Metaverse und seine Vorgänger

Der ein oder andere mag sich noch an die Online-Gemeinschaften der 1980er Jahre erinnern oder auch die in den 1990er Jahren entstandenen Chatrooms, AOL Instant Messenger und die ersten Social-Media-Sites.

Das Spiel World of Warcraft wurde in den frühen 2000er Jahren zu einer dauerhaften sozialen Szene für Millionen von Menschen, und es entstanden immer mehr Gemeinschaften in und um online basierte Spielewelten.  Eine bekannte Plattform der späten 2000e war «Second Life» und verzeichnete dort bereits etwas mehr als eine Million aktive Nutzer pro Monat, in seinen Hochzeiten waren es 34 Millionen Nutzer.

Wenn man sich heute in Fortnite einloggt, über eine Konsole einem Chat mit Freunden beitritt und mit ihnen ein Spiel beginnt, ist das vor allem für jüngere Generationen eine ebenso soziale Erfahrung wie die meisten anderen physischen Interaktionen.

Das Metaverse sorgt also bereits seit vielen Jahren für eine sukzessive Verschneidung zwischen virtueller Realität (VR), erweiterter Realität (AR) und der realen Welt.  Unser digitales und physisches Leben rücken ständig weiter aneinander und Einkäufe, Unterhaltung und soziale Kontakte finden zunehmend in oder über die virtuelle Welt statt. In der Spiele Welt sind VR Brille und Headset bereits etabliert.

 

 

IIoT und Metaverse

Digitale Zwillinge im Kontext von Industrie 4.0/IIoT werden heute noch oft auf einzelne Produkte oder nur auf eine bestimmte Phase im Lebenszyklus eines Produkts wie etwa die Konstruktionsphase bezogen.

Das Grundkonzept des digitalen Zwillingsmodells basiert auf der Idee, dass ein digitales Informationskonstrukt über ein physisches System als eigenständige Einheit geschaffen wird. Diese digitalen Informationen ist dann ein „Zwilling“ der Informationen, die in das physische System selbst eingebettet sind, und ist mit diesem physischen System während des gesamten Lebenszyklus des Systems verbunden.

 

Im Metaverse verschmelzen die virtuelle und physische Welt miteinander. Im industriellen Metaversum kann beispielsweise eine Persona „Produktionsleiter“ eine gesamte Fabrik in 3D und in Echtzeit sehen und Effekte von Veränderungen simulieren. Es können auf Basis von aktuellen Messwerten, historischen Daten, Daten vergleichbarer Produktionsprozesse, mithilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen Vorhersagen getroffen werden über Standzeiten und Ausfallwahrscheinlichkeiten.

Jede erdenkliche Änderung kann ausprobiert werden ohne tatsächlich Personalaufwand und Kosten zu produzieren. Dies sorgt für eine massive Reduktion von Produktionsausfällen und Risiken für die ständig notwendigen Anpassungen für die Wahrung der eigenen Wettbewerbsfähigkeit.

Konkrete Effekte sind:

  • Personalisierung: Simulation, der Effekte von Anpassungen auf Kundenwünsche
  • Effizienz, Produktivität und Qualität: Direkte Kosteneinsparungen durch Simulation sowie zu einer höhere Produktivität und Qualität der Prozesse
  • Innovation: Die Effizienz ermöglicht neue Geschäftsmöglichkeiten zu erkunden und mit weniger Risiko in Innovationen zu investieren
  • Vorhersage: Da es sich um eine Simulation der Realität handelt,  können künftige Vorfälle vorhergesagt werden
  • Erhöhte Transparenz für Kunden: Besserer Einblick in den Lieferkettenprozess inclusive von 3D-Darstellungen, wie Produkte hergestellt, verteilt und verkauft werden. Vorlaufzeiten für Waren und alle zu erwartenden Verzögerungen werden transparent und geben für alle mehr Planungssicherheit

 

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