Im Zuge des Technologiefortschritts haben klassische Geschäftsmodelle früher oder später ausgedient. Was man dagegen tun kann? Mithilfe 3D-Vision lassen sich in nahezu jeder Industrie neue Geschäftsmodelle aufbauen.

Traditionelle Geschäftsmodelle basieren üblicherweise auf einer bestehenden Technologie, sie sind selbsterklärend und bilden den Selbstzweck des Unternehmens. Im Falle eines technologischen Umbruchs zerbrechen alte Geschäftsmodelle und der Prozess beginnt von Neuem. Im gegenwärtigen Zeitalter der Daten kommt es immer wieder zu derartigen Disruptionen. Videotheken und Netflix, Spotify und BMG oder LinkedIn und etablierte Personaldienstleister sind sehr gute Beispiele, anhand der Veränderung durch die Digitalisierung und Datennutzung zu lernen, wie mit 3D-Vision in nahezu jeder Industrie innovative Geschäftsmodelle aufgebaut werden können.

Tradition versus Datenwelt

Ein Geschäftsmodell beschreibt prinzipiell, wie eine Organisation Werte schafft und ihre Kunden bedient. Für die Herstellung von Industriegütern basiert der Wettbewerbsvorteil auf einer konkreten Technologie oder auf einem bestimmten Produktionsprozess. Kunden zahlen für eine bestimmte Technologie oder bestimmte Ware, ein Staubsaugerhersteller verdient sein Geld mit Staubsaugern. Neue Marktteilnehmer müssen sich oft anstrengen, um die konkrete Technologie beziehungsweise das konkrete Produkt zu kopieren oder zu verbessern.
Die Welt der Daten funktioniert hingegen völlig anders. Eine Technologie ermöglicht hier Chancen, überholt sich aber schnell selbst, die darauf aufbauenden Wettbewerbsvorteile sind begrenzt. Wir leben im Zeitalter der Daten und sobald neue Technologien eingesetzt werden, entstehen dabei riesige Datenmengen. Gespeichert in Datenbanken können sie wiederum die Basis für verbesserte Technologien und Kundenerlebnisse sein. Mit den Daten können also neue Geschäftsmodelle kreiert werden, die möglicherweise über viele Jahrzehnte Wettbewerbsvorteile schaffen. Denn: Wettbewerbsvorteile auf der Basis von Daten sind sehr viel nachhaltiger als auf Technologien oder Produktionsprozessen basierende Alleinstellungsmerkmale, die relativ einfach kopiert werden können.

Wie 3D-Technologie neue Geschäftsmodelle ermöglicht

Tiefeninformationen können durch diverse 3D-Methoden wie Lasertriangulation, Stereo-Vision, Multi-View oder Time-of-Flight erzeugt werden. Die aktuellen Disruptionen durch 3D-Vision verursacht dabei nicht die Technologie selbst, sie werden durch die Ökonomie hinter der Technologie hervorgerufen. 3D-Rohdaten in Form von Tiefenkarten, Punktwolken und Gitterpunkten können dafür verwendet werden, Applikationen methodisch zu verbessern oder überhaupt erst zu erstellen. Folglich werden viele Innovationen erst durch die 3D-Technologie ermöglicht beziehungsweise können durch diese erweitert werden.
Doch wohin wird sich der Markt entwickeln? Yole Développement, Spezialist für Marktforschung und Strategieberatung, sagt für den 3D-Vision-Markt eine jährliche Wachstumsrate von fast 40 Prozent voraus. Diese Prognose deutet auf die großen Chancen und Potenziale hin, die 3D in sämtlichen Branchen entfalten kann. Der Hauptteil des Wachstums entfällt dabei auf den Consumer-Bereich mit Autos, elektrischen Haushaltsgeräten, Mobiltelefonen und smart-gesteuerten Haushalten, den Smart Homes. Staubsaugerroboter verwenden beispielweise 3D-Technik für eine exakte Navigation. Präzise Tiefeninformationen sind dazu immer günstiger verfügbar und machen die 3D-Technologie für die Massenproduktion nutzbar. Weiter soll ein großer Teil des Wachstums auf den industriellen und kommerziellen Bereich entfallen, wo 3D-Technologie für die Prozessüberwachung, die Robotersteuerung und Überwachungsanwendungen in Geschäften, öffentlichen Gebäuden und im öffentlichen Verkehr eingesetzt werden wird, z.B. für die Personenzählung. 3D-Anwendungen helfen in der Industrie die Produktion zu überwachen und zu automatisieren, die Posen- und Gestenerkennung ermöglicht völlig neue Einsatzmöglichkeiten im Sport und in der Unterhaltungsbranche. 3D-Daten und datenbasierte Geschäftsmodelle haben ein enormes Potenzial für neue Anwendungen geschaffen, die wahrscheinlich sehr bald Realität werden. 

Wie lassen sich aus Daten Wettbewerbsvorteile machen?

Daten sind ohne Frage ein wertvolles Gut, aber wie lässt sich ihr Potenzial für neue Geschäftsmodelle nutzen? Im Logistikprojekt IRiS, bei dem Framos mitarbeitet, entladen Roboter automatisch Seefrachtcontainer. Für den Umgang mit den Objekten in einem Container verwenden die Roboter sowohl 2D- als auch 3D-Erkennung. Außerdem werden die Abstände der Objekte mittels semantischer Segmentierung ermittelt. Eine 3D-Kamera bestimmt, wie sich der Roboter dem Objekt im Container nähert und dieses am besten handhabt. Dadurch wird eine komplette Datenbank mit Informationen zum Container und seinem Inhalt erstellt. Durch diese Datenbank steigt die Systemleistung beträchtlich, da sich auf Basis der Daten praktisch jedes Objekt fehlerfrei entladen lässt. Außerdem lernt das System fortwährend, da es eine Rückmeldung erhält, ob der Ladevorgang ordnungsgemäß durchgeführt werden konnte oder ob es zu Problemen kam.
Auf Basis dieser Daten sind verschiedene neue Geschäftsmodelle denkbar: während bisher pro Container oder Zeit abgerechnet wurde, kann die Rechnung an das Transportunternehmen in Zukunft beispielsweise davon abhängen, wie gut es den Container gepackt hat und welcher Automatisierungsgrad beim Entladen angewandt werden konnte. Bei entsprechend hohem Wissen über die Container und die Inhalte sind sogar Geschäftsmodelle realistisch, welche auf der Menge und der Art der Waren basieren, die die Entladestation durchlaufen. Die Informationen über die Waren, die Packqualität und den Versand können etwa verwendet werden, um eine marktbasierte Preisberechnung als Geschäftsmodell einzuführen.

Autonome Geräte

Ein weiteres Beispiel ist eine spezielle 3D-Technologie, auf die autonome Fahrzeuge, Drohnen und Roboter vertrauen. Die simultane Lokalisierung und Mapping (SLAM) ermöglicht das autonome Navigieren dieser Geräte und eröffnet vollkommen neue Möglichkeiten. Die gesammelten 3D-Daten erhöhen nicht nur die Robustheit des SLAM-Mappings und damit die Genauigkeit des Systems, sie sind auch eine wertvolle Ressource, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Komplette 3D-Ansichten der Welt – indoor und outdoor – lassen sich auf Knopfdruck erstellen und bieten innovative Ansätze für existierende Geschäftsmodelle. Momentan etwa kosten Staubsaugerroboter noch sehr viel Geld. Künftig könnten Verbraucher sehr viel sparen, indem sie sehr günstig ein Modell kaufen, welches im Gegenzug Werbung bereitstellt. Der intelligente, IoT-vernetzte Staubsauger ist anhand von 3D-Daten in der Lage, die genaue Größe der Wohnung, deren Grundriss, die Marken und den Zustand der Möbel sowie den individuellen Einrichtungsstil zu erkennen. Anhand dieser Daten könnte das Einkommensniveau der Eigentümer geschlussfolgert, und bei entsprechender Zustimmung, individualisierte Werbung ausgeliefert werden. Ein Möbelhaus wäre damit in der Lage, potenziellen Kunden ein Sofa vorschlagen, welches auf die Abmessungen deren Wohnung abgestimmt ist und vom Stil und Preis zu deren Lebensstil passt. Diese datenbasierten Modelle würden den Kauf des Staubsaugerroboters extrem günstig machen, da der Hersteller seinen Gewinn mit den verkauften Nutzerdaten erzielt. Zusätzlich ist denkbar, dass Verbraucher Staubsauger nutzungsabhängig leasen und bei Gebrauch des Gerätes entsprechende Werbung erhalten. Mit einem übergeordneten Blick auf diese Geschäftsmodelle darf eine Hypothese des letztjährigen Embedded Vision Summits keineswegs außer Acht gelassen werden: 3D-Karten werden künftig wertvoller sein, als es Google Maps heutzutage sind.

In Daten denken

Unternehmen, die von den disruptiven Möglichkeiten der 3D-Bildverarbeitung profitieren möchten und nach Ideen für künftige Geschäftsmodelle suchen, müssen ihre Prozesse und Anwendungen sehr gründlich durchleuchten und überdenken. Gibt es die Möglichkeit bestehende Applikationen mit Hilfe von 3D-Technologien und ihren Methoden wie SLAM oder Objekterkennung zu verbessern? Können damit neue Anwendungen realisiert werden? Diese Prämissen erlauben dann die Erstellung einer leistungsfähigen Datenbank, die mit einem Wettbewerbsvorteil einhergeht. Zudem werden genau diese Daten die Grundlage für den Einsatz von künstlicher Intelligenz und weiterer innovativer Szenarien, deren Leistungsfähigkeit von großen Datenbanken abhängt. Manager müssen an dieser Stelle darüber nachdenken, welche Art von Daten erfasst wird und wie diese in einem neuen Kontext verwendet werden könnten. Diese Schritte bilden die Grundlage für erfolgversprechende Geschäftsmodelle auf Basis von 3D-Daten – die ihren Wettbewerbsvorteil für die nächsten Jahre unter anderem daraus ziehen, weitere nützliche Daten entstehen zu lassen.