Digitalisierung

• 3D-Druck
• Augmented Reality (AR)
• Big Data
• Blockchain
• Cloud Computing
• Crowdfunding
• Crowdsourcing / Crowdworking
• Data Mining
• Digitale Revolution / Industrie 4.0
• Digitale Transformation / Digitaler Wandel
• Drohnen / UAS
• E-Government
• Internet of Things / Internet der Dinge
• Künstliche Intelligenz (KI) / Artificial Intelligence (AI)
• Mixed Reality
• Sharing Economy / Share Economy
• Virtuelle Realität (VR)

Beim 3D-Druck werden Gebilde und Gegenstände erschaffen, indem Rohmaterial nach einem digitalen Konstruktionsplan Schicht für Schicht übereinander gelegt wird. Die Ausgangsmaterialien bestehen aus Kunststoffen, Kunstharzen, Keramiken und Metallen. In der Entstehungsphase dienten 3D-Drucker der Herstellung von Modellen und Prototypen. Heute sind 3D-Drucker in der Industrie fest etabliert und durch sinkende Preise sogar für Heimanwender erschwinglich.

Vorteile von 3D-Druckverfahren

In der Industrie wird der 3D-Druck vor allem für Werkstücke verwendet, die herkömmliche Werkzeuge schwer oder nur mit erheblichem Aufwand fertigen könnten (zum Beispiel geschlossene Hohlräume). Ein weiterer bevorzugter Anwendungsbereich sind Produkte, die nur einmalig, in kleinen Serien oder auf Abruf gefertigt werden. Beim 3D-Druck müssen, im Gegensatz zum Metallguss, keine Gussformen angefertigt oder ausgetauscht werden und bei vielen Anwendungen entfällt die Nachbearbeitung des Werkstückes. Somit kann viel Zeit und Material gespart werden, außerdem müssen selten benötigte Ersatzteile nicht mehr auf Lager gehalten werden, weil sie bei Bedarf schnell als Einzelstück hergestellt werden können. Zur Herstellung von Modellen und Prototypen wird 3D-Druck in den Bereichen Kunst und Design, Architektur, Modellbau, Maschinenbau, Automobilbau, Bauverfahren und wissenschaftlichen Laboratorien angewendet. Zur Serienfertigung wird das Verfahren in der Luft- und Raumfahrtindustrie, Medizin- und Zahntechnik, Verpackungsindustrie und beim Bioprinting eingesetzt.

Anwendungsbeispiele:

• Eines der frühesten Einsatzgebiete für 3D-Druck war die Architektur und Denkmalpflege. So werden beispielsweise seit vielen Jahren bei der Fertigstellung der berühmten Sagrada Familia 3D-Drucker verwendet, um Modelle für die Entwürfe des bekannten Architekten und Künstlers Antonio Gaudí anzufertigen. Die Gewölbe der berühmtesten Kathedrale Barcelonas bestehen aus großen Drehhyperboloiden mit dazwischen eingeschalteten hyperbolischen Paraboloiden. Der Komplexitätsgrad dieser Konstruktion ist mit herkömmlichen Methoden kaum noch zu bewerkstelligen, so dass unterstützend immer wieder der 3D-Druck zum Einsatz kommt.
• Auch für die Automobilindustrie bieten 3D-Druckverfahren großes Potential. Neben der leichteren Herstellung bestimmter Ersatzteile können inzwischen Autos vollständig digital entwickelt und schließlich in Einzelteilen gedruckt und zusammengesetzt werden. Die TU-Darmstadt präsentiert bei dem Wettbewerb „Formula Student“ regelmäßig einen der leichtesten Rennwagen der Welt, der seine Gewichtsreduktion dem Einsatz von 3D-Druckern verdankt. Das amerikanische Startup Divergent Microfactories stellt seine extrem leichten Sportwagen vollständig durch 3D-Druck her und zeigt, dass die Herstellung deutlich umweltfreundlicher ist.

Kritik und Probleme

In die öffentliche Diskussion gerieten die 3D-Drucker, weil mit den Druckverfahren auch die Herstellung von Schusswaffen und sogar Lenkraketen möglich ist. Bereits 2013 hatte der US-Amerikaner Cody Wilson den ersten Konstruktionsplan einer funktionstüchtigen Kleinschusswaffe zum Download im Internet bereit gestellt. Diese Pläne wurden in der Zwischenzeit hunderttausendfach heruntergeladen. Dieser Umstand und die Verwendung von Kunststoff als Ausgangsmaterial stellt vor allem die Sicherheits- und Innenpolitik vor neue Herausforderungen.

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Augmented Realität (zu Deutsch: Erweiterte Realität; Abkürzung: AR) bezeichnet eine
computergestützte Wahrnehmung bzw. Darstellung von virtuellen Inhalten in der realen Welt. Im
Gegensatz zur virtuellen Realität taucht der Nutzer hier nicht in eine komplett virtuelle Welt ein,
vielmehr steht die Erweiterung der Realität durch zusätzliche Informationen im Vordergrund. Durch
Verwendung kompatibler Hilfsmittel (Smartphones, Datenbrillen wie Google Glass, Microsoft
HoloLens, Moverio etc.) kann in nahezu allen Bereichen des Alltags Augmented Reality eingesetzt
werden.

Anwendungsbeispiele von Augmented Reality:

• In Versandzentren von Warenhäusern oder Paketdienstleistern können ausgerüstete Mitarbeiter auf automatisierte Weise wichtige Daten zu Produkten oder Paketen abrufen, mit dem Ziel die Bearbeitungszeit zu reduzieren.
• In Museen oder bei regelmäßigen Präsentationen können virtuelle Personen Erklärungen direkt am realen Objekt durchführen. Außerdem ist es möglich, dem Nutzer zu diversenAusstellungsstücken digitale Zusatzinformationen anzubieten, die den Inhalt auf klassischen Exponatsschildern ergänzen.
• Im Bereich der Architektur lassen sich zerstörte historische Gebäude als virtuelle Objekte über die tatsächliche Realität legen, um sie in ihrer früheren Pracht betrachten zu können. Aber auch Neubauprojekte können auf Basis von Bauplänen dank AR-Technik bereits als 3D-Vorschaumodell in die reale Welt projiziert werden.
• Auch bei der Steuerung von Drohnen kommt verstärkt Augmented Reality zum Einsatz. Mit Hilfe von Datenbrillen können der Kamerastream der Drohne und die Drohne selbst gleichzeitig verfolgt werden. So lassen sich besonders leicht hochwertige Videos und Bilder mit Drohnen aufnehmen.

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Mit dem englischen Begriff "Big Data" werden sehr große Datenmengen bezeichnet, die aus den unterschiedlichsten Bereichen stammen können. Im deutschsprachigen Raum wird als Synonym oft der Terminus "Massendaten" verwendet. Von Big Data ist insbesondere dann die Rede, wenn die Menge der verfügbaren Daten den Punkt überschreitet, an dem noch herkömmliche Bearbeitungsweisen genutzt werden können. Die Auswertung kann nach Überschreitung dieses Punkts nur durch intelligente Softwaresysteme vorgenommen werden. Die Gewinnung von Wissen aus Big Data wird als Data-Mining bezeichnet.

Welche Möglichkeiten bietet Big Data?

In der Zeit der fortschreitenden Digitalisierung werden durch das Internet, soziale Netzwerke, Smartphones, technische Geräte, Kameras, Payback-Systeme und viele weitere Quellen jeden Tag Unmengen an Daten gesammelt, die aufgrund ihres immensen Umfangs für die Wirtschaft von enormer Bedeutung sind. Auf Basis von Big Data können beispielsweise exakte Prognosen über Kauf- und Nutzerverhalten erstellt werden, auf deren Basis sich optimierte Vertriebskonzepte entwickeln lassen.

1. Optimierung im E-Commerce: Beim Einkaufen im Internet produzieren die Nutzer von Onlineshops sehr viele Daten, die wertvolle Erkenntnisse liefern können. Durch Auswertung dieser Daten kann beispielsweise herausgefunden werden, zu welchem Zeitpunkt die Kunden am empfänglichsten für Newsletter und Sonderangebote sind oder für welche Artikel sie sich zusätzlich interessieren könnten. Ohne Big Data wären zentrale Marketingfunktionen von großen Onlineshops weitaus weniger effizient.

2. Einsatz in der Forschung: In der Wissenschaft, die seit jeher von Erhebung und Analyse von Daten lebt, ist Big Data ebenfalls nicht mehr wegzudenken. Mit Hilfe von Massendaten lassen sich
beispielsweise die Auswirkungen des Klimawandels analysieren, um Anomalien schneller feststellen und Naturkatastrophen wie Erdbeben vielleicht sogar vorhersehen zu können. Auch in der Medizin kommt Big Data immer häufiger zum Einsatz. Durch das Sammeln von klinischen, molekulargenetischen und ökonomischen Daten lässt sich wertvolles Wissen über die Entstehung und mögliche Prävention von Krankheiten gewinnen.

3. Hilfsmittel für Polizei und Behörden: Durch Analyse gesellschaftlicher Massendaten können Behörden wichtige Hinweise auf kriminelle Aktivitäten und Terrorismus erhalten. Auf dieser Basis kann die Größe und Organisation von Einsatztrupps bei Veranstaltungen im Vorfeld effizienter geplant werden. Aber auch Routinetätigkeiten wie das Streifefahren können durch Datenanalysen besser koordiniert werden.

4. Big Data im Sport: Auch vor dem Profisport machen Digitalisierung und Big Data nicht halt. Als Vorreiter trat der Fußballclub TSG Hoffenheim auf, der von SAP-Mitgründer Dietmar Hopp geführt wird. Während des Trainings werden die Spieler seit geraumer Zeit mit Sensoren ausgestattet, die erfassten Daten werden in Echtzeit von den Trainern mittels einer Datenbrille ausgewertet. So lassen sich die Übungseinheiten optimieren und neuartige Trainingskonzepte entwickeln. Die Methode hat inzwischen erste Nachahmer gefunden und sogar der DFB beteiligt sich an der Förderung der Techniken.

5. Revolution im Straßenverkehr: Durch die zunehmende Vernetzung der Autos und Straßen arbeiten Staumelder immer effektiver und können so dazu beitragen, geballtes Verkehrsaufkommen zu reduzieren. Alternative Routen werden immer früher direkt an die Navigationssysteme in den Fahrzeugen weitergegeben und von den Autofahrern häufiger genutzt. Auch für die stetig voranschreitende Technologie der selbstfahrenden Autos und LKWs stellt Big Data die Basis dar.

Kritik an Big Data

Durch die angeführten Anwendungsbeispiele wurde bereits deutlich, dass das Sammeln von großen Datenmengen bisweilen in die Privatsphäre von Menschen eingreifen kann. Entsprechend sind eventuelle Verletzungen des Datenschutzes und der Persönlichkeitsrechte durch Big Data immer wieder ein Thema. Datenschützer beklagen insbesondere die fehlende Einverständniserklärung der Bevölkerung und die Ungewissheit darüber, wie die gesammelten Daten letztendlich verwendet werden.

Spätestens dann, wenn die Daten nicht mehr anonymisiert erhoben werden und auf ein Individuum zurückführbar sind, muss der Einsatz von Big Data kritisch hinterfragt werden. Dann werden Rückschlüsse möglich, die vielbeschriebene, dystopisch anmutende Szenarien plötzlich nicht mehr realitätsfern erscheinen lassen. Als Beispiel wird häufig eine Versicherung genannt, die den Beitrag eines Versicherungsnehmers erhöht, weil er regelmäßig ungesunde Lebensmittel kauft.

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Blockchain ist eine Technologie, die in der Öffentlichkeit vor allem durch Kryptowährungen wie Bitcoin bekannt wurde, aber weit darüber hinaus Anwendungsmöglichkeiten bietet. Als Blockchain wird eine verschlüsselte Kette von Datenblöcken bezeichnet. Diese ist dezentral auf vielen Knoten (Rechnern) in einem Netzwerk gespeichert und wird durch neue Transaktionen erweitert. Blockchainbasierte Lösungen gelten als transparent und kaum manipulierbar. Durch die Technologie kommen Teilnehmer untereinander zu einem Konsens und ersetzen so Intermediäre.

Experten wie der IT-Analyst Gartner sagen den Durchbruch der Technologie innerhalb der nächsten fünf bis zehn Jahre voraus und rechnen mit einer Transformation der Geschäftswelt.

Technologische Potenziale konsequent fördern und analysieren

Europa wurde in den letzten Jahren in Hinblick auf diverse einflussreiche Digitalisierungsentwicklungen wie beispielsweise Suchmaschinen, Verkaufsplattformen, Hardware und Social-Media-Plattformen abgehängt. Dabei wurde bedeutende Wirtschaftskraft verschenkt. Die Blockchain-Technologie bildet einen Gegentrend zu zentralen Plattformen; daher wird ihr ein großes Lösungspotenzial für vielfältige Anwendungsbereiche in unterschiedlichen Branchen (z.B. Industrie 4.0, Finanz- und Energiewirtschaft, Logistik) zugeschrieben. Dieses Leistungsvermögen gilt es auszuloten und konkrete Anwendungsmöglichkeiten für Unternehmen zu entwickeln. Hier kann sich die Chance für den Wirtschaftsstandort Oberbayern bieten, einen Spitzenplatz zu erreichen.

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Der Begriff Cloud Computing lässt sich mit dem Wort Rechnerwolke ins Deutsche übersetzen und beschreibt im Grunde die Auslagerung von IT-Infrastruktur ins Internet. Das Unternehmen vor Ort hat also nicht mehr Server und leistungsfähige Computer in den eigenen Firmenräumen stehen, sondern nutzt die Kapazitäten von Rechenzentren über das Internet.

Geboren wurde die Idee des Cloud-Computing in amerikainschen Unternehmen, die enorme Rechenleistung für ihr Tagesgeschäft benötigten. Nachts blieben die Hochleistungscomputer aber ungenutzt. Über leistungsfähige Internetverbindungen mit Europa verbunden, konnten Unternehmen dort die Rechenkapazität des amerikanischen Unternehmens nutzen, um wiederum ihr Tagesgeschäft abzuwickeln. Wenn in den USA Nacht ist und die Arbeit ruht, scheint in Europa bekanntlich die Sonne und es wird gearbeitet. Diese Zeitverschiebung wird beim Cloud-Computing genutzt, um die teuren Serverfarmen besser auszulasten damit sie effizienter betrieben werden können.

Neue Möglichkeiten für kleine Unternehmen durch die Cloud

Ein weiterer Vorteil bietet sich dabei für die Nutzer von Cloud-Diensten, die für aufwändige Kalkulationen nicht mehr die enormen Investitionskosten und Risiken eines eigenen Rechenzentrums schultern müssen. Gerade kleine Unternehmen mit geringem Budget profitieren von dieser Entwicklung. Auch im Bereich Software lassen sich mit der Cloud enorme Kostensenkungspotentiale realisieren. Beispielsweise sind die Funktionen zahlreicher Softwareprodukte heute über das Internet kostengünstig im Abo nutzbar. So ist es nicht mehr notwendig, eine in der Anschaffung sehr teure Vollversion eines Programms zu erwerben.

Grundsätzlich werden drei Arten von Cloud-Computing-Services angeboten:

Infrastructure as a Service (IaaS): Die „Cloud“, also das Rechenzentrum des jeweiligen Anbieters, bietet dem Nutzer die freie Verwendung eines sogenannten „virtuellen Computers“ an und der Nutzer ist frei in seiner Entscheidung, wie dieser virtuelle Computer genutzt werden soll bzw. wofür er ihn einsetzt.

Platform as a Service (PaaS): Hier nutzt der Cloud-Kunde vorinstallierte Software auf den Cloud-Computern, um innerhalb dieser Programmierungs- oder Laufzeitumgebungen seine Aufgaben berechnen zu lassen. Der Vorteil liegt hier in der freien Skalierbarkeit der Rechenleistung, die zur Erfüllung der jeweiligen Aufgaben notwendig ist. Benötigt die Lösung einer Aufgabe mehr Rechenleistung, wird dem Nutzer mehr Rechenleistung aus der Cloud zugewiesen.

Software as a Service (SaaS): Als „Service“ wird die Nutzung von Software verstanden, die nicht auf dem eigenen Computer vor Ort, sondern auf den Computern in der Cloud installiert ist. SaaS wird auch als Software on demand (Software auf Abruf) bezeichnet, weil Unternehmen Sie im Bedarfsfall spontan ohne Installationsaufwand einsetzen können.

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Crowdfunding ist eine Form der Projektfinanzierung, die insbesondere im Internet vorzufinden ist. Der Begriff setzt sich aus den Begriffen „crowd“ (Menge) und „funding“ (Finanzierung) zusammen, wobei im deutschsprachigen Raum bevorzugt das Synonym "Schwarmfinanzierung" verwendet wird. Crowdfunding wird in der Regel über spezielle Internetplattformen angeboten, auf denen Unternehmen und Organisationen ihre Projektideen präsentieren können. Zu den bekanntesten Plattformen für Crowdfunding gehören "Kickstarter", "Seedmatch" und "IndieGoGo".

Voraussetzungen und Zieletzung

Ein Crowdfunding-Projekt setzt zunächst ein festes Finanzierungsziel voraus. Der Unternehmer muss also einen festen Betrag nennen, den er für die Umsetzung seines Projekts benötigt. Wird dieser Betrag innerhalb einer bestimmten Laufzeit erreicht, gilt das Projekt als finanziert. Der Unternehmer muss die Mittel anschließend dafür einsetzen, die vorgestellte Idee zu realisieren. Das Erreichen des Finanzierungsziels stellt allerdings nicht das Ende einer Crowdfunding-Kampagne dar. In den meisten Fällen werden zusätzliche Mittel gesammelt, um auf diese Weise eine bessere Endqualität zu erreichen oder den Umfang des Projekts zu erweitern. Diese sekundären Ziele werden „Stretch Goals“ genannt.

Vorteile von Crowdfunding

Der Vorteil beim Crowdfunding für Unternehmen und Projektinhaber liegt in der einfachen Mittelbeschaffung, wodurch diese Art der Finanzierung insbesondere für Start-ups sehr attraktiv ist. Eine gut aufgesetzte Crowdfunding-Kampagne kann auch dazu dienen, mehr über die Zusammensetzung und Größe seiner Zielgruppe zu erfahren und bietet somit enormes Erkenntnispotential, selbst wenn das Finanzierungsziel verpasst wird.

Aber auch Investoren erhalten spezielle Vorzüge für ihre geleisteten Geldmittel. Sie können Ideen, die sie interessieren, risikofrei unterstützen. Sie müssen ihren Beitrag nämlich nur bezahlen, wenn
das Finanzierungsziel erreicht wird. Über Belohnungssysteme werden den Investoren, je nach Höhe der geleisteten Mittel, zusätzliche Boni angeboten. Neben dem eigentlichen Produkt nach Projektabschluss können diese so zusätzliche Leistungen erhalten, die bis hin zu limitierten Premium-Angeboten reichen. Aber auch nicht-materielle Belohnungen können hier inbegriffen sein, wie vor allem Beispiele aus der Film- und Videospielbranche regelmäßig zeigen. Hier werden große Investitionen mit Einladungen zu Meet & Greets oder auch zur weiterführenden Teilnahme an den
Projekten belohnt. Diese Involvierung der Spender in das Projekt reicht über Gastauftritte in den Filmen/Spielen in Form von Gastrollen als Statist bis hin zur Erschaffung virtueller Alter-Egos.

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Crowdsourcing bzw. Crowdworking ist ein Gegenentwurf zum Begriff Outsourcing. Er bezeichnet die Ausgliederung von internen Teilaufgaben an Außenstehende. Im Gegensatz zum Outsourcing
werden die Aufgaben aber nicht an andere Unternehmen, sondern an User im Internet übertragen.

Ziele und Arten von Crowdsourcing

Das Crowdsourcing ist parallel zu den sozialen Medien entstanden und verfolgt ähnliche Ansätze wie beispielsweise Open Source. Die Idee lebt von der vernetzten Kommunikation meist ehrenamtlicher Helfer oder Spender bei Produkten und Dienstleistungen. Crowdsourcing lässt sich in mehrere Konzepte untergliedern:

• Crowdtesting: Eine Gruppe sogenannter „Clickworker“ (meist unbezahlt) testet Produkte oder analysiert Daten und liefert dem Unternehmen wichtiges Feedback zur Qualitätssicherung oder Ideen für Innovationen.

• Crowdfunding: Ideengeber sammeln Kapitalgeber, bzw. Spender, zumeist über soziale Medien und Spendenplattformen.

• Paid Crowdsourcing: Bei dieser professionalisierten Art des Crowdsourcings werden Internetnutzer dafür bezahlt, dass Sie beispielsweise Produkte testen oder andere Aufgaben verrichten, die nicht von Computern übernommen werden können.

Beispiel: Einsatz von Crowdsourcing bei der NASA

Ein bekanntes Beispiel für „Clickworker“ ist die NASA, die im Jahr 2000 die Öffentlichkeit damit beauftragte, Krater auf bereits bekannten Fotoaufnahmen der Marsoberfläche zu identifizieren und zu klassifizieren. Als Teil einer Studie fand die amerikanische Raumfahrtagentur heraus, dass diese Auswertungen wissenschaftliche Standards erfüllen können. Heute sind die freiwilligen Helfer der NASA damit beschäftigt, nicht katalogisierte Asteroiden auszuwerten. Alle Aufnahmen werden mehrfach ausgewertet – die Masse der Clickworker erstellt also nicht nur Auswertungen, sondern gewährleistet gleichzeitig die Qualität der Ergebnisse.

Kritik an Crowdsourcing

1. Bedrohung für professionelle Anbieter: Für Anbieter von Dienstleistungen können existenzielle Bedrohungen entstehen, wenn der betreffende Markt mit kostenlosen Produkten geflutet wird. Die Bildagentur iStockphoto bietet zum Beispiel seit 2006 die Bereitstellung von lizenzfreien Amateurfotografien zu sehr geringen Preisen an. Für professionelle Photographen sind die Gewinnmargen seitdem stetig gesunken.

2. Gefährdung von Arbeitsplätzen: Durch die Entwicklung eines Marktes für sogenannte „Microjobs“ sehen Kritiker zahlreiche sozialversicherungspflichtige Arbeitsplätze gefährdet. Der Deutsche Gewerkschaftsbund warnte im Februar 2016 vor einem „Schattenarbeitsmarkt im Internet“ und eine sich beschleunigende Schaffung prekärer Arbeitsverhältnisse.

3. Keine faire Zusammenarbeit: Bei einer Crowdsourcing-Aktion ist die Beziehung zwischen Unternehmen und den Crowdworkern von hoher Bedeutung. Eine für beide Seiten angenehme Zusammenarbeit ist für positive Ergebnisse essentiell. Die Vergangenheit hat gezeigt, dass Unternehmen aber häufig zu sehr auf ihren eigenen Vorteil bedacht waren und nicht zu ihrem Wort standen. Hieraus können ernstzunehmende Reputationsschäden für Unternehmen entstehen.

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Der Begriff Data Mining bezeichnet computergestützte Methoden zur Auswertung großer Datenmengen (Big Data), die darauf abzielen, Muster und Trends zu ermitteln. Mit Hilfe von Data-Mining-Methoden lassen sich beispielsweise im Marketing Warenkorbananalysen durchführen und Zielgruppensegmentierungen für zukünftige Werbekampagnen vornehmen. Aber auch in der Medizin oder bei der Rechnungsprüfung kommt Data Mining zum Einsatz.

Methodische Ansätze

Im Data-Mining werden diverse Algorithmen eingesetzt, deren Einsatz von der Art der Daten und der Aufgabe bzw. Zielsetzung abhängig ist. Die gängigsten Methoden sind:

• Klassifikation: Die Daten werden analysiert und aufgrund ihrer Merkmale und Zusammenhänge bereits bestehenden Klassen zugeordnet.

• Vorhersage: Aus den Daten werden zukünftige Werte berechnet, die dazu dienen können, Zukunftsprognosen abzugeben.

• Assoziation: Bei dieser Methode werden Abhängigkeiten der Daten festgestellt und quantifiziert. Sie kommt insbesondere bei der statistischen Zusammenhangsanalyse zum Einsatz.

• Clustering: Die Daten werden aufgrund von Ähnlichkeiten gruppiert.

• Erkennung von Ausreißern: Bei dieser Methode werden Daten herausgestellt, die Anomalien aufweisen und mit allgemeinen Trends in der Datensammlung nicht vereinbar sind.

Kritik am Data Mining

Wenn die Datenbasis nicht ausreichend vorbereitet wird, können Data-Mining-Analysen schnell an
ihre Grenzen stoßen und keine repräsentativen Ergebnisse liefern. Eine hohe Datenqualität, die
bereits bei der Datenerfassung sichergestellt werden muss, ist also eine Grundvoraussetzung für
erfolgreiches Data Mining. Aufgrund dieser Fehleranfälligkeit müssen die Ergebnisse stets kritisch
hinterfragt werden.

Neben korrupten Ausgangsdaten sind aber auch die statischen Analyseverfahren der Algorithmen ein Problem. Da sie die Daten ohne Contextwissen analysieren und ihre konkrete Bedeutung in der realen Welt nicht erfassen können, sind viele Endergebnisse von Data Mining nicht sofort nachvollziehbar. Nach jedem Data-Mining-Vorgang ist eine manuelle Prüfung und Interpretation eines Menschen entsprechend unerlässlich.

Des Weiteren werden auch beim Data Mining immer Bedenken darüber geäußert, ob die Methoden mit deutschen Datenschutzrichtlinien vereinbar sind. Durch die Analyse können bisweilen selbst
ursprünglich anonymisierte Daten wieder Personen zugeordnet werden, was eindeutig gegen das Datenschutzrecht verstoßen würde.

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Der Begriff „Digitale Revolution“, bzw. „Industrie 4.0“ ist ein Kunstbegriff, der auf ein Projekt der Hightech-Strategie der Bundesregierung zurückzuführen ist. Die „Industrie 4.0“ soll die industrielle Produktion mit moderner Informations- und Kommunikationstechnik verzahnen. Durch intelligente und digital vernetzte Systeme soll eine weitestgehend selbstorganisierte Produktion ermöglicht werden. Dies erlaubt neue Wertschöpfungsprozesse und schließt alle Stationen eines Produktes in die Betrachtung mit ein, von der Planung, über die Materialbeschaffung, Produktion, Marketing, Personalmanagement bis hin zum Recycling.

Herleitung des Begriffs „Industrie 4.0“

Die Mitte des 18. Jahrhunderts zunehmende Verdrängung von menschlicher Arbeitskraft durch Nutzung nichtmenschlicher Energie legte die Grundlagen der industriellen Revolution. Der Begriff „Industrie 4.0“ nimmt heute direkten Bezug auf die industrielle Revolution, die von Historikern in drei Phasen untergliedert wird:

1. Die Mechanisierung von Handarbeit durch Maschinen.

2. Die mechanische Energieerzeugung und Energieumwandlung vor allem durch die Dampfmaschine.

3. Die massenhafte Verwendung der mineralischen Grundstoffe Kohle und Eisen. Die Digitale Revolution soll nun die vierte Phase verkörpern, in der es verstärkt zur Verdrängung von menschlicher Denkleistung durch Nutzung nichtmenschlicher Rechenkapazität kommt.

Der „Industrie 4.0“ liegen vier grundlegende Organisationsgestaltungsprinzipien zugrunde:

• Vernetzung und Kommunikation: Menschen, Computer, Geräte und Sensoren (Internet of Things – IoT) kommunizieren miteinander.
• Informationstransparenz: Die reale Welt wird in Echtzeit in virtuellen Modellen abgebildet und ist dort abrufbar, zum Beispiel durch Sensoren in einer Fabrikhalle.

• Technische Assistenz: Geräte und Computer sammeln Daten und aggregieren bzw. visualisieren diese in Form von leicht verständlichen Informationen. Auf diese Weise sind Probleme schneller gelöst, menschliche Defizite ausgeglichen oder Menschen bei anstrengenden, unangenehmen oder gefährlichen Arbeiten physisch unterstützt.

• Dezentrale Entscheidungen: Sogenannte „cyberphysische Systeme“ treffen eigenständige Entscheidungen, um zum Beispiel Gefahrensituationen zu erkennen und Maßnahmen einzuleiten, die die Sicherheit wiederherstellen.

Auswirkungen der Digitalen Revolution

Die Digitale Revolution stellt die Gesellschaft vor zahlreiche Herausforderungen. Es müssen zum Beispiel technische Standards und Normen geschaffen werden, um zwischen Mensch und Maschine, aber auch zwischen Maschinen selbst eine Kommunikation zu ermöglichen. Die größte Herausforderung stellt allerdings der drohende Wegfall von Millionen von Arbeitsplätzen durch die digitale Rationalisierung dar. Welche Branchen durch die Digitalisierung besonders bedroht sind, wurde auf dem Internetauftritt der Wirtschaftswoche detailreich beleuchtet.

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Die Digitale Transformation wird auch als „Digitaler Wandel“ bezeichnet und beschreibt einen Veränderungsprozess, der in digitalen Technologien verwurzelt ist. Durch die stetig steigende Bedeutung digitaler Inhalte in der Arbeitswelt und im Alltag betrifft dieser Veränderungsprozess die gesamte Gesellschaft. Vor allem Unternehmen müssen die Entwicklungen stetig beobachten, bewerten und auf sie reagieren, um konkurrenzfähig zu bleiben.

Auswirkungen der Digitalen Transformation

Häufig wird die Digitale Transformation mit der industriellen Revolution verglichen. Während der industriellen Revolution veränderte die Erfindung der Eisenbahn das Wirtschaftsleben nachhaltig und allumfassend. Ähnliche Veränderungen bringen die immer schneller werdende Abfolge von digitalen Innovationen im Computerbereich auf den Weg. Nicht nur die digitage Infrastruktur wird stetig weiter ausgebaut (Ausbau der Internetanschlüsse, Mobilfunkgeräte und Computer für Jedermann), auch die Verwendungsmöglichkeiten und das Wissen von Mitarbeitern und Kunden nimmt immer mehr zu.

Das beste Beispiel für die steigende Tendenz zum Digitalen ist die Vermarktung von Produkten und Dienstleistungen. Ist ein Anbieter nicht über das Internet auffindbar, wird er auch nicht mehr gefunden. Wo früher ein Inserat bei den Gelben Seiten unabdingbar war, müssen die Unternehmen von heute im Internet präsent sein. Dieser Umstand übt einen enormen Druck auf Unternehmen aus, sich an die veränderten, digitalen Bedingungen anzupassen und die Digitalisierung im eigenen Unternehmen umzusetzen.

Berufsbilder verändern sich

Die notwendigen Anpassungen im Zuge der Digitalen Transformation betreffen natürlich auch die Arbeitsweisen in den Unternehmen. Mitarbeiter in der Verwaltung, aber auch in der Produktion, müssen heute immer häufiger mit Computern und fachspezifischer Software umgehen können. Neue digitale Wertschöpfungsprozesse erfordern die Verwendung neuer Softwareprodukte, so dass Schulungen für Mitarbeiter unumgänglich werden. Insbesondere in Berufen, die lange Zeit nicht auf Computer angewiesen waren, ist die Integration der neuen Technik eine immense Herausforderung.

Aufrüstung der IT-Ausstattung

Auch die Anforderungen an die IT-Infrastruktur der Unternehmen werden immer umfangreicher. Leistungsfähige Systeme, neue Software und schnellere Internetanschlüsse müssen den Mitarbeitern zur Verfügung gestellt werden, damit der Übergang ins digitale Zeitalter gelingen kann. Derartige Anschaffungen sind in den Zeiten der Umstellung mit hohen Kosten verbunden, die insbesondere kleine Unternehmen hart treffen können.

Investitionen können sich auszahlen

In Forschung und Entwicklung ergeben sich durch die Digitale Transformation enorme Möglichkeiten für Produktinnovationen. Die Verknüpfung von Millionen von Patientendaten (Big Data) ermöglicht in der pharmazeutischen Forschung, unterstützt durch künstliche Intelligenz, die Entdeckung neuartiger Wirkstoffe und Medikamente. Start-Ups generieren ganze Geschäftsmodelle auf der Grundlage neuer Möglichkeiten, die das Internet bietet, und Werbeagentueren steuern Werbekampagnen gezielt auf genau definierte Zielgruppen aus. Ohne das Internet und die Datenmengen, die von Social-Media-Plattformen (Facebook, Twitter, Instagramm, etc.) gesammelt werden, wäre eine derart genaue Ansprache potentieller Kunden nicht möglich.

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Drohnen sind unbemannte Fahrzeuge, die sich fern- oder programmgesteuert bewegen und operieren können. Der Begriff wird vornehmlich für Luftfahrzeuge verwendet, lässt sich jedoch auch auf Land- und Wasserfahrzeuge übertragen. Geprägt wurde der Begriff vor allem durch den Einsatz bewaffneter Kampfdrohnen durch die amerikanische Luftwaffe. Inzwischen werden Drohnen aber sehr vielseitig eingesetzt und sind ein wichtiger Bestandteil der Digitalen Revolution.

Einsatzgebiete – Aufklärung, Begutachtung und Dokumentation

Einer der prominentesten Einsätze für Überwachungs- und Aufklärungsdrohnen in der Neuzeit war die Erkundung des havarierten Atomreaktors in Fukushima (Japan), einer für Menschen in einem lebensgefährlichen Maß verstrahlten Umgebung. Für ähnliche Einsätze haben die Universitäten Dortmund, Paderborn und Siegen eine Drohne entwickelt, die mit Gasmessgeräten ausgestattet ist und eine Gefahrenstelle erkunden soll, bevor menschliche Hilfs- und Rettungskräfte zum Einsatz kommen.

Aber nicht nur in lebensfeindlichen Umgebungen werden Aufklärungsdrohnen eingesetzt. Auch schwer zugängliche Regionen oder unpassierbare Wege sind ideale Einsatzorte für Drohnen. 2014 wurden zum Beispiel Multicopter-Drohnen eingesetzt, um Verwüstungen eines Tropensturms zu eruieren, da eine geschlossene Wolkendecke die Auswertung von Satellitenbildern unmöglich machte.

Auch für die Medien spielen Kameradrohnen eine immer wichtigere Rolle. Die Polizei setzt seit 2009 verstärkt Drohnen zur Überwachung von Menschenmassen ein. Wo Archäologen früher viel Geld in Flugstunden mit richtigen Flugzeugen investieren mussten, um Umrisse antiker Bauwerke aus der Luft zu finden, sind heute wesentlich preiswertere Flugdrohnen das Mittel der Wahl.

Einsatzgebiet – Landwirtschaft

In der Landwirtschaft werden Drohnen gleich mehrere Einsatzgebiete zugeschrieben. Zum einen werden Drohnen (bislang nur vereinzelt) dazu verwendet, um Schädlinge gezielt zu bekämpfen. Dabei werden Schädlingsbekämpfungsmittel unter Verwendung von GPS-Ortsangaben sehr genau platziert. Ein weiterer Vorteil von digital gesteuerten Drohnen ist die extrem exakte, computergestützte Dosierung von Pflanzenschutzmitteln, die ein menschlicher Pilot nicht leisten könnte. Aktuell kann von einem Verdrängungseffekt der Piloten durch Drohnen noch nicht gesprochen werden, weil die benötigte Größe der Schutzmitteltanks nicht mit den noch relativ kleinen und leichten Drohnen-Prototypen kompatibel ist. Bislang setzen lediglich 4 % der landwirtschaftlichen Betriebe Drohnen ein. Diese Zahl wird in Zukunft aber sehr wahrscheinlich deutlich ansteigen.

Des Weiteren wurde 2016 erstmals eine Drohne im Weinbau eingesetzt. Die sogenannte Nur-Flügel-Drohne sollte mit seiner Silhouette einen Falken simulieren, um Stare zu vertreiben, die räuberisch gleich ganze Weinberge besetzten und dort massive Ernteausfällen herbeiführten. Mit verschiedenen Sensoren ausgestattet, bieten Drohnen zudem eine ideale Möglichkeit für Landwirte, Fehlentwicklungen zu erkennen, die mit dem bloßen Auge erst wesentlich später wahrzunehmen wären. Zum Beispiel können Temperaturschwankungen (gemessen von Wärmebildkameras) wichtige Erkenntnisse über die mangelhafte Bewässerung von Feldern liefern. Der Einsatz einer fliegenden Wärmebildkamera zum Aufspüren von Wildbeständen in Baden-Württemberg ist seit 2017 bekannt.

Einsatzgebiet – Logistik

Die Global-Player Amazon und Deutsche Post forschen seit 2014 an Zustelldrohnen für den kommerziellen Einsatz. Bei einer Nutzlast von 2,5 kg und einer Reichweite von 16 km sind die Modelle derzeit allerdings noch nicht marktreif.

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E-Government (zu Deutsch: elektronische Regierung) beschreibt die Vereinfachung und die Durchführung von Prozessen zwischen behördlichen Institutionen mit Hilfe von digitalen Technologien. Auch die Kommunikation zwischen Bürgern und Regierung soll durch das Konzept verbessert werden. Das Ziel des E-Governments liegt dabei insbesondere in der Verbesserung der Wirtschaftlichkeit im öffentlichen Sektor, der Verbesserung von Standortbedingungen und der Vereinfachung und Automatisierung von Abläufen.

Vorteile des E-Governments

Durch eine einfachere und effizientere Verwaltung ist es durch E-Government einerseits möglich Kosten einzusparen, andererseits bieten sich insbesondere für Bürger und Unternehmen erhebliche Vorteile. So können diese ortsunabhängig und ohne Restriktion durch Öffnungszeiten mit Behörden kommunizieren, sodass der Gang zum Amt im Idealfall überflüssig wird. Ebenso können Informationen und Anträge auf diese Weise schneller übermittelt und bearbeitet werden, was zu einer zeitlichen Einsparung führt, die wiederum zur Kostenersparnis beiträgt.

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Das Internet der Dinge (englisch: Internet of Things) bezeichnet die zunehmende Vernetzung von Geräten, Sensoren und Fahrzeugen mit dem Internet. Es umfasst also Alltagsgegenständen wie Drucker, Fernseher und Telefone, allerdings zunehmend auch moderne Kühlschränke, Bügeleisen und natürlich Autos.

Diese Geräte sind zumindest theoretisch in der Lage untereinander zu kommunizieren und die gewonnenen Daten weiterzuleiten oder auf gelieferte Daten zu reagieren. Der Begriff geht zurück auf Kevin Ashton, der erstmals 1999 den Begriff „Internet of Things“ in einem Fachartikel verwendet hat.

Ziele und Nutzen des Internet of Things

Ziel des Internet of Things ist es, Daten über das Umfeld der jeweiligen Sensoren zu erheben und zur Weiterverarbeitung zur Verfügung zu stellen. Die gesammelten Informationen können sowohl zur Verbesserung der Nutzbarkeit des Geräts selbst ausgewertet werden (Früherkennung von Wartung oder Austausch etc.) als auch zur Verbesserung der Situation des umgebenden Bereiches dienen. So kann beispielsweise die Reduktion des Energieaufwandes zur Beheizung eines
Wohnraums an eine Vielzahl von Informationen gebunden werden, die das Gerät automatisch sammelt und verarbeitet.

Der Unterschied zwischen Geräten im Internet of Things und beispielsweise einem autonom fahrenden Auto liegt in der Vernetzung. Autonom arbeitende Systeme treffen Entscheidungen ohne externe Datenbasis, vernetzte Geräte kommunizieren untereinander. Dennoch können selbstfahrende Autos als Bestandteil des Internet of Things integriert werden.

Kontrollierter Ausbau des Internet of Things

Das Internet of Things bietet sowohl für Unternehmen als auch für Privatleute enormes Potential. Um dieses erschließen zu können, muss die Entwicklung des Systems jedoch methodisch vorangetrieben und stetig verbessert werden. Wichtige Themen sind hierbei beispielsweise:

• Einführung von Standards und Normen zur Sicherstellung der effizienten Vernetzung
• Etablierung einer einfach zugänglichen, sicheren und allgemeinen Netzwerkanbindung
• Senkung der Kosten für Geräte, die Bestandteil des Internet of Things sind (Gerätekosten, Inbetriebnahmekosten, Anschlusskosten etc.)
• Entwicklung und Bereitstellung von Software, die den zusätzlichen Nutzen der Vernetzung realisiert

Kritik am Internet of Things

Als größtes Problem des Internet of Things wird der Datenschutzund die Datensicherheit betrachtet. Zunächst ist vielen Besitzern gar nicht bewusst, dass ihre Geräte Daten sammeln und weiterverarbeiten. Gerade Daten zur Art und Häufigkeit der Verwendung eines Geräts können dabei sogar personenbezogen sein und somit mit Datenschutzrichtlinien kollidieren.

Außerdem stellen zusätzliche an das Internet angeschlossene Geräte im Haushalt auch stets zusätzliche Sicherheitslücken dar. Viele Geräte sind nicht oder nur unzulänglich gegen Angriffe gesichert. So bieten sich Hackern zusätzliche Angriffsflächen deren Existenz vielen Nutzern nicht einmal bekannt ist.

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Künstliche Intelligenz (KI) gibt es in zahlreichen Erscheinungsformen. Dabei handelt es sich meist um die sogenannte „schwache KI“ (Artificial Narrow Intelligence), die spezifische Aufgaben hervorragend ausführen kann. Bekannte Beispiele solcher Technologien sind u.a. autonome Fahrsysteme, Suchalgorithmen und Suchmaschinen oder auch Sprachsteuerungssoftware. Eine „starke KI“(Artificial Narrow Intelligence) ist das eigentliche Ziel der Entwicklung, denn sie soll eines Tages das Maß der menschlichen Intelligenz erreichen. Prognosen erwarten diese erst in zwei bis drei Jahrzehnten.

Das Kernelement der KI ist die Fähigkeit des eigenständigen Lernens. Durch die Nutzung und Beobachtung großer Datenmengen ist es einer künstlichen Intelligenz möglich, Zusammenhänge zu erkennen und die gewonnenen Erkenntnisse auf zukünftige Arbeitsschritte zu projizieren. In der Regel werden einer KI sogenannte Trainingsphasen gestattet, in der sie mit Daten gefüttert wird und daraus lernen kann.

Künstliche Intelligenz nutzen

Schon heute werden KI-Systeme für die unterschiedlichsten Anwendungen und Funktionen genutzt. Dazu zählen insbesondere das Monitoring großer Datenmengen, das Auffinden von Mustern und neuen Erkenntnissen, das Vorhersagen und die Interpretation von unstrukturierten Daten, aber auch die Interaktion mit der physischen Umgebung, mit anderen Maschinen und Menschen.

Die Einsatzmöglichkeiten der KI fallen sehr vielfältig aus und lassen sich in den unterschiedlichsten Geschäftsbereichen und Branchen nutzen. Ein populäres Beispiel ist die Nutzung von Chatbots im Kundenservice. Diese können vorgelagert zum Servicemitarbeiter geschaltet werden um häufig vorkommene Fragen zu filtern, damit Servicemitarbeiter ihre Kapazitäten auf komplexere Fälle lenken können.

Ein weiteres Beispiel findet sich in der intelligenten Wartung (predictive Maintenance). Wenn die Verfügbarkeit von Maschinen und Anlagen eine immer wichtigere Rolle spielt, können ungeplante Ausfälle große Probleme verursachen. Durch die intelligente Wartung erkennt ein KI-System frühzeitig Verschleiß und andere Probleme und kann eine Wartung initiieren. Hier wird nicht nur eine notwendige Wartung zeitgerecht initiiert, auch wird stellenweise erkannt, ob eine Wartung überhaupt bereits notwendig ist. Darüber hinaus finden sich Lösungen auf Basis künstlicher Intelligenz auch in der Logistik, Marketing, Lagerhaltung etc..
Die künstliche Intelligenz bietet der Wirtschaft in Bayern die Chance, eine Vorreiterrolle in der Entwicklung einzunehmen. Dies gilt insbesondere für Anbieter von KI - aber auch Anwender profitieren von möglichen Effizienzgewinnen, Kosteneinsparungen und weiteren, gänzlich neuen Potenzialen. Welche Rolle künstliche Intelligenz bei Unternehmen bereits spielt, zeigt auch die IHK Studie Digitale Kompetenzen in München: die von Unternehmen am häufigsten nachgefragte Kompetenz ist Machine Learning.

Künstliche Intelligenz am Beispiel Chatbots

Die Komplexität von Chatbots kann je Bedarf sehr unterschiedlich ausfallen: Einfachere Lösungen basieren auf einem einfachen Keyword-Modell. Gibt der Benutzer einen festgelegten Schlüsselbegriff ein, gibt der Bot passende Antworten dazu aus. Komplexere Modelle hingegen nutzen bspw. Algorythmen, damit auch aus vielschichtigeren Nutzereingaben eine passende Lösung gefunden werden kann. Zudem ist ein "Lernen" aus den Eingaben bisheriger Nutzerkontakten möglich und kann die Effizienz des Bots automatisch steigern. Für solche Chatbot-Lösungen sind meist interne Lernphasen notwendig um die Technologie auf den Praxisbetrieb vorzubereiten.
Im IHK-Webinar "Chatbots in der Praxis" erfahren Sie mehr über diese Technologie. Zwei Unternehmen zeigen Ihnen auf, was Chatbots genau sind, wie Unternehmen diese bereits heute einsetzen, welche Produkte es auf dem Markt gibt, wie ein Chatbot konzipiert werden muss und wie ein solcher erstellt werden kann.

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Der Begriff Mixed Reality fasst alle Bereiche zusammen, die eine natürliche Wahrnehmung von Menschen durch digitale Informationen ergänzen. Prominentestes Beispiel sind Datenbrillen, die dem Betrachter neben dem, was er real sieht, zusätzlich einen Wegweiser für Navigationszwecke oder eine Einkaufsliste für den Supermarkt einblendeen.

Aber auch rein virtuelle Realitäten fallen unter den Begriff Mixed Reality. Eine virtuelle Realität dagegen kann durch Datenhelme oder Virtual Reality Headsets generiert werden. Durch sie kann die Illusion entstehen, der Benutzer würde sich durch eine virtuelle Welt bewegen. Er ist dabei von der Außenwelt komplett abgeschirmt.

Der Sammelbegriff Mixed Reality unterteilt sich also in folgende Bereiche:

• Erweiterte Realität (Augmented Reality)
• Virtuelle Realität

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Der Begriff Sharing Economy oder Share Economy bezeichnet Geschäftsmodelle und Praktiken, die auf eine geteilte Nutzung setzen, um vorhandene Ressourcen bestmöglich auszunutzen. Von der Effizienzsteigerung sollen alle teilnehmenden Partner gleichermaßen profitieren.

Ein gängiges Beispiel für „Sharing Economy“ ist eine landwirtschaftliche Genossenschaft, in der sich kleinere Betriebe zusammenschließen, um die Finanzierung großer Gerätschaften und Maschinen stemmen zu können. Da Maschinen die Maschinen in den teilnehmenden Betrieben nicht täglich benötigt werden, kann sich eine gemeinsame Anschaffung und Nutzung rechnen.

Weiterentwicklung des Konzepts durch Digitalisierung

Mit den Vernetzungs- und Kommunikationsmöglichkeiten des Internets entwickeln sich bis heute immer mehr Konzepte, um ähnliche Möglichkeiten der Zusammenarbeit in kleinerem Maßstab zwischen Konsumenten und Produzenten zu entwickeln. Insbesondere die verstärkte Nutzung sozialer Netzwerke und elektronischer Marktplätze sowie die Verbreitung mobiler Zugriffsgeräte und elektronischer Dienstleistungen treibt diese Entwicklung voran. Geschäftsmodelle der Sharing Economy gewinnen zunehmend an Relevanz in jenen gesellschaftlichen Bereichen, in denen das Konsumverhalten von einer Wertschätzung von Eigentum in der Gruppe, von Solidarität und Emphatie geprägt ist.

Arten und Beispiele für Sharing Economy

Der Begriff der „Sharing Economy“ wurde bereits 2008 von Rachel Botsman geprägt. Botsman unterteilte die Sharing Economy in drei Teilbereiche:

• Umverteilungsmärkte (redistribution markets), zum Beispiel ebay, Freecycle, öffentliche Bücherschränke, Fairteiler, etc.

• Kollaborative Lebenseinstellungen (collaborative lifestyles), zum Beispiel CouchSurfing, städtische Gemeinschaftsgärten, etc.

• Produktservice-Systeme (Product-Service Systems) zum Beispiel Airbnb, Carsharing,Mitfahrzentrale, Neighbourhood Sharing, etc.

Zusätzlich unterscheidet Rachel Botsman zwischen Anbietern, die eigene Ressourcen vermitteln (zum Beispiel Carsharing mit Mietautos vom Betreiber der Pattform) oder Vermittler zwischen Suchendem und Besitzendem einer Ressource (zum Beispiel Mitfahrzentralen oder Airbnb).

Steigende Nachfrage

Produkte und Dienstleistungen der Sharing Economy werden immer beliebter. Alleine im Bereich der Mobilität werden von Experten Wachstumspotentiale bis 2020 errechnet, die im dreistelligen Bereich liegen. Der Wert der Übernachtungsplattform Airbnb wird mittlerweile auf über 25 Mrd. US-Dollar taxiert und in Deutschland bot der Übernachtungsvermittler 2015 über 14 Mio. Übernachtungen an.

Kritik am Sharing-Economy-Konzept

Häufiger Kritikpunkt an Geschäftsmodellen der Sharing Economy sind fehlende Regularien. Das zeigt sich beispielsweise an den zunehmenden Protesten gegen Fahrer des Fahrdienstes Uber. Taxifahrer aus diversen Ländern, die Taxischeine erwerben und hohe Standards erfüllen müssen, sehen sich gegenüber den Uber-Fahrern ungerecht behandelt. Viele sehen sogar ihre Existenz bedroht.

Des Weiteren wird kritisiert, dass der ursprünglich soziale Gedanke hinter der Sharing Economy immer mehr durch einen kapitalistischen Ansatz verdrängt wird. Unternehmen wie Uber und Airbnb sind offenkundig nur daran interessiert, neue Märkte zu erschließen, Kleinunternehmer und Privatleute möchten häufig bloß ihre brachliegenden Ressourcen monetarisieren.

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In einer virtuellen Realität wird die Realität, mitsamt realer physikalischer Eigenschaften, in Echtzeit simuliert dargestellt. Virtuelle Realität spielt natürlich vor allem im Entertainment-Bereich eine große Rolle, aber auch für Unternehmen bieten sich im Rahmen der Digitalen Revolution viele Einsatzmöglichkeiten.

Anwendungen im Entertainment-Bereich

Bereits vor Jahrzehnten gab es 3D-Filme, die auf die Innenseite eines Kuppeldachs projeziert wurden. Die Betrachter hatten so den Eindruck, zum Beispiel eine Achterbahnfahrt live mitzuerleben. Auch sogenanntes „Force Feedback“ zählt zu den Anwendungen in der VR, wenn Controller für Videospiele in bestimmten, spielinternen Situationen vibrieren und somit einen taktilen Impuls an den Spieler senden.

Heute gibt es 3D-Blue-Ray-Player im Home-Entertainment-Bereich, die eine hochwertige 3D-Ansicht von 3D-Filmen ermöglichen. Dieser Effekt wird zumeist durch synchronisierte Shutter-Brillen ermöglicht, die beiden Augen jeweils unterschiedliche Bilder zur Verfügung stellen.

Seit einigen Jahren drängen verstärkt sogenannte „Head-Mounted-Displays“ auf den Markt. Preiswerte Modelle bestehen aus einer Halterung für Smartphones, mittels derer VR-Inhalte genutzt werden können. Höherwertige Modelle wie die Occulus Rift verwenden spezielle Displays und Software, um dem Benutzer zusätzlich eine 3D-Sicht und eine erhöhte Immersion zu ermöglichen. Voraussetzung für eine hochqualitative Anwendung, in der sich der Benutzer durch eine dreidimensionale Umgebung bewegen kann, die aufgrund von Echtzeitdaten aus der realen Welt generiert wird, sind entsprechende 360-Grad-Kamerasysteme. Eine weitere Herausforderung ist dieSoftware, die Bilder aus mehreren Kameralinsen möglichst optimal übereinander blenden können muss.

Anwendungen für Unternehmen

• Simulationen: Eines der ältesten und bekanntesten Beispiele für VR-Anwendungen im technischen Bereich ist der Flugsimulator für die Pilotenausbildung. Heute werden auch Lok-Führer oder LKW-Fahrer in Simulatoren geschult. Fahranfängern wird vermittelt, wie sich Bremswege auf unterschiedlichen Bodenbeschaffenheiten verändern. Überall dort, wo Bedienfehler zur Gefährdung von Menschen und Anlagen führen können, werden ebenfalls Simulatoren eingesetzt, zum Beispiel in Kernkraftwerken oder komplexen Industrieanlagen.

• Kommunikation: Durch das Abhalten von Videokonferenzen per Virtual Reality ergeben sich neue Kommunikationsmöglichkeiten. Die visuelle Kommunikation wird derartig verbessert, dass sie mit dem Erlebnis eines echten Meetings nahezu gleichzusetzen ist. Dadurch lassen sich Reisezeiten deutlich reduzieren, ohne dass der persönliche Kontakt zwischen Geschäftspartnern leidet.

Anforderungen

Ziel einer guten, virtuellen Realität ist es, den Benutzer so sehr einzunehmen, dass er glaubt, die virtuelle sei die echte Realität. Dafür sind verschiedene Kriterien einzuhalten.

Immersion: Die Immersion beschreibt den Grad an Eingebundenheit des Benutzers durch interaktive Möglichkeiten, beispielsweise innerhalb eines Spiels durch Rätsel, Wettkämpfe oder sonstige Aufgaben. Diese Interaktion soll den Benutzer fesseln und auf diese Weise von der echten Realität ablenken.

Wiedergabetreue: Eine unrealistische Darstellung physikalischer Eigenschaften von Umwelt verhindern das Eintauchen des Benutzers in eine als real zu empfindende virtuelle Realität. Die virtuelle Physik einer virtuellen Umgebung sollte deshalb immer möglichst nah an die echten physikalischen Eigenschaften von Realität heran reichen.

Plausibilität: Eine virtuelle Umgebung wird dann als plausibel angesehen, wenn Aktionen und Interaktionen logisch und stimmig sind, zum Beispiel gewisse Handlungen eine Konsequenz nach sich ziehen oder der Benutzer Einfluss auf seine virtuelle Umgebung nehmen kann.

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