Neurodivergenz im Ingenieurwesen und der Technik

Kann Neurodivergenz die Innovation im Ingenieurwesen fördern?

Neurodivergenz im Ingenieurwesen ist ein Phänomen, das mehr akzeptiert als diskutiert wird. Und doch müssen wir lernen, divergent zu denken, wenn wir unser Ziel erreichen wollen, die Produktion voranzutreiben und gleichzeitig den CO2-Fußabdruck zu verringern. Wir müssen neue Muster in unseren Daten erkennen und diese Muster mit Geschäftsergebnissen verknüpfen. Und das in großem Maßstab. Dies erfordert eine völlig neue Denkweise, die systematisch im gesamten Unternehmen eingesetzt wird, unterstützt durch digitale Technologie und effektives Change Management.

Wie können Fertigungsunternehmen die Neurodivergenz in der Technik nutzen? Zur Beantwortung dieser Frage habe ich einen erfahrenen Manager aus der Fertigungsindustrie eingeladen, der über persönliche Erfahrungen mit einer neuen Denkweise verfügt. Peter Mann, eine ehemalige Führungskraft von Dell, hat die Alen Corp, einen Entwickler und Hersteller von Luftreinigern für Innenräume, von Null auf 14 Millionen hochgefahren. Jetzt arbeitet er an seinem zweiten Startup, Oransi, das Elektromotorentechnologie und Luftreiniger für Innenräume herstellt und sich für saubere Energie einsetzt.

Peter Mann schreibt seinem spät diagnostizierten Autismus zu, dass er einen einzigartigen Vorteil hat, wenn es darum geht, Muster zu erkennen und diese Erkenntnisse in geschäftlichen Erfolg umzuwandeln. Peter Mann, herzlich willkommen zum Podcast.

Peter Mann: Ich freue mich sehr, hier zu sein.

Leah Archibald: Ich bin gespannt auf Ihre Meinung zur Neurodivergenz in der Technik und auf Ihre persönliche Meinung dazu, was es heißt, als CEO in der Produktion anders zu denken. Kann Neurodivergenz Ihrer Meinung nach in einer Innovationsstrategie für das Produktdesign eine Rolle spielen?

Peter Mann: Ich denke, dass jedes Mal, wenn man sein Team durch Diversität erweitern kann, neue Perspektiven in die Betrachtung der Dinge einbringt. Und ich denke, wenn wir wirklich schwierige Probleme lösen wollen, müssen wir die Dinge anders angehen.

In der Vergangenheit wurden Menschen in Organisationen nicht wirklich gerecht vertreten. Eine Sache, die Autisten besonders auszeichnet, ist eine andere Art zu denken, die uns in Schwierigkeiten bringt. Wir bestehen Vorstellungsgespräche nicht unbedingt, um überhaupt eingestellt zu werden. Aber wir sind eher detailorientiert. Wir denken eher von unten nach oben und nicht von oben nach unten.

Wenn man von unten nach oben denkt, gibt es keine Box. Man kann nicht über den Tellerrand hinausschauen, weil alles von vornherein außerhalb des Tellerrandes liegt. Wir sind nicht unbedingt schlauer als andere Menschen, aber wir neigen zu Hyperfokus. Wir können uns wirklich auf eine Sache konzentrieren, während andere Menschen eher Multitasking betreiben. Wenn man wirklich an einem Projekt arbeitet, wenn man seine ganze Zeit und Energie darauf verwendet, investiert man einfach mehr Zeit als andere Menschen.

Neurodivergenz nimmt Daten anders wahr

Leah Archibald: Sehen Sie Daten auf eine andere Weise als neurotypische Menschen?

Peter Mann: Wenn man mit mir über ein Szenario spricht, sehe ich Diagramme in meinem Kopf. Ich sehe Diagramme, wenn jemand eine Situation beschreibt, und ich denke: „Das wird nicht funktionieren.“

Bei Daten und Mathematik geht es eigentlich nur um Muster. Wenn ich mir Zahlen und Daten ansehe und vielleicht ein paar Muster erkennen kann, die andere nicht sehen, dann geht das wirklich auf dieses Element der Konzentration zurück.

Leah Archibald: Glauben Sie, dass es digitale Tools gibt, die das Gleiche bewirken können? Mit anderen Worten: Kann die digitale Transformation Designingenieuren helfen, die Muster in den Daten zu erkennen und daraus geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen?

Peter Mann: Ich denke schon. Ich glaube, das ist die Richtung, in die sich die Dinge entwickeln.

Leah Archibald: Wenn Sie erfahren möchten, wie digitale Tools Ihnen helfen können, die verborgenen Muster in Ihren Daten zu erkennen, lesen Sie mehr über Digitale Fabriken und Regionale Datenbibliotheken oder schauen Sie sich unsere Fallstudien an.