Autonome Dinge sind Objekte, die ohne menschliche Aufsicht miteinander und auch mit Menschen in einem erweiterten Ökosystem interagieren. Die Anwendungsgebiete sind hier breit gefasst. Von autonomen Haushaltsgeräten über fahrerlose Transportsysteme in der Fertigung, Drohnen in der Lagerverwaltung, Schadenserkennung in Windkraftanlagen und Gebäuden bis hin zu selbstfahrenden Fahrzeugen: Die neue Autonomie der Dinge ist das Ergebnis des Fortschritts in Bereichen wie künstliche Intelligenz (KI), Netzwerktechnologie sowie Cloud- und Edge-Computing.

Autonome mobile Roboter, Drohnen und Fahrzeuge bieten Unternehmen eine Möglichkeit, ihre Effizienz zu steigern und auch dem Arbeitskräftemangel in bestimmten Geschäftsfeldern entgegenzusteuern. Nicht zuletzt lassen sich auf diese Weise Mitarbeiter vor Gefahren schützen. Im Gesundheitswesen etwa helfen Automated-Guided-Vehicles (AGV) schon heute beim Transport von Material sowie bei der Desinfektion in Krankenhäusern. Mit zunehmender Autonomie mobiler Roboter steigen zudem die Produktivität und das Potenzial zur Kostensenkung. Roboter erzeugen und sammeln riesige Datenmengen. Mithilfe von Computer-Vision, aber auch Objekt- und Mustererkennung finden autonome Fahrzeuge ihren Weg und erfassen dabei ständig Daten wie GPS-Standorte, Bild- und Audiosignale, Temperatur oder Feuchtigkeit. Möglich machen das Sensoren und Kameras, Mikrofone sowie Gas- und Strahlungsdetektoren. Drahtlose Konnektivität, eine intelligente Systemarchitektur und Cloud-Edge-Computing erlauben den Einsatz der gesammelten Daten über KI- und Machine-Learning-Algorithmen. Diese Daten können zu verschiedenen Zwecken analysiert werden, beispielsweise für die digitale Anlagendarstellung im Gebäudeinformationsmanagement, zur Erkennung von Schäden an Strukturen oder Objekten, für intelligente Wartungsszenarien oder die Schaffung eines digitalen Zwillings.

Je nach Tiefe der KI-Stufe sind die Anforderungen an Rechenleistung und Energieverbrauch erheblich. Autonome Geräte können mit dem Grad an Intelligenz ausgestattet werden, den sie für ihre Leistung benötigen. Das beinhaltet eine sogenannte schwache KI auf einem Roboter für einfache und zeitkritische Aufgaben wie Bild- und Objekterkennung ebenso wie leistungsgesteigerte Versionen für anspruchsvollere Tätigkeiten. Hier ist es besonders wichtig, die KI an der richtigen Stelle zu platzieren, um den Roboter nicht zu überlasten und die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung zu erhalten.

In einem intelligenten Netzwerk ist die KI über mehrere Ebenen von einer zentralen Cloud über eine Edge-Cloud bis hin zum einzelnen Roboter verteilt. Die Datenübertragung in die Cloud spart Energie und eignet sich besonders gut für Aufgaben, mit denen die Speicherkapazität des Geräts überschritten wäre. Um die Übertragung an einen zentralen Cloud-Dienst für eine tiefe Verarbeitung oder anlagenübergreifende Modellierung zu beschleunigen, lassen sich die gesammelten Daten an der Edge vorverarbeiten. Dadurch wird unter anderem das Datenvolumen drastisch reduziert. Dieser Ansatz kann auch verfolgt werden, um sensible – etwa personenbezogene – Daten bestmöglich vor einem Zugriff zu schützen.

Autonome mobile Roboter können das Automatisierungspotenzial in verschiedenen Szenarien erheblich steigern. Der Roboter Spot von Boston Dynamics kann auf vier Beinen Treppen steigen, mit maschineller Bildverarbeitung hochauflösende Fotos machen und wertvolle Daten sammeln, um sie zur vorbeugenden Instandhaltung zu nutzen. Ein konkreter Anwendungsfall ist der Einsatz in der Fahrzeuginspektion. Bisher erfassten Autovermieter die Schäden nach Rückgabe der Mietwagen in einem zeit- und kostenaufwendigen manuellen Prozess. Ausgestattet mit Computer-Vision und der erforderlichen Rechenleistung kann Spot hier entlasten, indem er sich eigenständig um das Fahrzeug herumbewegt und dessen Zustand aufnimmt. Als Edge-Device analysiert er die Daten, bevor sie in die Cloud gesendet werden. Das reduziert den Datenstrom und lässt sofortige Erkenntnisse zu. Danach werden die identifizierten Schäden dokumentiert. Mit zusätzlichen Dashboards, die über ein Display in einer App einsehbar sind, können die Mitarbeiter alle Details auf einen Blick erkennen. Auch im Gebäudemanagement beziehungsweise der Anlagenüberwachung kann der Roboter mithilfe vorausschauender Wartungsmodelle und Deep-Learning-Algorithmen potenzielle Gefahren für Gesundheit, Sicherheit oder Umwelt erkennen. Die KI-gesteuerte Sensorik des Roboters ermöglicht präzise visuelle und akustische Messungen ebenso wie Gasdetektion in unzugänglichen Bereichen.

Die Zukunft autonomer Dinge und die damit verbundene Transformation von Geschäftsmodellen war eines der Themen der jährlich im Sommer stattfindenden Reply Xchange. In diesem Jahr fand die internationale Veranstaltung für Kunden und Mitarbeiter online statt, um neueste Produkte und Technologien auf digitalem Weg vorzustellen. Reply erkennt das enorme Potenzial, das in den Fortschritten von Innovationstechnologien liegt. So werden die wirtschaftlichen Auswirkungen analysiert und  neue Anwendungsfelder erforscht, während bereits Projekte umgesetzt und fertige Lösungen angeboten werden, die Mehrwerte generieren.

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