Metaverse

Trendbeschreibung

Auch wenn die Mensch-Maschine-Interaktion immer natĂŒrlicher wird, stellen sich
viele Schnittstellen letztlich doch als nicht alltagstauglich heraus.

Trendbeschreibung

Ein Metaverse oder auch Metaversum ist ein digitaler, virtueller Raum, in dem Menschen mithilfe von Virtual Reality (VR) und Augumented Reality (AR) als Avatare in Echtzeit miteinander interagieren können. Sie leben in einer Parallelwelt, in der die Avatare dieselben Handlungen ausĂŒben, wie Menschen in der echten Welt. Dazu gehören alttĂ€gliche AktivitĂ€ten wie leben, arbeiten sowie auch soziale Interaktionen wie GesprĂ€che oder Beziehungen aufzubauen und zu fĂŒhren. Auch der Kauf und Handel von GegenstĂ€nden, KonsumgĂŒtern oder Dienstleistungen gehört dazu und wird ĂŒber KrypowĂ€hrungen abgewickelt. Die Handlungen sind jedoch nicht begrenzt und es gibt kein Ziel oder Vorgabe fĂŒr die User des Metaverse, analog zu dem echten Leben.

Meta Horizon Worlds: Social Universe

Bevor Sie in Meta Horizon Worlds einsteigen, fragen Sie sich vielleicht: Was ist Meta Horizon Worlds? Meta Horizon Worlds ist eine kostenlose App, die du mit deinem Meta Quest-Headset nutzen kannst. Es ist ein sich stĂ€ndig erweiterndes soziales Universum, in dem du dich mit Freunden treffen kannst, neue Leute kennenlernst, Spiele spielst, an coolen Events teilnimmst und in dem es ĂŒber 10.000 Welten und Erlebnisse zu entdecken gibt. In den Meta Horizon Worlds gibt es immer etwas Neues zu entdecken.

Second Life

Mit Tausenden von virtuellen Erlebnissen und Gemeinschaften gehen Ihnen die Orte, die Sie erkunden können, und die Menschen, die Sie treffen können, nie aus. Musikclubs, Rollenspiel-Communities, virtuelle Kinos und mehr. Second Life ist immer wundervoll, manchmal seltsam und zu 100 % beeindruckend. Second Life ist ein umfassender Ort der Selbstdarstellung. Ganz gleich, ob Sie Ihre Geschichte mit anderen teilen oder sich mit anderen Menschen austauschen möchten, die Ă€hnliche Erfahrungen wie Sie gemacht haben – in dieser brandneuen Ressource erfahren Sie mehr ĂŒber die verschiedenen Gemeinschaften in der Welt.

Lego-Metaverse fĂŒr Kinder

Die LEGO Gruppe und Epic Games haben angekĂŒndigt, dass sie eine langfristige Partnerschaft eingehen, um die Zukunft des Metaverse zu gestalten und es fĂŒr Kinder und Familien sicher und unterhaltsam zu machen. Die beiden Unternehmen werden sich zusammentun, um ein immersives, kreativ inspirierendes und fesselndes digitales Erlebnis fĂŒr Kinder aller Altersgruppen zu schaffen, das sie gemeinsam genießen können. Das familienfreundliche digitale Erlebnis gibt Kindern Zugang zu Werkzeugen, die sie befĂ€higen, selbstbewusst kreativ zu werden, und bietet erstaunliche Spielmöglichkeiten in einem sicheren und positiven Umfeld.

Hydrogen Vehicles

Trendbeschreibung

Auch wenn die Mensch-Maschine-Interaktion immer natĂŒrlicher wird, stellen sich
viele Schnittstellen letztlich doch als nicht alltagstauglich heraus.

Trendbeschreibung

Ein Wasserstofffahrzeug ist ein Fahrzeug, das mit Wasserstoff als Treibstoff betrieben wird. Zu den Wasserstofffahrzeugen gehören wasserstoffbetriebene Weltraumraketen sowie Schiffe und Flugzeuge. Die Energie wird durch die Umwandlung der chemischen Energie des Wasserstoffs in mechanische Energie erzeugt, entweder durch die Reaktion von Wasserstoff mit Sauerstoff in einer Brennstoffzelle zum Antrieb von Elektromotoren oder, seltener, durch die Verbrennung von Wasserstoff in einem Verbrennungsmotor.

Erster deutscher Truck mit Brennstoffzelle

Der Fyuriant (abgeleitet von furious, also mitreißend, begeisternd) ist der erste Truck mit Brennstoffzellenantrieb made in Germany. Er wird von dem Unternehmen Clean Logistics aus Hamburg gebaut, mit eigens entwickelter Hinterachse. Die Betankung dauert ca. 15 Minuten und sorgt fĂŒr eine Reichweite von 400 Kilometern bei voller Beladung. Der erste Großauftrag ĂŒber 5000 H2-Trucks wurde durch GP Joule, einem Anbieter fĂŒr regenerative Energieerzeugung, erteilt.

Wasserstoff laut BVL & DHL im Fokus

Die Bundesvereinigung Logistik (BVL) hat in einer gemeinsamen Befragung mit der DHL und dem Technologieunternehmen Here unter 100 Unternehmen aus Industrie, Handel und Logistikdienstleistung ermittelt, welche Maßnahmen zur Reduzierung von CO2 im Fokus stehen und welche Rolle Antriebstechnologien dabei spielen. Die meisten Unternehmen bevorzugen Wasserstoff, gefolgt von ElektromobilitĂ€t. Einig sind sich die Befragten, dass die Nutzung von Dieselantrieben stark zurĂŒckgehen wird. Eine Umstellung scheitert aber derzeit vor allem noch an der VerfĂŒgbarkeit sowohl der alternativen Antriebe als auch Lade- und Tankpunkte.

Schienenverkehr mit Wasserstoff

Die Deutsche Bahn und Siemens testen erstmals einen Wasserstoffzug mit mobiler Wasserstofftankstelle. Das Projekt H2goesRail wurde erstmals im November 2020 vorgestellt. Der neue Zug Mireo Plus H hat eine Reichweite von ca. 1000 Kilometern und eine Höchstgeschwindigkeit von 160 km/h. Die Betankung verlÀuft erstmalig so schnell wie bei einem Dieseltriebzug, sodass im eng getakteten Regionalverkehr keine EngpÀsse entstehen.

Electric Vehicles

Trendbeschreibung

Auch wenn die Mensch-Maschine-Interaktion immer natĂŒrlicher wird, stellen sich
viele Schnittstellen letztlich doch als nicht alltagstauglich heraus.

Trendbeschreibung

Ein Electric Vehicle (EV) (z. Dt. Elektrofahrzeug) ist ein Fahrzeug, das einen oder mehrere Elektromotoren fĂŒr den Antrieb verwendet die Energie meistens mit einer Batterie speichert. Erste Elektrofahrzeuge entstanden im spĂ€ten 19. Jahrhundert, als die ElektrizitĂ€t zu den bevorzugten Antriebsmethoden fĂŒr Kraftfahrzeuge gehörte und einen Komfort und eine einfache Bedienung ermöglichte, die von den damaligen Benzinfahrzeugen nicht erreicht werden konnten. Verbrennungsmotoren waren etwa 100 Jahre lang die vorherrschende Antriebsmethode fĂŒr PKW und LKW, aber in anderen Fahrzeugtypen wie ZĂŒgen und kleineren Fahrzeugen blieb die elektrische Energie alltĂ€glich. Im 21. Jahrhundert erlebten Elektrofahrzeuge aufgrund technologischer Entwicklungen und einer verstĂ€rkten Konzentration auf erneuerbare Energien und die potenzielle Verringerung der Auswirkungen des Verkehrs auf den Klimawandel und die Luftverschmutzung einen erneuten Aufschwung.

LEAFR

Das 2022 in Hamburg gegrĂŒndete Corporate Venture der Nagel-Group revolutioniert die gekĂŒhlte Lebensmittellogistik mit einem nachhaltigen, emissionsarmen Ansatz. Ihr Fuhrpark nutzt ausschließlich Strom, sie vermeiden zusĂ€tzlichen VerpackungsmĂŒll und setzen auf ein festangestelltes, qualitĂ€tsorientiertes Fahrerteam. In ihrem Bestreben, die Logistikbranche zu revolutionieren, setzen sie auf Innovation, Technologie und Transparenz, um die Lieferprozesse zu optimieren und die Kundenerwartungen zu erfĂŒllen.

Weitere Informationen erhalten Sie hier: Über uns (leafr.de)

Der eTGM von MAN

MAN hat einen Elektro-LKW im Portfolio, der zu 100% elektrisch fĂ€hrt und eine Reichweite von 190 Kilometern besitzt. Der eTGM ist auf den Einsatz im innerstĂ€dtischen Waren- und Lieferverkehr ausgelegt und arbeitet hier besonders energie- und kosteneffizient. Er unterstĂŒtzt Schnellladefunktionen und verfĂŒgt ĂŒber die gleiche Nutzlast wie ein Truck mit Verbrennungsmotor. Aktuell wird er bereits unter anderem durch die Rewe Group in Österreich eingesetzt.

Tesla liefert Semi Truck an Pepsi aus

Tesla begann im Dezember 2022 mit der Auslieferung ihres neuen Semi Trucks an Pepsi. Der Truck soll eine Reichweite von 800 Kilometern bei vollgeladenen 40 Tonnen Gewicht unterstĂŒtzen. FĂŒr eine schnelle Aufladung plant Tesla die sogenannte „Megawatt Charging Solution“. Ein Megawatt entspricht 1000 Kilowatt, wobei die momentan schnellsten E-Autos 270 Kilowatt aufnehmen können. Weitere Vorbesteller des Trucks sind die Deutsche Post mit ihrer Tochter DHL Chain Supply, die US-Brauerei Anheuser-Busch, der US-Nahrungsmittelkonzern Sysco, die Supermarktkette Walmart und der kanadische EinzelhĂ€ndler Loblaws.

Volvo FE Electric zur Abfallentsorgung

Mit dem Volvo FE Electric wurde das erste vollelektrische Serienfahrzeug in der Stadt MĂŒnchen ĂŒbergeben. Es soll zu der Verbesserung der Luftreinheit und Reduzierung des VerkehrslĂ€rms beitragen. Der Volvo FE Electric mit Abrollkipper fĂŒr den Abfallwirtschaftsbetrieb MĂŒnchen (AWM) ist in Bayern der erste vollelektrische LKW, der die Abfallentsorgung unterstĂŒtzt und der erste seiner Art in ganz Deutschland.

RTLS BASED WMS

Trendbeschreibung

Der Begriff ``RTLS-based WMS`` ist eine AbkĂŒrzung fĂŒr ein auf Real-Time Location System (zu Dt. Echtzeit-Ortungssystem) basierendes Warehouse Management System (z. Dt. Lagerverwaltungssystem). Damit ist es möglich, Bewegungen der Sendungen im Lager vollautomatisch zu tracken, ohne diese manuell scannen zu mĂŒssen.

Trendbeschreibung

Der Begriff „RTLS-based WMS“ ist eine AbkĂŒrzung fĂŒr ein auf Real-Time Location System (zu Dt. Echtzeit-Ortungssystem) basierendes Warehouse Management System (z. Dt. Lagerverwaltungssystem). Damit ist es möglich, Bewegungen der Sendungen im Lager vollautomatisch zu tracken, ohne diese manuell scannen zu mĂŒssen. Die Sendungen können ebenfalls in Echtzeit verfolgt und lokalisiert werden. Das RTLS-based WMS stellt einen bedeutenden Paradigmenwechsel gegenĂŒber dem traditionellen WMS dar. Letzteres verfĂŒgt ĂŒber kein explizites Standortbewusstsein – die einzigen Standortinformationen sind einem bestimmten Messpunkt zugeordnet – und sind darauf angewiesen, dass Menschen bei jeder Interaktion Artikel und Standorte korrekt scannten, denn der Standort der GĂŒter wird auf der Grundlage des letzten Scans ermittelt. RTLS-based WMS kann die Benutzerfreundlichkeit und ProduktivitĂ€t in einigen Umgebungen verbessern, z. B. in sehr großen GebĂ€uden oder an Orten, an denen das Scannen problematisch und zeitaufwendig ist.

Tracking & Monitoring von Assets

UnabhĂ€ngig davon, ob Sie fĂŒr die Verwaltung der BestĂ€nde in Ihrem EinzelhandelsgeschĂ€ft oder in einem Distributionszentrum in der Produktion verantwortlich sind, ist die Transparenz aller Ihrer BestĂ€nde eine Voraussetzung fĂŒr ein produktives und gesetzeskonformes Lager. Um eine kontinuierliche Sichtbarkeit zu gewĂ€hrleisten, ist eine RTLS-Lösung (Real-Time Location Service) mit aktiver RFID-Technologie eine Möglichkeit des Tracking und Monitorings. Die Genauigkeit der Ortung kann je nach Technologie von Metern bis zu Zentimetern reichen. Es gibt mehrere verschiedene Arten von RTLS-Technologien, die fĂŒr Ortungssysteme verwendet werden.

Arbeitssicherheit von Lagermitarbeitern

Unternehmen aller GrĂ¶ĂŸenordnungen stehen vor vielen Herausforderungen, aber keine ist so entmutigend wie die Sicherheit der Mitarbeiter in einer Lagerumgebung. Ein wichtiger Aspekt des Lieferkettenmanagements ist die Sicherheit. Da es an jeder Ecke zu UnfĂ€llen kommen kann, ist es fĂŒr Unternehmer wichtig, alle möglichen Lösungen zur Verbesserung der Sicherheit am Arbeitsplatz zu prĂŒfen. Ein Echtzeit-Ortungssysteme (RTLS) im Warehouse kann auch im Bereich der Sicherheit unterstĂŒtzen und eine kontrollierte und sichere Arbeitsumgebung gewĂ€hrleisten.

Plattform fĂŒr Indoor-Tracking

Das auf UWB basierende Echtzeit-Ortungssystem (RTLS) von Sewio besteht aus Hard- und Software, die zusammen eine All-in-One-Plattform bilden, die mehrere AnwendungsfĂ€lle fĂŒr die Ortung in InnenrĂ€umen abdeckt – von der Verfolgung von Vermögenswerten und Materialfluss bis hin zur Ortung von Mitarbeitern aus SicherheitsgrĂŒnden.

WEB3

Trendbeschreibung

Web3 ist ein Konzept fĂŒr eine neue Generation des Internets, welches auf Blockchain-Technologie aufsetzt und Dezentralisierung sowie Token-basierte Wirtschaft beinhaltet.

Trendbeschreibung

Web3 ist ein Konzept fĂŒr eine neue Generation des Internets, welches auf Blockchain-Technologie aufsetzt und Dezentralisierung sowie Token-basierte Wirtschaft beinhaltet. Anstatt große Teile des Internets von BIG Tech Unternehmen zentralisiert kontrollieren zu lassen, wird das Eigentum unter seinen Erstellern und Nutzern verteilt. Es existiert eine Berechtigungsfreiheit, jeder hat den gleichen Zugang und niemand wird ausgeschlossen. Zahlungen oder Transaktionen werden ĂŒber KryptowĂ€hrungen abgewickelt, ohne sich auf veraltete Infrastruktur von Banken und Zahlungsdienstleistern zu verlassen.

Sichere Übertragung von Dokumenten

Beim Versand von Eigentumsurkunden oder anderen hochsensiblen Dokumenten an GeschĂ€ftspartner oder Kunden kĂ€mpfen Unternehmen mit langsamen, teuren und unzuverlĂ€ssigen Papierversanddiensten – und E-Mail bietet einfach nicht die erforderlichen Funktionen. CargoX ermöglicht den Versand von sensiblen VertrĂ€gen oder Urkunden auf höchster Vertraulichkeitsstufe inklusive der Übertragung des Eigentums an den Dokumenten ĂŒber das Ethereum-Netzwerk.

IoT Sensoren zur Überwachung

modum.io kombiniert IoT-Sensoren mit der Blockchain-Technologie und sorgt so fĂŒr DatenintegritĂ€t bei Transaktionen mit physischen Produkten. Die modum-Sensoren erfassen die Umgebungsbedingungen, denen die Waren wĂ€hrend des Transports ausgesetzt sind. Wenn die Ware den Besitzer wechselt, werden die Sensordaten mit den vorher festgelegten Bedingungen in einem Smart Contract in der Blockchain abgeglichen. Der Vertrag bestĂ€tigt, dass die Bedingungen alle vom Absender, seinen Kunden oder einer Regulierungsbehörde festgelegten Anforderungen erfĂŒllen, und löst verschiedene Aktionen aus: Benachrichtigung von Absender und EmpfĂ€nger, Zahlung oder Freigabe der Waren.

Nachverfolgung von Lieferketten

Durch die Kombination von Hightech-Sensoren, Blockchain-Protokoll und Smart Contracts erzeugt AirDAO ein universell ĂŒberprĂŒfbares, gemeinschafts-gesteuertes Ökosystem, um die QualitĂ€t, Sicherheit und Herkunft von Produkten zu gewĂ€hrleisten. Lebensmittel und Medikamente sind lebenswichtige Produkte, aber aufgrund der heutigen globalen Lieferketten ist die Herkunft der Lebensmittel oder Medikamente unbekannt. Mit AirDAO werden globale Lieferketten verbessert, indem ein vertrauenswĂŒrdiges Ökosystem geschaffen wird, in dem die gesamte Produkthistorie zuverlĂ€ssig aufgezeichnet und kommerzielle Transaktionen entsprechend durchgefĂŒhrt werden können.

MACHINE LEARNING CODE GENERATION

Trendbeschreibung

Mit Machine Learning Code Generation kann aus natĂŒrlicher Sprache automatisch der notwendige Quellcode fĂŒr die Softwareentwicklung generiert werden. Als Input wird in natĂŒrlicher Sprache beschreibend formuliert, welche Funktion die Software ausfĂŒhren soll.

Trendbeschreibung

Mit Machine Learning Code Generation kann aus natĂŒrlicher Sprache automatisch der notwendige Quellcode fĂŒr die Softwareentwicklung generiert werden. Als Input wird in natĂŒrlicher Sprache beschreibend formuliert, welche Funktion die Software ausfĂŒhren soll. Anschließend wird der Input via Machine Learning Algorithmen analysiert und daraus ausfĂŒhrbarer Quellcode generiert. Auch der umgekehrte Fall ist möglich: Auf Basis von vorhandenem Quellcode wird eine Dokumentation generiert, welche die Funktionen in natĂŒrlicher Sprache beschreibt. Mithilfe von Machine Learning Code Generation können Softwareanwendungen und Dokumentationen daher auch ohne ausgiebige Programmierkenntnisse generiert werden.

Umwandlung von Sprache zu Code

OpenAI Codex ist ein Abkömmling von GPT-3; seine Trainingsdaten enthalten sowohl natĂŒrliche Sprache als auch Milliarden von Quellcodezeilen aus öffentlich zugĂ€nglichen Quellen, einschließlich Code in öffentlichen GitHub-Repositories. Die wichtigste FĂ€higkeit von GPT-3 ist die Generierung natĂŒrlicher Sprache als Antwort auf eine natĂŒrlichsprachliche Eingabe. OpenAI Codex verfĂŒgt ĂŒber einen Großteil des natĂŒrlichen SprachverstĂ€ndnisses von GPT-3, produziert aber funktionierenden Code, d. h. Sie können Befehle in englischer Sprache an jede Software mit einer API geben. OpenAI Codex ermöglicht es Computern, die Absichten der Menschen besser zu verstehen, was es jedem ermöglichen kann, mehr mit Computern zu machen.

SalesForce entwickelt CodeT5

CodeT5 ist ein Open-Source-Programmiersprachenmodell, das von Forschern bei SalesForce entwickelt wurde. Es basiert auf dem T5-Framework von Google (Text-to-Text Transfer Transformer). Um CodeT5 zu trainieren, hat das Team ĂŒber 8,35 Millionen Beispiele von Programmcode, einschließlich Nutzerkommentaren, aus öffentlich zugĂ€nglichen GitHub-Repositories beschafft. Ein Großteil dieser DatensĂ€tze stammt aus dem CodeSearchNet-Datensatz, der Ruby, JavaScript, Go, Python, PHP, C und C# umfasst, sowie aus zwei C- und C#-DatensĂ€tzen von BigQuery.

Automatische Suche nach Quellcode

Es ist nicht mehr notwendig, die Programmierumgebung zu verlassen, um zu suchen, wie eine bestimmte Funktion zu erstellen ist. Blackbox macht es leicht, den richtigen Codeschnipsel zu finden, ohne dass die Umgebung verlassen werden muss, mehrere Registerkarten geöffnet und Webseiten mit Dokumentation und Ressourcen zu durchsuchen. Geben Sie einfach eine Frage ein, und Blackbox AI generiert automatisch den richtigen Codeschnipsel, in jeder Programmiersprache!

PROCESS MINING

Trendbeschreibung

Sind Daten wirklich der Rohstoff der Zukunft? Wenn ja, dann gilt es jetzt fĂŒr Unternehmen,
diesen Schatz auch zu heben. Process Mining ist bei dieser „Rohstoffgewinnung“ ein neues,
mÀchtiges Werkzeug.

Trendbeschreibung

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

Software optimiert
TransportablÀufe

Das MĂŒnchener Start-up Smartlane hat eine Software entwickelt, mit der Transportprozesse optimiert werden können. Die Software ermittelt durch „Transport Mining“, wie Unternehmen LkwÂŽs und Personal einsetzen können, um AuftrĂ€ge optimal zu erfĂŒllen. Dabei wird die Auftragsliste eines Logistikdienstleisters samt Adressen, Lieferzeitfenster, PrĂ€ferenzen des Endkunden, KapazitĂ€ten der Fahrer und FlottegrĂ¶ĂŸe 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.

Optimierung manueller Prozesse

Das Dortmunder Start-up Motion-MiningÂź 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 KrankenhĂ€usern und Pflegeeinrichtungen. Diese reichen von ortsspezifischen Analysen, ĂŒber AktivitĂ€tskennzahlen bis hin zur Beurteilung der Ergonomie eines Arbeitsprozesses. Auch die Fahrzeug- und Hilfsmittelnutzung kann dabei umfassend ausgewertet werden.

Fitnesshandschuhe
optimieren Workout

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 HandrĂŒcken 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 gleichmĂ€ĂŸiges Training des gesamten Körpers ermöglicht werden. Die Daten werden per App ausgewertet. Diese bietet zugleich VerbesserungsvorschlĂ€ge fĂŒr eine optimale AusfĂŒhrung der Übungen.

INTELLIGENT PERSONAL ASSISTENT

Trendbeschreibung

Auch wenn die Mensch-Maschine-Interaktion immer natĂŒrlicher wird, stellen sich
viele Schnittstellen letztlich doch als nicht alltagstauglich heraus.

Trendbeschreibung

Auch wenn die Mensch-Maschine-Interaktion immer natĂŒrlicher wird, stellen sich viele Schnittstellen letztlich doch als nicht alltagstauglich heraus. Intelligente Assistenten helfen, die Kommunikation mit der Technik in eine Form zu bringen, die Menschen gewohnt sind: in die eines GesprĂ€chs. Anwendungen erhalten dabei eine Stimme oder sogar ein Gesicht, um eine GesprĂ€chssituation zu simulieren. Das Ziel von intelligenten Assistenten ist die situativ angemessene UnterstĂŒtzung des Menschen durch den Einsatz von intelligenten, sich anpassenden Technologien. Dadurch soll die Zielerreichung und Bearbeitung von Aufgaben im beruflichen und privaten Umfeld vereinfacht werden.

Digitaler Coach fĂŒr
Elektroauto-Fahrer

Mercedes hat die App „Mercedes me Eco Coach“ gelauncht, die Fahrer von vollelektrischen und Plug-in-Hybrid-Modellen unterstĂŒtzen und fĂŒr umweltfreundliches Fahrverhalten belohnen soll. Der digitale Assistent liefert Tipps, mit denen Nutzer ihr Auto nicht nur besser kennenlernen, sondern umweltvertrĂ€gliches Fahren adaptieren können. Zudem soll die Lebensdauer der Akkus verlĂ€ngert werden. Dazu erhalten Fahrer bestimmte Aufgaben, wie etwa das Erreichen eines hohen elektrischen Fahranteils. Werden die „Challenges“ gemeistert, erhĂ€lt der Fahrer Punkte. Die kann er im Mercedes Benz Shop einlösen oder fĂŒr CO2-Kompansationen ausgeben.

Sprachassistent antizipiert
Nutzer-Absichten

Amazon hat seinen Sprachassistenten Alexa um die FĂ€higkeit erweitert, eventuelle Absichten des Nutzers zu antizipieren, um die Kommunikation mit Alexa natĂŒrlicher zu gestalten. Dank eines neuen Machine-Learning-Systems soll Alexa aus offenkundigen Fragen ableiten, was Nutzer eigentlich möchten. Fragen sie etwa wie lange der Tee ziehen soll, kann Alexa die empfohlene Dauer ansagen und vorschlagen, den Timer zu aktivieren. Ob Nutzern solche VorschlĂ€ge gemacht werden, entscheidet ein auf Deep Learning basierendes Trigger-Modell, das den Dialograhmen und das Nutzerverhalten berĂŒcksichtigt.

Sprachassistent fĂŒr
Einzelhandelsmitarbeiter*innen

Der Einzelhandelskonzern Walmart hat seinen eigenen Sprachassistenten „Ask Sam“ gelauncht. Eingesetzt wird das Tool zunĂ€chst ausschließlich fĂŒr interne Zwecke, um die Effizienz der Mitarbeiter*innen zu erhöhen. So können Walmart-Mitarbeiter*innen mit diesem Tool unter anderem Preise nachschlagen, Produkte finden, Verkaufsinformationen anzeigen oder aber E-Mails abrufen. Eine enthaltene Notfallbenachrichtigungsfunktion befĂ€higt Manager darĂŒber hinaus dazu, alle Mitarbeiter*innen schnell und effizient ĂŒber Notfallsituationen zu informieren oder sich ferner aktuelle COVID-19-Richtlinien anzeigen zu lassen.

BIG DATA

Trendbeschreibung

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.

Trendbeschreibung

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 schĂ€tzen 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 Ă€ußerst 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 GeschĂ€ftsmodelle zu schaffen.

Software fĂŒr optimale
Fulfillment-Lösungen

Das US-amerikanische Start-up Yantriks, das im Jahr 2014 gegrĂŒndet wurde, bietet EinzelhĂ€ndlern Cloud-basierte Softwarelösungen fĂŒr 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 EinzelhÀndlern bei der Implementierung und Verbesserung von Click-and-Collect-Angeboten, Last-Mile-Deliveries und vielen weiteren Dienstleistungen, die alle zur Steigerung der Umsatzkonversion beitragen.

Geodatenanalyse, was passiert wo.

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

Temperatur-Karten
fĂŒr Metropolen

Das tschechische Start-up ECOTEN erstellt Temperatur-Karten fĂŒr GroßstĂ€dte, um die Auswirkungen des Klimawandels zu visualisieren. In einer ersten Kooperation mit der Stadt Wien wurde eine Temperatur-Karte fĂŒr die Stadt entworfen, die besonders gefĂ€hrdete Bezirke kennzeichnet. Diese sind durch die höchsten Temperaturen, wenige GrĂŒnflĂ€chen und einen großen Anteil von Senioren und Kindern gekennzeichnet. FĂŒr die Karten verwendet das Start-up Satellitendaten und ein geografisches Infomationssystem, das FlĂ€chendaten analysiert. Den betroffenen StĂ€dten werden zudem LösungsansĂ€tze geboten, die in der Stadtplanung berĂŒcksichtigt werden sollen.

MACHINE LEARNING

Trendbeschreibung

Machine Learning ist eine Subdisziplin der Forschung im Bereich der kĂŒnstlichen Intelligenz.
Der Begriff umfasst sÀmtliche Techniken, die Algorithmen selbststÀndiges Lernen durch
exemplarischen Dateninput ermöglichen.

Trendbeschreibung

Machine Learning ist eine Subdisziplin der Forschung im Bereich der kĂŒnstlichen Intelligenz. Der Begriff umfasst sĂ€mtliche Techniken, die Algorithmen selbststĂ€ndiges 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 kĂŒnstliche neuronale Netze inkl. der AusprĂ€gung Deep Learning. Sie wurden von den Prozessen des menschlichen Gehirns inspiriert. Beim Deep Learning werden mit Hilfe zusĂ€tzlicher Ebenen noch bessere Ergebnisse erzielt. Machine Learning ist Ausgangspunkt fĂŒr eine FĂŒlle von Einsatzgebieten – von Sicherheitssystemen ĂŒber Robotics bis hin zu EchtzeitĂŒbersetzern im Ohr des Nutzers. Ein zentraler Fortschrittsbereich ist Computer Vision, eingesetzt bei der Gesichtserkennung und der maschinellen Bildverarbeitung, die autonomes Fahren möglich macht.

Hyperspektrale Bildgebung
fĂŒr Obst und GemĂŒse

Apeel, der kalifornische Entwickler einer Schutzschicht zur Haltbarmachung von Obst und GemĂŒse, will kĂŒnftig 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 HĂ€ndler von Obst und GemĂŒse buchstĂ€blich in die Produkte hineinsehen können. Das System liefert quantifizierbare Daten zum Reifegrad, Frische und NĂ€hrstoffdichte. So sollen nachhaltige Lieferketten von Obst und GemĂŒse ermöglicht und Lebensmittelverschwendung verhindert werden.

Einkaufen ohne Kasse

Das 2014 in San Francisco gegrĂŒndete Start-Up Zippin bietet Lösungen fĂŒr 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 verfĂŒgbar, sodass Kosten niedrig bleiben. Die Treffsicherheit des Systems wird auch bei einer großen Menge an Kunden*innen im Laden nicht reduziert.

Autonomer QualitÀtscheck
in Produktionslinien

Amazon Web Services hat die allgemeine VerfĂŒgbarkeit 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 lĂ€sst. Genutzt wird das System bereits von Unternehmen, um beispielsweise die Inspektion von Produktionslinien zu automatisieren und festzustellen, ob Produkte den QualitĂ€tsvorgaben entsprechen.