Kollege am Prüfstand. Genau dort beginnt für ihn die brauchbare Annotation.