20.11.2019

Die Køje: Warum das Vorarlberger Tischler-„Startup“ auf die 4-Tage-Woche setzt

Seit Jahren will sich "Die Køje" aus Vorarlberg als "Startup" unter den heimischen Tischlereien mit innovativen Ansätzen hervorheben. Selbiges tat man nun auch mit dem Arbeitszeitmodell. Seit August setzt man auf die 4-Tage-Woche und zieht ein positives Zwischenresümee.
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Die Køje: Der Betrieb in Bludenz stellte auf die 4-Tage-Woche um
(c) Die Køje: Der Betrieb in Bludenz stellte auf die 4-Tage-Woche um

Zugegeben: Die Vorarlberger Tischlerei „Die Køje“ ist nach gängigen Kriterien nicht wirklich ein Startup. Dass Geschäftsführer Christian Leidinger den Begriff zumindest bis vor einiger zeit für sich reklamierte – unter anderem trat man bei 2 Minuten 2 Millionen an – ist mit dem Streben nach Innovation des 2004 übernommenen Familienbetriebs zu erklären. 2009 erfolgte das Rebranding auf den heutigen Firmennamen und die Fokussierung auf Betten aus Zirbenholz. Seitdem versuchte man innovativ zu bleiben. Seit August diesen Jahres etwa mit der Einführung der 4-Tage-Woche.

+++ 2 große Irrwege: Warum die 4-Tage-Woche funktioniert +++

„Die Køje“: 25 Minuten mehr pro Tag – ein Tag weniger

Nach einem zweimonatigen Test stieg man im Oktober nach einer einstimmigen Entscheidung im Team fix auf das Modell um. „Wir haben unsere wöchentliche Arbeitszeit um drei Stunden gekürzt – alle arbeiten jetzt wöchentlich 37 Stunden“, erklärt Leidinger. Das seien pro Kopf 25 Minuten mehr pro Tag, aber eben nur an vier Tagen. Freitags ist der Bludenzer Betrieb nun geschlossen. Beim Gehalt änderte sich dabei nichts.

Die Køje: Geschäftsführer Christian Leidinger
(c) Die Køje: Geschäftsführer Christian Leidinger

4-Tage-Woche gegen Co2-Ausstoß und Fachkräftemangel

Gründe für eine Reduktion der Tage von ursprünglich viereinhalb auf vier gebe es mehrere, sagt der „Die Køje“-Geschäftsführer. So würden etwa der CO2-Ausstoß und die Heizkosten damit je um 20 Prozent reduziert, „zudem lassen sich Familie, Freizeit und Beruf besser vereinen und die Erholungsphase ist deutlich länger“. Auch in Sachen Fachkräftemangel will man mit dem Modell punkten: „Wir als Handwerksbetrieb haben es nicht leicht, Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen zu finden. Die 4-Tage-Woche empfinde ich als riesengroßen Anreiz, so ist es doch in anderen Handwerksbetrieben oftmals der Fall, dass sogar am Samstag gearbeitet wird“, sagt Leidinger.

Kein zusätzlicher Druck

Der Druck auf die Mitarbeiter soll dadurch nicht erhöht werden. „Ziel unseres neuen Arbeitszeitmodells ist es ganz klar nicht, innerhalb weniger Zeit mehr leisten zu müssen“, sagt der Geschäftsführer, „wir haben diverse Prozesse optimiert und haben gesehen, dass wir unser Arbeitspensum so auch innerhalb von vier Tagen schaffen können. Warum also nicht ein neues Modell ausprobieren?“

Nicht ganz ohne Hürden

Ganz ohne Hürden war die Einführung aber doch nicht, wie Patrizia Luger, bei „Die Køje“ zuständig für Finanzen und Organisation anmerkt: „Natürlich muss ich sagen, dass mir ein Freitag-Vormittag im Büro manchmal fehlt. Ich musste manche Prozesse etwas überdenken. Wenn beispielsweise ein Arbeitskollege im Büro ausfällt, ist die Umverteilung aufgrund der weniger zur Verfügung stehenden Tage schon herausfordernd“. Das ließe sich aber „mit etwas Selbstorganisation und der Bereitschaft, flexibel zu sein und zu reagieren“ lösen.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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