Spatial Computing in der Geschäftswelt: Anwendungsbeispiele
Julia Rose
Marketing Manager
20 Februar 2024
Vor über zwei Jahrzehnten prägte der britische Softwareentwickler und Visionär Simon Greenwold den Begriff “Spatial Computing”. Seine Definition beschrieb es als die Interaktion zwischen Mensch und Maschine in einem dreidimensionalen Raum. Greenwold war der Meinung, dass die herkömmliche Art der Computerinteraktion ineffizient und unnatürlich sei. Seine Vision bestand darin, Computer in die reale Welt zu integrieren und ein immersives sowie natürliches Benutzererlebnis zu ermöglichen.
Heute ist Spatial Computing nicht länger nur eine Vision, sondern Realität. Es findet Anwendung in verschiedenen Bereichen, sowohl im Alltag als auch in der Geschäftswelt.
In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick darauf, wie Spatial Computing die Geschäftswelt beeinflusst. Wir erklären, was Spatial Computing ist, wie es funktioniert und welche Vorteile diese Technologie bietet. Darüber hinaus stellen wir Ihnen Anwendungsbeispiele vor, um Ihnen ein Verständnis für die Möglichkeiten von Spatial Computing in Unternehmen zu vermitteln.
Was ist Spatial Computing?
Spatial Computing ist eine Technologie, die digitale und physische Welten miteinander verbindet und es Benutzern ermöglicht, auf nahtlosere und immersivere Weise mit Computern zu interagieren. Es bezieht sich auf eine Vielzahl von Technologien, deren Fortschritte in den letzten Jahren erheblich vorangeschritten sind. Zu diesen Technologien gehören künstliche Intelligenz (KI), Kamerensensoren, Computer Vision, das Internet of Things (IoT) und Augmented Reality (AR), Mixed Reality (MR). Diese Fortschritte eröffnen bedeutende Möglichkeiten zur Verbesserung unserer Arbeitsweise, der Datenanalyse und der Prozessoptimierung. Spatial Computing nutzt viele Technologien, um digitale Informationen in einen räumlichen Kontext zu integrieren.
Während herkömmliches Computing Daten und Logik in zwei Dimensionen zusammenführen, integriert Spatial Computing Daten, Logik und 3D-kontextualisierte Informationen, um die physische und digitale Welt genauer miteinander zu verbinden. Dies wird durch die Nutzung verschiedener Datenquellen wie IoT-Sensoren, 3D-Modelle und fortschrittliche Analysen ermöglicht, sowie durch 3D-Ortsdaten, die durch Computer Vision, volumetrische Kameras und ähnliche Technologien möglich gemacht werden.
Microsoft HoloLens, Apple Vision Pro, Meta Quest 3 und Microsoft Azure Kinect
Spatial Computing nutzt eine Vielzahl von Geräten und Hardware-Komponenten, die gemeinsam ein immersives und interaktives Erlebnis ermöglichen. Die folgenden Geräte sind wahrscheinlich eines der bekanntesten Komponenten. Zu diesen gehören unter anderem Datenbrillen wie z.B. die Microsoft HoloLens 2, die Apple Vision Pro und die Meta Quest 3, die als Schnittstelle zwischen uns und der digitalen Welt dienen können. Diese Brillen ermöglichen es uns, virtuelle Objekte in unserer realen Umgebung zu sehen und mit ihnen zu interagieren.
Weitere Technologien für das Spatial Computing sind Tiefenkameras wie die Microsoft Azure Kinect oder die Intel RealSense. Diese Kameras erfassen die Tiefe der realen Welt und ermöglichen es den Geräten, virtuelle Objekte nahtlos in die reale Welt einzufügen. Durch die Kombination von Datenbrillen und Tiefenkameras können wir digitale Inhalte in unserer physischen Umgebung sehen und mit ihnen interagieren.
Die Technologien hinter Spatial Computing
Spatial Computing wird von einer Vielzahl von innovativen Technologien unterstützt, die es ermöglichen, digitale und physische Welten miteinander zu verbinden. Im Folgenden werfen wir einen Blick auf einige dieser Schlüsseltechnologien und wie sie zusammenarbeiten, um das Potenzial von Spatial Computing zu realisieren.
Edge Computing: Diese Technologie bezieht sich darauf, dass Daten nicht an ein zentrales Rechenzentrum gesendet werden, sondern direkt am Ort ihrer Entstehung verarbeitet werden. Im Zusammenhang mit Spatial Computing ermöglicht Edge Computing eine schnellere Verarbeitung und Analyse von räumlichen Daten direkt dort, wo sie gesammelt werden, was zu einer verbesserten Echtzeitreaktion und Effizienz führt.
Computer Vision: Diese Technologie spielt eine entscheidende Rolle im Spatial Computing, indem sie es ermöglicht, den Inhalt von Bildern zu interpretieren und zu verstehen, anstatt nur die Bilder nur zu erfassen.
Sensoren und Sensorfusion: Im Kontext von Spatial Computing kombiniert eine Maschine sensorische Daten von verschiedenen Sensoren, wie Kameras oder GPS, mithilfe von Sensorfusionstechnologien. Durch diese Kombination und Integration verschiedener Sensordaten kann das System ein umfassenderes Verständnis der Umgebung erlangen und präzisere Analysen und Entscheidungen treffen.
Internet der Dinge (IoT): Im Kontext des Spatial Computing nutzt das Internet der Dinge (IoT) ein Netzwerk physischer Geräte, um räumliche Daten zu erfassen und zu analysieren. Dadurch wird ein besseres Verständnis der physischen Umgebung erreicht und die Erfahrungen der Menschen verbessert.
Machine Learning (ML): Diese Technologie ist integraler Bestandteil des Spatial Computing und ermöglicht es einem System, räumliche Daten zu sammeln und zu analysieren, um Muster zu identifizieren und Prozesse zu automatisieren.
Robotik: Wenn Roboter räumliche Daten verwenden, um Aufgaben auszuführen oder sich zu bewegen
Digital Twin: Diese Technologie ermöglicht es Maschinen, mithilfe von Daten, die von Kameras oder Sensoren erfasst wurden, präzise digitale Repräsentationen realer Umgebungen in Form von Point Clouds zu erstellen. Ein Digital Twin dient als virtuelle Kopie oder Abbildung einer physischen Einheit oder Umgebung, was eine Vielzahl von Anwendungen in Bereichen wie Simulation, Analyse und Optimierung ermöglicht.
Anwendungsbeispiele von Spatial Computing
Spatial Computing-Technologie ermöglicht Maschinen, Informationen über physische Räume zu sammeln und Daten über das Verhalten und die Bewegungen von Menschen in der realen Welt zu erfassen. Diese Daten können dazu genutzt werden, menschliche Prozesse zu optimieren und zu automatisieren.
Hier ein paar Beispiele:
Logistik und Lieferkettenoptimierung: Unternehmen nutzen Spatial Computing, um den Fluss von Waren und Materialien in ihren Lieferketten zu verbessern. Durch die Integration von Standortdaten, Sensoren und Echtzeit-Analysen können sie Lieferungen verfolgen, Routen optimieren und Lagerbestände effizient verwalten.
Standortbasiertes Marketing: Einzelhändler und Unternehmen im Bereich Marketing verwenden Spatial Computing, um standortbasierte Werbung und personalisierte Angebote zu erstellen. Durch die Analyse von Kundenbewegungen und Verhaltensweisen in physischen Geschäften können sie gezielt Werbeaktionen auf bestimmte Zielgruppen ausrichten.
Smart Buildings und Facility Management: Spatial Computing wird eingesetzt, um Smart Buildings zu schaffen, die automatisch Ressourcen wie Beleuchtung, Heizung und Klimaanlage optimieren. Durch die Integration von Sensoren und Datenanalysen können Unternehmen Energieeffizienz verbessern, Betriebskosten senken und die Arbeitsumgebung für Mitarbeiter optimieren.
Augmented Reality in der Produktion: In der Fertigungsindustrie wird Spatial Computing genutzt, um Augmented Reality (AR) in Produktionsprozessen einzusetzen. Mitarbeiter können AR-Brillen verwenden, um digitale Anweisungen und visuelle Hilfestellungen in Echtzeit zu erhalten, was zu einer verbesserten Effizienz, Fehlerreduzierung und Schulungsmöglichkeiten führt. Microsoft bietet seinen Kunden zum Beispiel AR Guides an, um die Produktivität zu steigern, Probleme zu lösen oder die Effizienz zu maximieren.
Stadt- und Raumplanung: Städte und Gemeinden setzen Spatial Computing ein, um städtische Räume zu planen und zu optimieren. Durch die Analyse von Verkehrsflüssen, demographischen Daten und städtischen Infrastrukturen können sie fundierte Entscheidungen treffen, um die Lebensqualität zu verbessern, Verkehrsprobleme zu lösen und nachhaltige Entwicklungen voranzutreiben.
Healthcare: In der Chirurgie ermöglicht Spatial Computing Ärzten und medizinischem Personal, komplexe Operationen vorab zu planen, indem sie Patientendaten wie MRTs als 3D-Daten im realen Raum darstellen können. Durch die Integration von Bildgebungstechnologien wie MRI- und CT-Scans können Chirurgen anatomische Strukturen detailliert visualisieren und potenzielle Herausforderungen oder Risiken identifizieren, bevor der eigentliche Eingriff stattfindet. Dies ermöglicht eine präzisere Planung und Ausführung von Operationen, was wiederum die Erfolgsraten verbessern und Komplikationen reduzieren kann.
Lesen Sie mehr darüber, wie wir dem Mixed-Reality-Unternehmen apoQlar geholfen haben, medizinische Bilder, klinische Arbeitsabläufe und die medizinische Ausbildung in eine hochmoderne 3D-Mixed-Reality-Umgebung zu verwandeln: Link
Produktivitätssteigerung: Spatial Computing unterstützt die Produktivität am Arbeitsplatz, indem es intuitivere und effizientere Interaktionen mit digitalen Informationen ermöglicht. Die kürzlich vorgestellte Apple Vision Pro veranschaulicht dies, indem es Benutzern erlaubt, virtuelle 3D-Arbeitsbereiche innerhalb ihrer physischen Umgebung mit Augen- und Handgesten zu manipulieren. Dieser freihändige Ansatz vereinfacht nicht nur Aufgaben, sondern erhält auch eine Verbindung zur realen Welt, verringert die Abhängigkeit von traditioneller Hardware und fördert eine dynamischere und anpassungsfähigere Arbeitsumgebung.
Interiordesign: Spatial Computing bietet Möglichkeiten für die Visualisierung und Planung von Räumen. Technologien wie Augmented Reality ermöglichen es Benutzern, virtuelle Darstellungen von Möbeln und Dekor in ihre tatsächlichen Umgebungen zu projizieren, was einen informierten und kreativen Designprozess ermöglicht. Dieser Ansatz ermöglicht eine realistische Vorschau von Designentscheidungen in realen Kontexten und verbessert die Fähigkeit, Ästhetik, Funktion und räumliche Kompatibilität zu bewerten, ohne dass physische Prototypen benötigt werden. Ein bemerkenswertes Beispiel dafür ist die Anwendung von IKEAs, IKEA Place, die es Benutzern ermöglicht zu visualisieren, wie die Möbel von IKEA in ihren eigenen Räumen passen und aussehen würden.
Die genannten Beispiele verdeutlichen das breite Anwendungsspektrum von Spatial Computing, das weit über die dargestellten Bereiche hinausgeht. Von Logistik und Einzelhandel bis hin zu Gesundheitswesen und Bildung eröffnet Spatial Computing neue Möglichkeiten für die Integration digitaler und physischer Informationen. Unternehmen und Organisationen können diese Technologie nutzen, um ihre Arbeitsabläufe zu verfeinern, Effizienz zu verbessern und innovative Lösungen zu entwickeln.
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Trotz der beeindruckenden Vorteile steht Spatial Computing vor Herausforderungen wie der Integration in bestehende IT-Infrastrukturen, Datenschutzbedenken und der Notwendigkeit hoher Rechenleistung. Unternehmen begegnen diesen Herausforderungen durch den Einsatz modularer Softwarearchitekturen, Investitionen in Datenschutz und die Nutzung von Edge Computing, um Latenzzeiten zu minimieren und eine nahtlose Benutzererfahrung zu gewährleisten.
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