In der Logistik muss es meist schnell gehen und Teams sollen möglichst Hand in Hand arbeiten. Wie sich die Umschlagzeiten mittels eines Handschuhscanners und einer IIoT-Plattform verkürzen lassen, zeigt der Use Case eines Schweizer Unternehmens.

Bei Versandhändlern wie Amazon, Zalando und Co. ist es längst üblich, Bestellungen online nachzuverfolgen. Und auch im B2B-Umfeld ist das Wissen um die wahrscheinliche Ankunftszeit eines LKW (ETA – Estimated Time of Arrival) eine wichtige Kennzahl in der Logistik.

Ein weiches Material, das sich augenblicklich selbst heilt, ist keine Fiktion mehr: Ein Team von Forschenden verändert die Nanostruktur eines neuen dehnbaren Materials so lange, bis es seine Struktur und Eigenschaften wieder voll zurückerhalten kann, nachdem es beschädigt wurde.

Ob individuell angefertigte Orthesen oder 3D-gedruckte Schutzvisiere in der Covid-19-Pandemie – FabLabs stellen die Weichen für innovative Produktentwicklungen und agile Fertigungsprozesse. In Deutschland werden die Strukturen der FabLabs trotz des Potenzials bis jetzt noch selten genutzt.

Homeoffice (nicht nur zu Krisenzeiten), BYOD, Cloud First und Mobile Work – das sind Entwicklungen, die momentan zurecht Hochkonjunktur haben. Doch die damit einhergehende Freiheit birgt auch Risiken, die nicht immer offensichtlich sind.

Die vielzitierte Analogie „Data is the new oil“ braucht dringend ein Update. Insbesondere weil Daten mit vergleichsweise geringem Aufwand einmal um den Globus transportiert werden können. Auch beim Abfluss derselben ist eine Lösung alles andere als trivial.

Bis beim spanischen Autohersteller Seat Autos vom Band rollen, die ohne Fahrer im Straßenverkehr auskommen, wird es wahrscheinlich nicht mehr lange dauern. Einen kleinen Vorgeschmack auf diese Zukunft bietet der Konzern jetzt schon auf dem eigenen Werksgelände in Mortell.

Die Kombination von IoT, Blockchain und Machine Learning ist Voraussetzung für das Konzept der Machine Economy, in der Maschinen, Anlagen, Logistik und Produktion autonom kommunizieren und agieren.

Ein Konsortium aus Industrieunternehmen und Forschungseinrichtungen will schon in zwei Jahren Lösungen zur Absicherung der für das autonome Fahren notwendigen KI-Funktionsmodule erarbeitet haben. Für den Zeitplan verantwortlich ist das Forschungsprojekt KI-Absicherung.

Die Parkplatzsuche in der Stadt kostet häufig Zeit, Sprit und Nerven. Ein Aachener Startup hat eine intelligente Sensorlösung entwickelt, die den innerstädtischen Parkraum digitalisieren kann, ohne dass eine aufwendige Installation nötig ist.