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.

Auch wenn die Mensch-Maschine-Interaktion immer natürlicher 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 Gesprächs. Anwendungen erhalten dabei eine Stimme oder sogar ein Gesicht, um eine Gesprächssituation zu simulieren. Das Ziel von intelligenten Assistenten ist die situativ angemessene Unterstützung 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.

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

Amazon hat seinen Sprachassistenten Alexa um die Fähigkeit erweitert, eventuelle Absichten des Nutzers zu antizipieren, um die Kommunikation mit Alexa natürlicher 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 Vorschläge gemacht werden, entscheidet ein auf Deep Learning basierendes Trigger-Modell, das den Dialograhmen und das Nutzerverhalten berücksichtigt.

Der Einzelhandelskonzern Walmart hat seinen eigenen Sprachassistenten „Ask Sam“ gelauncht. Eingesetzt wird das Tool zunächst ausschließlich für 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 befähigt Manager darüber hinaus dazu, alle Mitarbeiter*innen schnell und effizient über Notfallsituationen zu informieren oder sich ferner aktuelle COVID-19-Richtlinien anzeigen zu lassen.

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.

Die exponentielle Steigerung der Rechenleistung wird durch die nächste Generation von Computern ermöglicht, die auf den Gesetzen der Quantenmechanik beruhen. Der Quantencomputer ist rund Hundert Millionen Mal schneller als ein digitaler Computer. Mit seiner Hilfe wird die Suche in Datenbanken beschleunigt, komplexe Systeme können simuliert und die heutigen Verschlüsselungstechnologien geknackt werden. Das Unternehmen D-Wave Systems gilt als erster Anbieter des kommerziellen Quantencomputings. Zu den ersten Kunden*innen gehören die NASA und Google. Zukünftig kann die Rechenleistung eines Quantencomputers über die Cloud bezogen werden. Quanten-Clouds könnten die Plattformen der Zukunft werden, die große IT-Unternehmen zur Verfügung stellen, und die Ära der Hypercomputation auslösen.

IBM hat eine Programmausführungsumgebung entwickelt, die Quanten- und klassisches Computing für bessere Rechenleistungen verbindet. Dazu werden neben Quantenprogrammen mit dem Entwicklungskit für Quantensoftware Qiskit auch Programme auf konventionelle Hardware hochgeladen. Durch die Kombination können mehr Schaltkreise in einer viel schnelleren Rate ausgeführt werden. So kann eine bis zu 100-fache Beschleunigung für Rechenleistungen erreicht werden. Aufgaben, die mit herkömmlichen Systemen mehrere Monate in Anspruch nehmen, können mit Qiskit in wenigen Stunden ausgeführt werden.

Microsoft stellt seine Plattform Azure Quantum kostenfrei zur Verfügung und lädt Entwickler ein, an Forschungsprojekten teilzunehmen. Die Public Preview des Quantum-Ökosystems bietet ihnen mit dem Quantum Development Kit (QDK) und der Programmiersprache Q# Zugriff auf quelloffene Programmierwerkzeuge. Zudem stellt Microsoft die Open-Source-Schnittstelle Quantum Intermediate Representation (QIR) bereit. Nutzer erhalten auch Zugang zu Anwendungsbeispielen, Ressourcen, Dokumentationen und Tutorials, um Quantenprogramme zu entwickeln. Microsoft will so die Entwicklungsarbeit der Zukunftstechnologie vorantreiben.

Microsoft stellt seine Plattform Azure Quantum kostenfrei zur Verfügung und lädt Entwickler ein, an Forschungsprojekten teilzunehmen. Die Public Preview des Quantum-Ökosystems bietet ihnen mit dem Quantum Development Kit (QDK) und der Programmiersprache Q# Zugriff auf quelloffene Programmierwerkzeuge. Zudem stellt Microsoft die Open-Source-Schnittstelle Quantum Intermediate Representation (QIR) bereit. Nutzer erhalten auch Zugang zu Anwendungsbeispielen, Ressourcen, Dokumentationen und Tutorials, um Quantenprogramme zu entwickeln. Microsoft will so die Entwicklungsarbeit der Zukunftstechnologie vorantreiben.

Im mobilen und flexiblen Alltag werden technische Geräte untereinander und in Netzwerken kabellos vernetzt. Neben etablierten Technologien wie RFID oder LTE haben neue Übertragungsstandards wie Near Field Communication oder neue Bluetooth-Technologien wie Beacons einen Weg in den Alltag der Nutzer gefunden. Zukünftig stehen durch den Einsatz des 5G-Standards eine deutlich höhere Bandbreite und höhere Übertragungsgeschwindigkeiten zur Verfügung, sodass die Datengröße nicht mehr zum limitierenden Faktor wird. Zudem erfolgt die Datenübertragung zunehmend mit Hilfe von Licht, zum Beispiel über Li-Fi. All diese unterschiedlichen Technologien sind die Grundvoraussetzung, um zum Beispiel ununterbrochen über den Aufenthaltsort von Verkehrsmitteln bescheid zu wissen.

Zusammen mit HHLA Sky, einem Tochterunternehmen der Hamburger Hafen und Logistik AG, setzt die Telekom ein Campus-Netz im Hamburger Hafen um. Darüber steuert und überwacht HHLA Sky eine Flotte von Industrie-Drohnen aus einem einzigen Leitstand heraus. Auf den Terminals der HHLA inspizieren die Flugroboter Containerbrücken und Asphaltflächen, um so die Sicherheit auf dem Hafengelände zu erhöhen. Das spart Zeit im Vergleich zu bisherigen Inspektions-Verfahren. Zusätzlich übertragen die Drohnen zuverlässig Sensor- und Flugdaten über das Campus-Netz.

Die Fraunhofer Gesellschaft hat mit „6G Sentinel“ ein Entwicklungsprojekt für Schlüsseltechnologien des kommenden Mobilfunkstandards 6G gestartet. Die Nutzung von Terahertz-Frequenzen ab 100 Gigahertz (GHz) erlaubt extrem hohe Datendurchsätze. Dies ermöglicht Anwendungen wie Virtual Reality, digitale Zwillinge, Teleoperation und autonomes Fahren. Die fünf beteiligten Institute entwickeln gemeinsam Funkkanalmodelle und Link-Level-Simulatoren für den Frequenzbereich zwischen 100 und 300 GHz. Die Forscher wollen darauf aufbauend ein hochintegriertes Terahertz-Sendemodul als Prototyp erstellen.

Forscher der Purdue University haben die Software AppStreamer entwickelt, mit der Apps cloudbasiert auf ein Telefon „gestreamt“ werden können. Die Lösung könnte den Speicherplatzverbrauch von Smartphone-Apps um bis zu 85 Prozent reduzieren. AppStreamer fungiert als eine Middleware zwischen Apps und Betriebssystem eines Smartphones und kann automatisch antizipieren, welche Komponenten einer App in einem jeweiligen Moment benötigt werden. In ersten Tests konnte von Probanden im Bereich Gaming-Apps kein Unterschied zwischen AppStreamer und vollständig installierten Apps festgestellt werden.

Die durch Kryptowährungen bekannte Blockchain-Architektur tritt als sichere Alternative zu zentralisierten Datenbanksystemen auf. In ihr werden Transaktionen wie Warenbewegungen entlang einer Lieferkette auf einer endlosen Aneinanderreihung verschlüsselter digitaler Datenblöcke gespeichert. Die Technologie ist besonders manipulationssicher, da nicht mehr eine zentrale Instanz, sondern mehrere Teilhaber der dezentralen Blockchain-Datenbank die Blöcke verifizieren. Das Vertrauen ist somit ein integraler Vorteil der Technologie und kann Intermediäre wie Banken oder staatliche Institutionen überflüssig machen. Sie gilt als Enabler für Smart-Contract-Geschäfte, bei denen Vorgänge wie Waren- und Zahlungsfreigaben im Sinn einer Wenn-dann-Logik automatisch ausgelöst werden.

Das schweizerische Start-Up Oxi-Zen plant eine gleichnamige Blockchain-basierte Plattform, die transparente Emissionsgutschriften- und Zertifikate vergibt. Die Methode hierfür basiert auf einer globalen Metrik. Diese soll mithilfe von wissenschaftlich verifizierten Daten und Methoden die CO2-Umwandlungskapazität überall auf dem Planten genau messen und verifizieren. Hierzu durchlaufen die Zertifikate einjährige Assessment-Center. Über das Portal können Mitglieder Eigentum an einzelnen Kohlenstoffsenken wie einem bestimmten Wald erwerben, die nicht ersetzt oder wiederverwendet werden können. Der Handel erfolgt über die Blockchain.

Die von IBM und Maersk, der größten Containerschiffsreederei der Welt, entwickelte Blockchain TradeLens realisiert ein enormes Wachstum. Eine Pressemitteilung des Unternehmens verdeutlicht die rapide Adaption der Plattform in der globalen Schifffahrt-Supply-Chain. Inzwischen haben sich mit Hapag-Lloyd und Ocean Network Express Pte. Ltd (ONE) zwei neue Reedereien zur Nutzung der digitalen Plattform entschieden. Dabei ist TradeLens die wohl wichtigste Plattform, die innerhalb kürzester Zeit einen signifikanten Fortschritt verzeichnen konnte.

Das schweizerischen Start-up FoodGuardians bietet die nächste Generation von Mehrwegbehältern und -boxen für den Transport regional und global temperaturempfindlicher Lebensmittel an. Die Kombination aus patentierter Kühltechnologie, modernster Isolierung und Blockchain-Infrastruktur ermöglicht es, die Frische und Rückverfolgbarkeit des Produkts neu zu definieren.