Lokalisierung neu definieren

Jenseits des Punktes auf der Karte: Wie die intelligente Fusion von Sensordaten die Automatisierung der nächsten Generation möglich macht. 

Zentimetergenaue Ortung ist ein Kernbaustein moderner Industrieprozesse. Wer dabei jedoch nur auf eine einzelne Technologie wie UWB, BLE, Wi-Fi oder GPS setzt, geht ein Risiko ein: Jede Methode stößt in komplexen Umgebungen an physikalische Grenzen.

Metallregale reflektieren Signale, Betonwände absorbieren sie, Maschinenparks erzeugen Störungen. Die Folge: unzuverlässige Positionsdaten, die für präzise Automatisierungsprozesse unbrauchbar sind. Der digitale Zwilling verliert an Genauigkeit und Aktualität.

Die technologische Lösung ist klar: verschiedene Sensoren und Verfahren intelligent kombinieren, um die jeweiligen Stärken zu nutzen und Schwächen auszugleichen.

Ein mobiles Objekt – Werkzeug, Fahrzeug oder Mitarbeiter – wird mit einem kleinen Sender („Tag“ oder „Beacon“) ausgestattet, der regelmäßig Funksignale aussendet. Fest installierte Empfänger („Anker“ oder „Reader“) erfassen diese Signale. Eine Software berechnet aus Signalstärke, Laufzeit oder Einfallswinkel die Position.

Gängige Technologien:

• GPS: Standard für den Außenbereich, jedoch in Gebäuden nicht nutzbar.
• Wi-Fi & Bluetooth Low Energy (BLE): Nutzt oft vorhandene Infrastruktur, kosteneffizient für grobe Zonenbestimmung.
• Ultrabreitband (UWB): Sehr hohe Präzision im Zentimeterbereich, ideal für hochgenaue Steuerungsaufgaben.
• 5G: Bietet hohe Bandbreite, geringe Latenz und zuverlässige Konnektivität für standortbezogene Echtzeitanwendungen. Ein Beispiel für die Relevanz liefert der Vortrag „Funklokalisierung, ihre Anwendung in der Automobilproduktion der BMW Group und das Potenzial von 5G“ von Dr.-Ing. Christoph Küpper (BMW) im Forum: Industrie 5.0 – KI, Robotik & IoT in Europa der parallel stattfindenden Konferenz.
• RFID: Eignet sich für Identifikation und Ortung von Objekten, besonders in Lager- und Produktionsumgebungen.

Für einfache „Wo-ist?“-Fragen genügt oft eine einzelne Technologie. Für Echtzeit-Automatisierung mit hohen Präzisionsanforderungen reicht das jedoch nicht.

• Dynamik & Präzision
  Fahrerlose Transportsysteme müssen ihre Bewegungen im Millisekundenbereich anpassen – Zentimeter entscheiden über Effizienz oder Kollision.
• Dichte & Interferenz
  Hunderte UWB-Tags, BLE-Beacons und Wi-Fi-Signale überlagern sich. Präzise Ortung erfordert störungsfreie Signalverarbeitung.
• Umgebungsvielfalt
  Von metallischen Hochregallagern bis zu explosionsgeschützten Zonen: Signalabriss ist keine Option.
• Systemintegration
  Positionsdaten müssen in Echtzeit in MES-, WMS- oder ERP-Systeme fließen, um Prozesse auszulösen.

Isolierte Technologien scheitern hier regelmäßig – mit Folgen wie Prozessfehlern, manuellen Eingriffen und verzögertem ROI.

1. Überlegene Genauigkeit durch Sensor Fusion

Fällt das UWB-Signal aus, übernimmt die Trägheitsnavigation (IMU). Verlässt ein Objekt das Gebäude, wechselt das System automatisch auf GPS. Kalman-Filter und KI-Algorithmen fügen die Daten zu einer lückenlosen Positionshistorie zusammen.
Vorteil: Maximale Zuverlässigkeit, unverzichtbar für kritische Automatisierung.

2. Contextual Awareness – Vom „Wo“ zum „Was“

Intelligente Tags erfassen zusätzlich Zustände: Bewegung, Sturz, Temperatur. Positions- und Zustandsdaten werden verknüpft.
Vorteil: Proaktive, ereignisgesteuerte Prozesse – z. B. automatische Alarmmeldungen vor drohenden Schäden.

3. KI-basierte Umgebungsadaption

Machine Learning erkennt die spezifische Funkumgebung (RF-Fingerprinting), filtert Störsignale heraus und passt sich Veränderungen an.
Vorteil: Hohe Genauigkeit auch bei wechselnden Umgebungsbedingungen, weniger manuelle Kalibrierung.

4. Offene Architekturen

Standardisierte Schnittstellen wie omlox oder MQTT ermöglichen einfache Integration in bestehende IT-Landschaften.
Vorteil: Keine Herstellerabhängigkeit, kürzere Implementierungszeiten und geringere Kosten.

• Technologie im Realbetrieb erleben: Live-Demos zeigen, wie Anbieter physikalische Herausforderungen meistern – oder daran scheitern.
• Direkter Dialog mit Entwicklern: Nur die Ingenieure selbst können präzise Auskunft über Skalierbarkeit, Updates und Grenzen geben.
• Komplettes Ökosystem an einem Ort: Tags, Anker, Software, Cloud-Anbindungen – alle Komponenten in Aktion sehen und bewerten.

Moderne Lokalisierung verbindet physische Abläufe und digitale Systeme zu einem autonomen, intelligenten Ganzen. Sensor Fusion und Contextual Awareness sind heute Standard für wettbewerbsfähige Produktion und Logistik.

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