Traditionelle Geschäftsmodelle basieren üblicherweise auf einer bestehenden Technologie, sie sind selbsterklärend und bilden den Selbstzweck des Unternehmens. Im Falle eines technologischen Umbruchs zerbrechen alte Geschäftsmodelle und der Prozess beginnt von Neuem. Im gegenwärtigen Zeitalter der Daten kommt es immer wieder zu derartigen Disruptionen. Videotheken und Netflix, Spotify und BMG oder LinkedIn und etablierte Personaldienstleister sind sehr gute Beispiele, anhand der Veränderung durch die Digitalisierung und Datennutzung zu lernen, wie mit 3D-Vision in nahezu jeder Industrie neue Geschäftsmodelle aufgebaut werden können.
(Bild: Framos GmbH)
Ein Geschäftsmodell beschreibt prinzipiell, wie eine Organisation Werte schafft und ihre Kunden bedient. Für die Herstellung von Industriegütern basiert der Wettbewerbsvorteil auf einer konkreten Technologie oder auf einem bestimmten Produktionsprozess. Kunden zahlen für eine bestimmte Technologie oder bestimmte Ware, ein Staubsaugerhersteller verdient sein Geld mit Staubsaugern. Neue Marktteilnehmer müssen sich oft anstrengen, um die konkrete Technologie bzw. das konkrete Produkt zu kopieren oder zu verbessern. Die Welt der Daten funktioniert hingegen völlig anders. Eine Technologie ermöglicht hier Chancen, überholt sich aber schnell selbst, die darauf aufbauenden Wettbewerbsvorteile sind begrenzt. Wir leben im Zeitalter der Daten und sobald neue Technologien eingesetzt werden, entstehen dabei riesige Datenmengen. Diese Datenbanken können wiederum die Basis für verbesserte Technologien und Kundenerlebnisse sein. Mit den Daten können also neue Geschäftsmodelle kreiert werden, die möglicherweise über viele Jahrzehnte Wettbewerbsvorteile schaffen. Denn: Wettbewerbsvorteile auf der Basis von Daten sind sehr viel nachhaltiger als auf Technologien oder Produktionsprozessen basierende Alleinstellungsmerkmale, die relativ einfach kopiert werden können. Unternehmen wie Netflix, Spotify oder LinkedIn verdanken Ihre Marktstellung und ihren Wettbewerbsvorteil ihren Nutzerdaten.
Maximale Transparenz am industriellen Arbeitsplatz - dafür sorgen die interaktiven Echtzeit-Dashboards auf Low-Code-Basis von Peakboard. Durch die neuen Dialogfunktionen können Fehlerquellen in der Produktion noch schneller behoben werden.
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Tiefeninformationen können durch diverse 3D-Methoden wie Laser Triangulation, Stereo-Vision, Multi-View oder Time-of-Flight erzeugt werden. Die aktuellen Disruptionen durch 3D-Vision verursacht dabei nicht die Technologie selbst, sie werden durch die Ökonomie hinter der Technologie hervorgerufen. 3D-Rohdaten in Form von Tiefenkarten, Punktwolken und Gitterpunkten können dafür verwendet werden, Applikationen methodisch zu verbessern oder überhaupt erst zu erstellen. Folglich werden viele Innovationen erst durch die 3D-Technologie ermöglicht bzw. können durch diese erweitert werden. Doch wohin wird sich der Markt entwickeln? Yole Développement, Spezialist für Marktforschung und Strategieberatung, sagt für den 3D-Vision-Markt eine jährliche Wachstumsrate von fast 40 Prozent voraus. Diese Prognose deutet auf die riesigen Chancen und Potenziale hin, die 3D in sämtlichen Branchen entfalten kann. Der Hauptteil des Wachstums entfällt dabei auf den Consumer-Bereich mit Autos, elektrischen Haushaltsgeräten, Mobiltelefonen und smart gesteuerten Haushalten. Staubsaugerroboter verwenden beispielweise 3D-Technik für eine exakte Navigation. Präzise Tiefeninformationen sind dazu immer günstiger verfügbar und machen die 3D-Technologie für die Massenproduktion nutzbar. Weiter soll ein großer Teil des Wachstums auf den industriellen und kommerziellen Bereich entfallen, wo 3D-Technologie für die Prozessüberwachung, die Robotersteuerung und Überwachungsanwendungen in Geschäften, öffentlichen Gebäuden und im öffentlichen Verkehr eingesetzt werden wird, z.B. für die Personenzählung.
Daten sind ohne Frage ein wertvolles Gut, aber wie lässt sich ihr Potenzial für neue Geschäftsmodelle nutzen? In dem Logistikprojekt Iris entladen Roboter automatisch Seefrachtcontainer. Für den Umgang mit den Objekten in einem Container verwenden die Roboter sowohl 2D- als auch 3D-Erkennung. Außerdem werden die Abstände der Objekte mittels semantischer Segmentierung ermittelt. Eine 3D-Kamera bestimmt, wie sich der Roboter dem Objekt im Container nähert und dieses am besten handhabt. Dadurch wird eine komplette Datenbank mit Informationen zum Container und seinem Inhalt erstellt. Durch diese Datenbank steigt die Systemleistung beträchtlich, da sich auf Basis der Daten praktisch jedes Objekt fehlerfrei entladen lässt. Außerdem lernt das System fortwährend, da es eine Rückmeldung erhält, ob der Ladevorgang ordnungsgemäß durchgeführt werden konnte oder ob es zu Problemen kam. Auf Basis dieser Daten sind verschiedene neue Geschäftsmodelle denkbar: Während bisher pro Container oder Zeit abgerechnet wurde, kann die Rechnung an das Transportunternehmen in Zukunft z.B davon abhängen, wie gut es den Container gepackt hat und welcher Automatisierungsgrad beim Entladen angewandt werden konnte. Bei entsprechend hohem Wissen über die Container und die Inhalte sind sogar Geschäftsmodelle realistisch, welche auf der Menge und der Art der Waren basieren, die die Entladestation durchlaufen. Die Informationen über die Waren, die Packqualität und den Versand können etwa verwendet werden, um eine marktbasierte Preisberechnung als Geschäftsmodell einzuführen. Ein weiteres Beispiel ist eine spezielle 3D-Technologie, auf die autonome Fahrzeuge, Drohnen und Roboter vertrauen. Die simultane Lokalisierung und Mapping (SLAM) ermöglicht das autonome Navigieren dieser Geräte und eröffnet so neue Möglichkeiten. Die gesammelten 3D-Daten erhöhen nicht nur die Robustheit des SLAM-Mappings und damit die Genauigkeit des Systems, sie sind auch eine wertvolle Ressource, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Komplette 3D-Ansichten der Welt – indoor und outdoor – lassen sich auf Knopfdruck erstellen und bieten neue Ansätze für existierende Geschäftsmodelle.
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Zeitschrift für Industrie 4.0, Internet of Things & Digitale Transformation
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