AR in der verarbeitenden Industrie
Standardisierung und Innovationsdruck – Kernherausforderungen in der IoT-Branche

Ein Gastbeitrag von Dr. Peter Keitler* 4 min Lesedauer

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Will die Industrie ihre Innovationsfähigkeit erhalten, braucht es dringend mehr Standardisierung hinsichtlich der Datenprozesse. Sie ist Grundvoraussetzung für eine einfache Zusammenarbeit zwischen den beteiligten Subsystemen – das gilt auch für Augmented Reality.

Der Bruch zwischen der Arbeitssphäre von Shopfloor-Personal und der digitalen Welt stellt Unternehmen zunehmend vor Herausforderungen.(Bild:  KI-generiert/frei lizenziert /  Pixabay)
Der Bruch zwischen der Arbeitssphäre von Shopfloor-Personal und der digitalen Welt stellt Unternehmen zunehmend vor Herausforderungen.
(Bild: KI-generiert/frei lizenziert / Pixabay)

Wer nicht innoviert, verliert. Und in der IoT-Branche herrscht ein enormer Innovationsdruck. Doch gerade dieser bringt neue kooperative Lösungsansätze hervor. Im Rahmen des Konjunkturprogramms Manufacturing-X der deutschen Bundesregierung verfolgt beispielsweise die produzierende Industrie das Ziel, schrittweise interoperable Datenräume aufzubauen, um einen vertrauenswürdigen Datenaustausch zwischen Politik, Industrie, Wissenschaft und Verbänden zu ermöglichen und Innovationen zu erleichtern. Das ambitionierte Programm führte mittlerweile dazu, dass Unternehmen alte Geschäftsmodelle ergänzen oder neue, datenbasierte Modelle einführen. So setzen sich moderne Konzepte wie Pay-per-Use oder Equipment-as-a-Service mehr und mehr durch.

Der Drang nach Innovation zeigt sich weiterhin in massiven Investitionen großer Konzerne: So investiert Siemens im Rahmen einer angekündigten Investitionsoffensive über eine Milliarde Euro für den Industriestandort Deutschland. 500 Millionen davon fließen in den Auf- und Ausbau neuer Technologien wie des Industrial Metaverse. Diese Großinvestition sei ein wichtiger Baustein in der Siemens-Strategie, die reale mit der digitalen Welt zu verbinden. Im Metaverse kann Siemens Prozessabläufe dann testen, bevor sie diese in die Realität übertragen, was langfristig Kosten einspart.