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Wearables 2

WEARABLES

Der Begriff „Wearables“ bezieht sich auf mehrere verschiedene Geräte und Gerätetypen. Sie werden gemeinhin als eine der großen anstehenden Errungenschaften gehandelt, wobei man jedoch durchaus argumentieren kann, dass dieses Versprechen bisher noch nicht vollständig eingelöst wurde, zumindest im Unternehmenskontext.

Wearables sind Geräte, die nicht separat mitgeführt, sondern direkt am Körper getragen werden. Beispiele hierfür sind AR- oder VR-Headsets, Smartwatches, Bodycams und Smart-Windeln. Entscheidend ist dabei, dass das Gerät eine nützliche Funktion erfüllt und dank seiner Form und seines Gewichts bequem über einen längeren Zeitraum getragen werden kann.

 

Potenzielle Vorteile

Die Entwicklungsgeschwindigkeit sowohl von Geräten als auch von Anwendungsfällen hat in den letzten Jahren erheblich zugenommen, da die Hersteller zunehmend in der Lage sind, beträchtliche Rechenleistung und eine große Anzahl von Sensoren in immer kleineren und leichteren Objekten unterzubringen. Dies fand zunächst bei Verbrauchergeräten wie Smartwatches, Aktivitätsmonitoren und VR-Gaming-Headsets Anwendung, erstreckt sich aber inzwischen auch auf viele Einsatzmöglichkeiten im Unternehmensmarkt, z. B.:     

  • Überwachungsgeräte zur kontinuierlichen Beurteilung des Patientenstatus    
  • Virtual-Reality-Geräte für hyperrealistische Schulung   
  • Mixed-Reality-Headsets zur Anleitung von Entstörungs- und Wartungsarbeiten   

Diese Anwendungsfälle, ebenso wie zahllose andere, die derzeit untersucht, implementiert oder vollumfänglich eingesetzt werden, haben vielfältige Vorteile – insbesondere in der aktuellen Pandemie. Dazu gehören:

  • Kosteneinsparungen durch reduzierte Ausfallzeiten von kritischen Geräten
  • Effizienzsteigerung durch bessere Logistik und Lagerverwaltung
  • Risikosenkung durch besser abgestimmte Wartungs- und Reparaturarbeiten

 

Potenzielle Herausforderungen

Die Herausforderungen, mit denen viele Unternehmen in puncto Wearables konfrontiert sind, hängen mit der Identifizierung der richtigen Technologie und des nützlichsten Anwendungsfalles für den Einsatz von Wearables zusammen. Dies, gepaart mit den vielen verschiedenen Ansätzen für Pilotprojekte, macht es Unternehmen oft schwer, die Chancen zu sehen, zumal Investitionen oft schwer zu bekommen sind.

Wenn eine Investition beschlossen ist, besteht die nächste Herausforderung darin, die Erfolgsfaktoren für ein Pilotprojekt genau zu vereinbaren und zu dokumentieren und die Ergebnisse präzise zu messen, um die Aussichten auf die Verwirklichung der Chance zu belegen oder zu widerlegen. Da es sich bei Wearables um eine relativ neue Technologie im Unternehmensbereich handelt, ist es oft schwierig, die verschiedenen Variablen und Probleme zu berücksichtigen, die auftreten können. Viele Testprojekte werden daher abgebrochen, wenn unerwartete Probleme auftreten und die Stakeholder beginnen, das Vertrauen in die Technologie oder den zu testenden Fall zu verlieren.

Zusätzliche Schwierigkeiten bei der Beschaffung der Geräte und der anderen technologischen Komponenten, die für eine erste Testphase und dann (falls gerechtfertigt) für einen vollständigen Rollout benötigt werden, sind ebenfalls nicht ausgeschlossen. Unternehmen sind es teilweise nicht gewohnt, direkt mit Geräteanbietern zu verhandeln, und haben möglicherweise auch Probleme, sich auf ein Setup einer geeigneten Datenumgebung zu einigen, die für eine erfolgreiche Einführung von Wearables benötigt wird.

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COEUS’ ANSATZ

Ausgehend von der Erfahrung von Coeus in der Zusammenarbeit mit Kunden bei der Identifizierung, Pilotierung und Bereitstellung von Wearables hat sich eine Reihe von verlässlichen Anwendungsfällen herauskristallisiert, die in verschiedenen Branchen und Unternehmensgrößen einen klaren Nutzen erbracht haben. Diese sind:

  1. Remote Assist – Verringerung der Notwendigkeit der Anwesenheit von Fachingenieuren vor Ort durch Nutzung von AR/VR, um den Standort extern zu visualisieren und weniger erfahrene Kräfte anzuleiten
  2. Geführte Anweisung – Bereitstellung eines Mixed-Reality-Overlays zur Anleitung von Ingenieuren vor Ort, wobei das Overlay Teile/Komponenten zeigt, mit denen zu arbeiten ist
  3. Echtzeitdaten – Verwendung eines Overlays, um wichtiges Personal mit Echtzeitdaten, z. B. Kennzahlen zum Asset-Performance-Management, am Einsatzort zu versorgen
  4. Diagnose – Einsatz von Mixed Reality zum Vergleich zwischen einem früheren und dem aktuellen Anlagenzustand, um potenzielle Probleme zu identifizieren. Auch Einsatz von KI zur Bestimmung/Erkennung potenzieller Probleme auf der Grundlage der von einem Mixed-Reality-Gerät erfassten Daten
  5. Virtuelle Geografie – Aggregieren von GIS- und BIM-Daten, um ein Overlay mit relevanten Informationen über einen bestimmten Standort/eine bestimmte Stelle bereitzustellen
  6. Layout/Modellierung – Einsatz von Mixed Reality zur Unterstützung der Erstellung von 3D-Modellen. Dies könnte dazu dienen, um mit dem Modell zu interagieren und so die Auswirkungen verschiedener Optionen nachzuvollziehen oder auch um die erfassten Daten zur Modellierung zu nutzen
  7. Schulung – Einsatz von Mixed Reality oder künstlicher Realität, um die Schulung an bestimmten Systemen, Komponenten oder Prozessen zu unterstützen. Mixed Reality hilft Personen, den Prozess zu visualisieren oder die Auswirkungen getroffener Entscheidungen zu demonstrieren
  8. Personallogistik und -sicherheit – Nutzung von Echtzeitdaten, um relevante Mitarbeiter zu informieren und sicherzustellen, dass sie zur richtigen Zeit am richtigen Ort sind, um maximale Effizienz zu gewährleisten. Dient auch zur Information von Personal über Umwelt- und persönliche Sicherheitsrisiken.

Wir haben zudem einige Gesichtspunkte identifiziert, die über Erfolg oder Scheitern des Geschäftsfalls entscheiden können, aber häufig ignoriert werden, wenn der Fokus ausschließlich auf der Technologie liegt. Wir empfehlen Unternehmen, die sich mit Wearables befassen, neben den technologischen Faktoren wie Konnektivität, Kompatibilität und Wartungsfreundlichkeit auch die folgenden Punkte zu berücksichtigen:

  • Nutzen
  • Umfang und Erfolgskriterien
  • Testung
  • Daten
  • Menschliche Faktoren