Spatial Computing wird die Industrie transformieren

Tiefere Einblicke in alle Arbeitsabläufe ermöglichen effizienteres und schnelleres Arbeiten

Der Idee, den physischen Raum als integralen Bestandteil von computergestützten Erlebniswelten zu betrachten, begegnen wir im Consumer-Umfeld an vielen Stellen – sei es das Uber-Taxi, der Rasenmäher-Roboter oder die U-Bahn-Anzeigetafel: Wo immer Bewegungsabläufe optimiert werden können, ist Spatial Computing zur Stelle. Spatial Computing birgt aber auch für die Industrie erhebliches Potenzial. Entwickler sind dabei, Spatial Computing für die Industrie auf die nächste Stufe zu heben. Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz (KI), Augmented Reality (AR), dem industriellen Internet der Dinge (Industrial Internet of Thing, IIoT), Machine Learning und Sensorik lassen sich Fertigungsprozesse weiter optimieren und massiv vereinfachen. Kenntnisse über jeden Prozessschritt offenbaren neue Einsichten für effizienteres und schnelleres Arbeiten, sparen Zeit und Energie.

Valentin Heun, VP Innovation Engineering, Reality Lab bei PTC,
entwickelt mit seinem Team Spatial-Computing-Technologie für die Industrie und erklärt, was jetzt schon geht und was wir künftig erwarten können.

Herr Heun, Spatial Computing gilt noch als Zukunftstechnologie. Wo gibt es schon heute Einsatzmöglichkeiten in der Industrie?

Spatial Computing kann zum Beispiel für komplexe Wegverläufe in der Fabrik eingesetzt werden. Die räumliche Ausdehnung einer Fabrik muss entsprechend exakt erfasst werden und die Software eine Vielzahl an Optionen einbeziehen, auch Gefahrenzonen oder Rampen. Auch in der Logistik wird Spatial Computing eingesetzt, um zum Beispiel die am stärksten nachgefragten Produktgruppen so zu lagern, dass sie am schnellsten abtransportiert werden können.

Wo ist der Einsatz von Spatial Computing besonders sinnvoll?

Digitalisierung bedeutet für viele Werker, dass sie mit neuen Herausforderungen konfrontiert werden, etwa bei der Programmierung eines Industrieroboters. Bisher lief diese umständlich über komplizierte 2-D-Interfaces. Um diese Umgebung zu verstehen, ist eine langwierige Ausbildung nötig. Mithilfe von Spatial Computing lassen sich Handlungsanweisungen über ein Interface intuitiv mit dem physischen Aktionsraum des Roboters verknüpfen. Etwa, indem einem Roboter mit einer einfachen Armbewegung die Richtung vorgegeben wird oder Wegpunkte mit einem Smartphone platziert werden. Wenn dann noch mehrere Maschinen und Roboter miteinander verknüpft werden, wird der Vorteil von Spatial Computing noch klarer: In einer Fabrik, in der große Mengen an Sensoren ihren Dienst verrichten, ist es eine Herausforderung, den Überblick zu behalten. Spatial Computing kann aufzeigen, an welcher Stelle ein Fehler aufgetreten ist, und eine AR-Anwendung dem Mitarbeiter den Weg dorthin weisen. So lässt sich die Produktivität signifikant steigern.


Das Reality Lab

Das PTC Reality Lab wurde von Absolventen des MIT Media Lab gegründet und hat eine einzigartige Mission: Die Strategie und Vision von PTC durch die Erforschung der Konvergenz der physischen und digitalen Welt voranzutreiben. Wir arbeiten mit künstlicher Intelligenz, Robotik, Augmented Reality, generativem Design, additiver Fertigung, dem Industrial Internet of Things und dem digitalen Zwilling – alles im Kontext der physischen Realität –, um durch die digitale Transformation Industrieunternehmen zu unterstützen, ihren Wettbewerbsvorteil zu verteidigen oder auszubauen.

>>> www.ptc.com/en/about/reality-lab <<<


Wie wirken sich die Anwendungen auf die Effizienz von Fabriken aus?

Waren bisher die Arbeitswege der Mitarbeiter oder von Gütern weitgehend unbekannt, kann nun der komplette Produktionsablauf über Kameras dokumentiert werden. Spatial Computing entwickelt damit den digitalen Zwilling der Fabrik weiter. Künftig lässt sich auch der digitale Zwilling des Werkers kreieren: Über Spatial Heat Maps erhalten Unternehmen Einblicke, an welchem Ort sich die Werker während des Arbeitsablaufs aufhalten, wo Maschinenstillstand herrscht und welche Arbeitswege frequentiert werden. KI kann die Spatial Heat Maps analysieren und somit Handlungsempfehlungen ableiten. Dadurch wird Stillstand vermieden, die Effizienz gesteigert und ein sichereres Arbeitsumfeld für alle Werker geschaffen. Zudem können alle Maschinen auf die idealen Arbeitsabläufe für die Werker programmiert werden.

Das Recht auf Privatsphäre bleibt ein großes Thema. Wie werden die Daten geschützt?

Derzeit werden Prozesse simuliert und vor Ort ihre Dauer per Stoppuhr gemessen. Auf dieser Basis werden Stückzahlen definiert, die pro Stunde erreicht werden sollen. Weiß aber ein Werker, dass er beobachtet wird, strengt er sich vermutlich mehr an und arbeitet schneller. Mit Spatial Computing lassen sich Daten viel präziser erheben und Leistungsvorgaben somit besser mit den Fähigkeiten in Einklang bringen. Es werden dabei nur depersonalisierte Bewegungsmuster, nicht jedoch Videoaufnahmen im Sinne von persönlichen Daten gespeichert.

Was können wir künftig von Spatial Computing erwarten?

PTC investiert nachhaltig in Spatial Computing, wohl wissend, dass die Technologie längst noch nicht ausgereizt ist. Deshalb stellen wir die Vuforia Spatial Toolbox der Open Source Community zur Verfügung, damit diese eigene Programme entwickelt und voneinander lernt. Dabei arbeiten wir neben Partnern aus der Industrie auch mit Universitäten wie dem weltberühmten Massachusetts Institute of Technology (MIT) eng zusammen. Durch das beschleunigte Arbeiten im regen Wissensaustausch mit anderen Protagonisten ist davon auszugehen, dass in naher Zukunft Spatial Computing Teil des Innovationsportfolios von PTC werden wird. Entsprechend sollten sich Unternehmen bereits heute darüber Gedanken machen, wie sie Spatial Computing in ihren Produktionsanlagen intelligent nutzen könnten.

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Bild von Andrew Martin auf Pixabay

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