Sind Daten wirklich der Rohstoff der Zukunft? Wenn ja, dann gilt es jetzt für Unternehmen, diesen Schatz auch zu heben. Process Mining ist bei dieser „Rohstoffgewinnung“ ein neues, mächtiges Werkzeug. Es handelt sich dabei um einen innovativen digitalen Ansatz, der Data Mining und Prozessoptimierung verbindet. Gestützt auf reale Daten fördert er wertvolle detaillierte Einsichten über die Entscheidungsprozesse eines Unternehmens zu Tage und zeigt Wege zu ihrer Verbesserung auf. Faktisch ist nahezu jeder Vorgang in Datensätzen dokumentiert. Alles, was einen Zeitstempel hat, kann nun potenziell von Process-Mining-Anwendungen durchforstet werden. Das ermöglicht umfassende Transparenz, Realtime-Kontrolle und Adherence-Checks gegenüber definierten Soll-Prozessen. Es wird nachvollziehbar, welche Entscheidungsvorgänge im Unternehmen wirklich ablaufen – und wo die Ursachen auftretender Probleme konkret liegen. Im realen Event-Kontext können sie dann präzise und nachhaltig gelöst werden.

Das Münchener Start-up Smartlane hat eine Software entwickelt, mit der Transportprozesse optimiert werden können. Die Software ermittelt durch „Transport Mining“, wie Unternehmen Lkw´s und Personal einsetzen können, um Aufträge optimal zu erfüllen. Dabei wird die Auftragsliste eines Logistikdienstleisters samt Adressen, Lieferzeitfenster, Präferenzen des Endkunden, Kapazitäten der Fahrer und Flottegröße von „Smartlane“ analysiert, wonach ein Algorithmus den optimalen Transportprozess errechnet. Laut Angaben des Start-ups können Firmen mit Hilfe der Software bis zu 30 Prozent Kosten einsparen.

Das Dortmunder Start-up Motion-Mining® ermöglicht eine automatische und anonyme Analyse manueller Arbeitsprozesse hinsichtlich ihrer Ergonomie und Effizienz, in einem weiten Feld von Anwendungsbereichen wie Logistik, Produktion bis hin zu Krankenhäusern und Pflegeeinrichtungen. Diese reichen von ortsspezifischen Analysen, über Aktivitätskennzahlen bis hin zur Beurteilung der Ergonomie eines Arbeitsprozesses. Auch die Fahrzeug- und Hilfsmittelnutzung kann dabei umfassend ausgewertet werden.

Das polnische Unternehmen Shape.Care hat Fitnesshandschuhe entwickelt, die mithilfe elektronischer Sensoren das Workout optimieren und Verletzungen vorbeugen sollen. Die „Gym Gloves“ werden per 3D-Strickverfahren produziert. Sie sind mit Sensoren am Handrücken und an den Fingern ausgestattet. Diese messen kontinuierlich die Herzfrequenz, die gestemmten Gewichte und die Position der Finger. Dadurch sollen ungleich verteilten Kraftakten vorgebeugt und ein gleichmäßiges Training des gesamten Körpers ermöglicht werden. Die Daten werden per App ausgewertet. Diese bietet zugleich Verbesserungsvorschläge für eine optimale Ausführung der Übungen.

Die intelligente Nutzung von Daten wird zu einer der wichtigsten Herausforderungen des 21. Jahrhunderts. Unternehmen beginnen mit Hilfe von Smart-Data-Verfahren, Kundendaten nach verborgenen Mustern zu durchsuchen. Entscheider in der Wirtschaft schätzen datenbasierte Erkenntnisse zunehmend, denn harte Zahlen wiegen schwerer als vage Aussagen. Die Datenanalysen von internen und externen Daten lassen die Transparenz innerhalb der Supply Chain immer weiter steigen. In Kombination mit einer schnellen Analyse, möglichst in Echtzeit, können vor allem Logistikdienstleister ihre Prozesse äußerst dynamisch gestalten und managen. Die intelligente Nutzung von Daten bietet daher ein massives Potenzial, um die betriebliche Effizienz zu steigern, Kundenerfahrung zu verbessern, Risiken zu reduzieren und neue Geschäftsmodelle zu schaffen.

Das US-amerikanische Start-up Yantriks, das im Jahr 2014 gegründet wurde, bietet Einzelhändlern Cloud-basierte Softwarelösungen für Bestandsmanagement und Fulfillment an. Die Personalisied Fulfillment Platform (PFP) analysiert mit Hilfe von Big Data und KI Angebots-, Nachfrage- und Kundendaten in Echtzeit und ermittelt optimale Fulfillment-Lösungen. Yantriks hilft Einzelhändlern bei der Implementierung und Verbesserung von Click-and-Collect-Angeboten, Last-Mile-Deliveries und vielen weiteren Dienstleistungen, die alle zur Steigerung der Umsatzkonversion beitragen.

Das US-amerakanische Start-up CARTO entwickelt eine Mobilitätsplanungslösung zur Optimierung des Supply-Chain-Netzwerks. Ihr System verwendet eine riesige Menge an Standortdaten und künstliche Intteligenz, um die Supply Chain zu analysieren und zu optimieren, was Zeit und Ressourcenspart. CARTO ist die weltweit führende Location Intelligence Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, räumliche Daten und Analysen für effizientere Lieferrouten, besseres verhaltensorientiertes Marketing, strategische Ladenplatzierungen und vieles mehr zu nutzen.

Das tschechische Start-up ECOTEN erstellt Temperatur-Karten für Großstädte, um die Auswirkungen des Klimawandels zu visualisieren. In einer ersten Kooperation mit der Stadt Wien wurde eine Temperatur-Karte für die Stadt entworfen, die besonders gefährdete Bezirke kennzeichnet. Diese sind durch die höchsten Temperaturen, wenige Grünflächen und einen großen Anteil von Senioren und Kindern gekennzeichnet. Für die Karten verwendet das Start-up Satellitendaten und ein geografisches Infomationssystem, das Flächendaten analysiert. Den betroffenen Städten werden zudem Lösungsansätze geboten, die in der Stadtplanung berücksichtigt werden sollen.

Machine Learning ist eine Subdisziplin der Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Der Begriff umfasst sämtliche Techniken, die Algorithmen selbstständiges Lernen durch exemplarischen Dateninput ermöglichen. Diese Systeme wandeln die Erfahrungen aus Beispielen in Wissen um und erkennen Muster darin. Ziel im Machine Learning ist die stetige Verbesserung der Modelle, etwa bei Empfehlungssystemen in Onlineshops. Bekannte Methoden des Machine Learning sind künstliche neuronale Netze inkl. der Ausprägung Deep Learning. Sie wurden von den Prozessen des menschlichen Gehirns inspiriert. Beim Deep Learning werden mit Hilfe zusätzlicher Ebenen noch bessere Ergebnisse erzielt. Machine Learning ist Ausgangspunkt für eine Fülle von Einsatzgebieten – von Sicherheitssystemen über Robotics bis hin zu Echtzeitübersetzern im Ohr des Nutzers. Ein zentraler Fortschrittsbereich ist Computer Vision, eingesetzt bei der Gesichtserkennung und der maschinellen Bildverarbeitung, die autonomes Fahren möglich macht.

Apeel, der kalifornische Entwickler einer Schutzschicht zur Haltbarmachung von Obst und Gemüse, will künftig Lebensmittelverschwendung mithilfe hyperspektraler Bildgebung und Machine Learning verhindern. Dazu hat Apeel das Start-up ImpactVision erworben, das die Technologie dazu liefert. Durch dessen Verwendung sollen Anbieter sowie Händler von Obst und Gemüse buchstäblich in die Produkte hineinsehen können. Das System liefert quantifizierbare Daten zum Reifegrad, Frische und Nährstoffdichte. So sollen nachhaltige Lieferketten von Obst und Gemüse ermöglicht und Lebensmittelverschwendung verhindert werden.

Das 2014 in San Francisco gegründete Start-Up Zippin bietet Lösungen für den Einzelhandel an, die ein Einkaufen ohne Kasse ermöglichen. Mithilfe einer Kombination aus Bildverarbeitung und maschinellem Lernen wird des Verhalten von Kunden*innen vorhergesagt und der Aufenthaltsort von Produkten nachvollzogen. Die Plattform nutzt Daten von an der Decke installierten Kameras sowie an den Regalen befestigten Sensoren. Alle Komponenten sind frei im Handel verfügbar, sodass Kosten niedrig bleiben. Die Treffsicherheit des Systems wird auch bei einer großen Menge an Kunden*innen im Laden nicht reduziert.

Amazon Web Services hat die allgemeine Verfügbarkeit von „Amazon Lookout for Vision“ bekannt gegeben. Konkret handelt es sich dabei um einen neuen Dienst, der Bilder via Computer Vision und maschinellem Lernen zur Erkennung von Produkt- oder Prozessfehlern und -anomalien in hergestellten Produkten analysiert. Benötigt werden dabei von Anwendern lediglich 30 Basisbilder, mit denen sich das KI-Modell trainieren lässt. Genutzt wird das System bereits von Unternehmen, um beispielsweise die Inspektion von Produktionslinien zu automatisieren und festzustellen, ob Produkte den Qualitätsvorgaben entsprechen.

In der Praxis versteht man unter Business Intelligence (BI) die Standardisierung und Optimierung des Berichtswesens. Die in den IT-Systemen anfallenden Daten werden genutzt, um unter verschiedenen Blickwinkeln die aktuelle Situation zu analysieren und gegebenenfalls zu bewerten. Die entsprechende Analyse erfolgt dabei nicht in den ERP-Systemen, sondern in einer davon getrennten Datenbasis, dem Data-Warehouse (DWH). Daraus ableitend werden dann Entscheidungen getroffen, die das Unternehmen im Ganzen, einzelne Bereiche oder Prozesse betreffen. Die daraus entstehende Transparenz hinsichtlich aller Geschäftsprozesse bedeutet, dass aktuelle, verlässliche und jederzeit nachvollziehbare Daten und Steuerungsgrößen zeitnah zur Verfügung stehen. Das wichtigste Ziel dabei ist, BI mit straffen Prozessen, standardisierten Reports und vollständiger Datenintegration bereitzustellen, da nur mit den richtigen Informationen die richtigen Entscheidungen getroffen werden können.

Das in Spanien ansässige Startup Cubelizer wurde 2016 gegründet und hat ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Bildverarbeitungssystem für den Einzelhandel entwickelt. Das System sammelt dabei anonym Daten von Kunden*innen und zeigt u. a. in Echtzeit an, wieviel Kunden*innen sich im Laden befinden und welche Pfade und Interaktionen von diesen im Geschäft vorgenommen werden. Die Plattform übersetzt diese Daten ferner in wertvolle Informationen, die für Leistungsverbesserungen von Geschäften wie z. B. einer optimierteren Produktplatzierung genutzt werden kann.

Das italienische Unternehmen OCTO bietet intelligente Telematik- und Datenanalysedienste für unter anderem die Kfz-Versicherungsbranche und den innovativen Mobilitätsmarkt an. Durch die Nutzung von maschinellem Lernen und KI zur Analyse von IoT-Daten kreiert das Unternehmen fortschrittliche Produkte und Dienstleistungen, die die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Geschäfte verwalten und ausbauen, verändern. Konkrete Bereiche umfassen dabei Analysen zu Fahrzeugdiagnosen, zum Flottenmanagement oder zur Maut und Echtzeitüberwachung von Verkehrssituationen sowie der Umwelt.

Das Start-Up Meili Robots hat ein universelles Flottenmanagementsystem (FMS) gelauncht, mit dem verschiedene Robotik- und Betriebssysteme gleichzeitig über eine Plattform gemanagt werden können. Viele Unternehmen verfügen über Systeme von verschiedenen Herstellern, die nur getrennt voneinander gesteuert werden können. Das B2B-SaaS-Geschäftsmodell des FMS ermöglicht eine Interoperabilität zwischen allen Arten und Marken von Robotern und Gabelstaplern ohne Installation zusätzlicher Infrastruktur. So können über die bereitgestellte intuitive Benutzeroberfläche etwa Aufgaben zugewiesen und der Verkehr gesteuert werden.

Der Begriff Predictive Analytics bezeichnet Software, die in der Lage ist, auf der Grundlage von historischen und aktuellen Daten Situationen und Szenarien vorherzusagen und dementsprechende Handlungsempfehlungen zu geben. Das Ziel von Predictive Analytics ist es, mittels quantitativ und qualitativ ausreichenden direkten und indirekten Systemdaten und geeigneten Datenanalyseverfahren, Aussagen über den wahrscheinlichen zukünftigen (Teil-) Zustand eines Systems zu errechnen. Dies erfolgt meist in einem Datenmodell, welches dann zukünftige Zustände des Systems simulieren kann. Das System kann dabei eine Fabrik oder ein Maschinenpark sein, oder es kann – im Fall der Logistik – auch ein Lager oder sogar eine ganze Lieferkette sein.

Das 2015 in Seattle gegründete Start-Up Shelf Engine sagt die Nachfrage nach frischen Produkten in Restaurants und Lebensmittelläden vorher und will damit Abfälle reduzieren. Dafür verwendet es POS-Daten sowie Variablen wie Schulzeiten, lokale Veranstaltungen, Ferien und Wettervorhersagen. Bestellungen der Produkte können mithilfe von künstlicher Intelligenz komplett automatisiert ausgeführt werden. Während die durch weggeworfene Lebensmittel entstehenden Kosten sinken, können Einzelhändler die Menge an frühzeitig ausverkauften Produkten reduzieren und so ihren Profit maximieren.

Der Systemgastronomie-Konzern Brands International optimiert das Drive-Thru-Erlebnis bei den Fastfood-Ketten Burger King, Tim Hortons und Popeyes mit digitalen Menüanzeigen, die Kundendaten für personalisierte Bestellungen verwenden. Sie sollen in rund 10.000 Filialen installiert werden und es über kontaktlose Bestellungen und Bezahlungen hinaus erlauben, per Bluetooth oder NFC Treuepunkte zu sammeln. Durch Verwendung der Kundendaten sollen die „Predictive Selling“-Terminals Kundenpräferenzen antizipieren, personalisierte Angebote je nach Wetter und Tageszeit liefern und beliebte Speisen vor Ort promoten.

Das Start-up Augury hat die gleichnamige Machine-Health-Plattform entwickelt, die eine prädiktive Wartung ermöglicht, indem Vibrationen, Geräusche und Temperaturen kontinuierlich überwacht und analysiert werden. Wartungs- und Fertigungsprozesse können auf der Grundlage des tatsächlichen Maschinenzustand, der Historie und der Beziehung zu Prozessen und Materialien angepasst und ungeplante Ausfallzeiten als auch Ersatzteilbestände dadurch reduziert werden. Zudem gibt es ein Partner-Ökosystem, bei dem Teile bestellt werden können, die zur Reparatur der Maschinen benötigt werden.

Im Internet of Things (IoT) können sich physische Objekte digital miteinander vernetzen. Die automatische Identifikation erfolgt mittels RFID oder QR-Codes. Kleinste integrierbare Sensoren oder Machine-Sensing-Verfahren sorgen dafür, dass in Zukunft nahezu alle physischen Objekte miteinander in Verbindung stehen. Die Anwendungspotentiale erstrecken sich von der selbstoptimierenden Produktion bis zum automatischen Flottenmanagement. Das Internet of Things erfährt durch den kommenden Mobilfunkstandard „5G“ einen weiteren Entwicklungsschub. „5G“ ermöglicht komplexe Verkehrssysteme, bei denen Fahrzeuge autonom interagieren oder Operationen, die per Fernsteuerung durchgeführt werden. So lassen sich zukünftig mehr als 200 Milliarden Geräte weltweit nicht nur vernetzen, sondern in Echtzeit steuern.

739.000.000 Tonnen: So viel CO2 gelangte allein in Deutschland im Jahr 2020 in die Erdatmosphäre. Den Treibhausgasausstoß zu reduzieren, gilt als zentrales Mittel, um dem Klimawandel entgegenzuwirken – nicht nur hierzulande, sondern auf der ganzen Welt. Im Webinar „Mehr Effizienz und Nachhaltigkeit in der Logistik mit digitalen Lösungen und IoT “ zeigen die Telekom-Fachleute Ariane Fuchs, Florian Schroeter und Anton Schäfer, warum insbesondere Unternehmen aus der Logistik ihre Nachhaltigkeit jetzt steigern sollten und inwieweit digitale Lösungen wie das Internet of Things (IoT) der Branche dabei helfen können.

Der chinesische Haushaltsgerätehersteller Haier hat einen intelligenten Kühlschrank vorgestellt, der den Aufenthaltsort der darin enthaltenen Lebensmittel nachvollzieht und ermittelt, wie diese optimal aufbewahrt werden. Er erkennt Nutzer per Bild- und Spracherkennung und liefert personalisierte Dienste. Per RFID werden Produkte aufgefunden, deren Frischegrad bestimmt und Nutzer benachrichtigt, sobald sie nachbestellt werden müssen, was auch automatisch vorgenommen wird. Die neuartige Konservierungstechnik sorgt dafür, dass alle Lebensmittel länger frisch, nährstoffreich und gesund bleiben.

Das Start-up Josh.ai hat mit dem KI- und IoT-fähigen „Josh Micro Smart Home Control Button“ ein sprachgesteuertes Hausautomationssystem gelauncht. Josh lässt sich auf jede ebene Fläche positionieren, ist individuell konfigurierbar und kann Sprachbefehle in natürlicher Sprache verarbeiten. Integrierte Sensoren helfen darüber hinaus, Kontexte besser zu erkennen und sich zu orientieren. So lassen sich via Sprachbefehl unter anderem Licht, die Musik und eine Vielzahl anderer Aspekte eines Hauses steuern, während sich Josh ferner nach und nach intuitiv an diverse User und deren Angewohnheiten anpasst.

Ein digitaler Zwilling ist eine eindeutige, virtuelle Abbildung eines physischen Objekts, mit dem der physische Zustand und auch das Verhalten des Objekts überwacht und simuliert werden kann. Der digitale Doppelgänger ist kontinuierlich mit dem physischen Objekt verbunden und aktualisiert sich selbst, um Veränderungen in der realen Welt abzubilden. Angewandt auf Produkte, Maschinen und sogar ganze unternehmerische Ökosysteme können digitale Zwillinge Erkenntnisse aus der Vergangenheit aufzeigen, die Gegenwart optimieren und sogar die zukünftige Leistung vorhersagen. Sie können in Zukunft herkömmliche Lieferketten entscheidend beeinflussen, um eine datengesteuerte Entscheidungsfindung und Zusammenarbeit zu ermöglichen und optimierte Geschäftsprozesse und neue Geschäftsmodelle entstehen lassen.

Wer sein Gebäude millimetergenau abscannen und digital kopieren möchte, muss nicht mehr auf umständliche Stand-Scanner zurückgreifen. Das Münchner Start Up NavVis bietet eine kinderleicht zu bedienende Alternative. Und möchte das Google Maps für Gebäude werden. NavVis ermöglicht es Dienstleistern und Unternehmen, die gebaute Umgebung als fotorealistische digitale Zwillinge zu erfassen und zu teilen.

Siemens Smart Infrastructure hat eine Smart Building Suite präsentiert, die die Technologien der Unternehmen Comfy und Enlighted umfasst und die Arbeitsplatzumgebung intelligenter, flexibler und nutzerorientierter gestaltet. Mit Echtzeitanalysen, die kontinuierlich aus Benutzereingaben lernen und Verhaltensmuster erfassen, können Arbeitsbereiche nun an die Bedürfnisse der Mitarbeiter*innen angepasst werden. Gleichzeitig geben leistungsstarke Datenanalysen Einblicke in die Nutzung der Räume, um bessere Entscheidungen in Bezug auf Raumoptimierung und Immobilien-Portfoliomanagement zu treffen.

Die deutsche Kleinstadt Herrenberg hat in Zusammenarbeit mit dem High Performance Computing Center Stuttgart einen digitalen Zwilling der Stadt erstellt, den Menschen in der virtuellen Realität erkunden können. Grundsätzlich wurde der Abgleich als eine Form der Datenerhebung eingerichtet, sodass Bürger potenzielle Stadtentwicklungsprojekte bereits vorm Bau integriert in das Stadtleben betrachten und bewerten konnten. Auf Basis dieser Entscheidungen haben bereits einige Umwandlungen begonnen. Zukünftig soll auch ein virtueller Tourismus in die digitale Kleinstadt ermöglicht werden.

Das Thema Klimabilanz wird in der Praxis von Transport- und Logistikdienstleistern immer wichtiger. Denn um ihre eigene Umweltbilanz zu ziehen und zu verbessern, wollen deren Kunden*innen über die CO2-Emissionen informiert werden. Emissionen spielen als Qualitätsmerkmal der Logistikkette eine immer größere Rolle. Von Produkten, die als umweltfreundlich angeboten werden, wird auch erwartet, dass sie möglichst emissionsarm befördert werden. Eine zielgerichtete Klimaschutzstrategie setzt vor allem im eigenen Unternehmen an. Vorrang haben dabei Maßnahmen zur Vermeidung, zumindest aber zur Reduktion von Treibhausgasen. An zweiter Stelle steht der Einsatz von regenerativen Energien. Ein zusätzlicher Beitrag zum Klimaschutz ist darüber hinaus die Kompensation von Treibhausgasemissionen.

Der dänische Supermarkt Netto hat begonnen, klimafreundliche Lebensmittel zu kennzeichnen, um Kunden*innen beim Einkauf von Lebensmitteln mit geringerem CO2-Ausstoß zu unterstützen. Konkret zeigt dabei ein Wolkensymbol auf Regaletiketten differenziert an, welche Artikel bezüglich der CO2-Emissionen am wenigsten schädlich sind. Die Kennzeichnung basiert auf einer Datenbank des grünen Thinktanks CONCITO, der den Klima-Fußabdruck von 500 Lebensmitteln erfasst hat und einen Vergleich ermöglicht sowie Einkaufsdaten analysiert, um herauszufinden, ob die Kennzeichnung zu Änderungen im Kaufverhalten führt.

Der Impact-Tracking-Spezialist Watershed aus den USA hat ein Tool entwickelt, mit dem Unternehmen erfahren können, wie sich hybride Arbeitsmodelle auf den CO2-Ausstoß ihres Unternehmens auswirken. Der Rechner kann zurzeit von Unternehmen in San Francisco, New York, Houston, London und Toronto verwendet werden. Sie geben dazu unter anderem an, wie viele Mitarbeiter*innen sie haben, ob diese in der Stadt oder im Umland wohnen, wie viele Homeoffice-Tage in der Woche vorgesehen sind und wie die Mitarbeiter*innen zur Arbeit pendeln. Das Tool errechnet die Emissionen je nach Fall und will so dabei helfen, klimafreundliche Arbeitsplätze zu schaffen.

Heute bewegen schwere Lastkraftwagen 70 % der in die Vereinigten Staaten versandten Güter und machen 7 % der Treibhausgasverschmutzung in den USA aus. Das 2020 in Detroit gegründete, US-amerikanische Start-up Remora hat eine Gerät entwickelt, das CO2-Emissionen von Sattelzugmaschinen um 80 % reduziert, ohne die Nutzlast, Reichweite oder Fahrzeit zu beeinträchtigen. Remora installiert einen „Behälter“ im Abgassystem, das CO2 speichert. Das so gewonnene CO2 verkauft Remora an Betonproduzenten und andere Endnutzer und hilft so Unternehmen, neue Einnahmen zu erzielen und gleichzeitig ihre Klimaverpflichtungen zu erfüllen

Steigende Energiepreise, abnehmende Energieressourcen und Forderungen von Verbrauchern*innen und der Politik nach umweltfreundlichen Lösungen machen den effizienten Umgang mit fossiler Energie und dem vermehrten Einsatz erneuerbarer Energie zu einer großen Herausforderung für die gesamte Wirtschaft. Die Logistik kann einen entscheidenden Beitrag zu mehr Energieeffizienz, Ressourcenschonung und weltweiter Emissionsreduktion leisten, denn Logistikanwender und -Dienstleister sind besonders von den Auswirkungen steigender Energiekosten betroffen und müssen Ansätze finden, um langfristig wirtschaftlich erfolgreich zu sein. Es bedarf innovativer Lösungen, um mit verbesserten Prozessen in der Intralogistik, dem Transport und auch beim Betrieb von Immobilien Energie zu sparen, die Wirtschaftlichkeit zu erhöhen und gleichzeitig nachhaltiger zu agieren.

Forscher*innen des Fraunhofer Instituts IAP entwickeln eine Technologie, mit der Wasserstoff für den Eigenbedarf produziert werden könnte. Den Strom dafür soll eine Windanlage liefern; ein Tank aus Faserbundwerkstoffen zur Speicherung des Wasserstoffs dienen. Die Windanlage mit speziellen Rotorblättern soll bereits bei einer leichten Brise arbeiten. Der Tank aus Carbonfaser-Verbunden soll viele hundert Bar Druck aushalten können. Die kleine Anlage könnte im eigenen Garten aufgestellt eine Brennstoffzelle im Haus antreiben, die Wärme sowie Strom produziert und das Betanken von Wasserstoffautos zu Hause ermöglicht.

Wissenschaftler*innen der Universität Bielefeld haben thermoelektrische Generatoren zur Umwandlung von Abwärme in Strom entwickelt, ohne dafür seltene Elemente zu verwenden. Für die Herstellung von thermoelektrischen Generatoren wurde bislang die seltene Erde Tellur benötigt, wodurch die Umweltbilanz und Effizienz der Stromerzeugung verschlechtert wird. Die Forscher verwendeten chemische Verbindungen auf Basis von Magnesium und Antimon. Diese wurden zu Pulver zermahlen und verdichtet. In Folge der Synthetisierung konnten sie thermoelektrische Bauelemente herstellen, die effizient elektrische Energie generieren können

Forscher des Georgia Institute of Technology haben eine kleine 3D-gedruckte Gleichrichtungsantenne entwickelt, die elektromagnetische Energie aus 5G-Signalen gewinnen und die Überkapazität von 5G-Netzen nutzen kann, um sie zu einem drahtlosen Stromnetz für die Versorgung von IoT-Geräten zu machen. Genutzt wurde dabei eine auf Rotman-Linsen basierende Gleichrichtungsantenne, die Millimeterwellen bei 28 GH einfangen kann. Das System könnte künftig unter anderem die Möglichkeit für ein passives 5-G-RFID mit großer Reichweite und mm-Wellenlänge für tragbare und allgegenwärtige IoT-Anwendungen öffnen.

Hinter verschlossenen Türen sollte nichts mehr passieren – das ist der Leitsatz der Total Transparency. Dieses Mantra hat auch erhebliche Auswirkungen auf die Lieferketten von Unternehmen. Verbraucher-innen, Regierungen und Unternehmen fordern Informationen über die Systeme und Quellen, die ihre Waren liefern. Sie sorgen sich um Qualität, Sicherheit, Ethik und Umweltauswirkungen. Weitsichtige Unternehmen gehen direkt auf diese neue Bedrohungen und Chancen ein, die sich aus der Frage nach der Herkunft ergeben. Supply Chain Visibility bedeutet aber auch, den Austausch und die Verfügbarkeit von Informationen und Daten innerhalb von Unternehmen und zwischen Unternehmen. Der Schwerpunkt liegt auf den Track-and-Trace-Bedingungen, den Standorten der Waren und Ressourcen, prädiktiven Prognosen, Nachfragedaten sowie einer verbesserten Übersicht über vor- und nachgelagerte Geschäftspartner. Kurz gesagt, Sichtbarkeit steht für Kontrolle und Management der Supply Chain.

Das in Portugal ansässige Startup Sensefinity wurde 2015 gegründet und hat eine cloud-basierte 360-Grad-IoT-Tracking- und Analyselösung für Unternehmen entwickelt, die eine durchgängige Transparenz der Lieferkette ermöglicht. Die dafür vom Startup genutzten innovativen Sensoren sammeln dabei Daten die in die Cloud übertragen sowie über die Blockchain gesichert und in maßgeschneiderte Web- und mobile Anwendungen übertragen werden, um u. a. die Qualität von Lebensmitteln entlang der gesamten Lieferkette auf einfache und kostengünstige Weise kontrollieren können

Das 2017 in Florida gegründete Start-Up PLANT-AG kreierte die erste komplett transparente Lieferkette für Lebensmittel. Die bisherige Undurchsichtigkeit der Lebensmittelherstellung führt zu lebensmittelbedingten Krankheiten, die jährlich 130.000 Amerikaner ins Krankenhaus schicken und für 3.000 den Tod bedeuten. Das Unternehmen will 9 Milliarden US-Dollar an Investition generieren, um eine umfangreiche Blockchain-Technologie direkt in Gewächshäuser zu integrieren. Durch eine intelligente Verteilung der Produktion werden Lieferwege deutlich gekürzt und der gesamte Prozess nachvollziehbar.

Das Start-Up Yaliyomo, das 2016 in Köln gegründet wurde, liefert Daten zu der Herkunft von Produkten über eine sichere, Blockchain-basierte Plattform. Hersteller sollen so Vertrauen aufbauen und die Identität und Integrität ihrer Produkte schützen. Einzelhändler bekommen die Daten über die Plattform von Yaliyomo übermittelt und können so ihrer Rechenschaftspflicht gegenüber all ihren Stakeholdern nachkommen. Hersteller sollen die Daten zudem nutzen, um ihrer Lieferkette zu optimieren, neue Marketing-Kanäle zu entwickeln und Zertifizierungsprozesse zu vereinfachen.