Die heutige Arbeitsweise erfordert tiefgreifende Fachkenntnisse in engen Kompetenzbereichen. Um über Projekte informiert zu sein, bedarf es oft einer umfangreichen Spezialausbildung und eines Verständnisses der Zusammenhänge, was die Mitarbeiter belasten und Informationen isoliert halten kann.
Dies galt in der Vergangenheit vor allem für Arbeitsabläufe, die eine physische Komponente beinhalten. Spezialisierte Aufgaben verlangten eine enge Ausbildung in einer Vielzahl einzigartiger Systeme, was eine interdisziplinäre Arbeit erschwerte.
Ein Beispiel ist die CAD-Software (Computer-Aided Design). Ein erfahrener Designer oder Ingenieur kann sich eine CAD-Datei ansehen und viele Informationen über das Projekt sammeln. Aber Personen, die nicht im Bereich Design und Technik tätig sind - sei es im Marketing, im Finanzwesen, in der Lieferkette, im Projektmanagement oder in einer anderen Funktion, die über die Details der Arbeit auf dem Laufenden sein muss - werden wahrscheinlich Schwierigkeiten haben, die Datei zu verstehen, da wesentliche technische Details verborgen bleiben.
Spatial Computing ist ein Ansatz, der diese Art der Zusammenarbeit unterstützen kann. Wie in Tech Trends 2024 erörtert, bietet Spatial Computing neue Möglichkeiten zur Kontextualisierung von Geschäftsdaten, zur Einbindung von Kunden und Mitarbeitern und zur Interaktion mit digitalen Systemen.
Dabei werden die physische und die digitale Welt nahtlos miteinander verbunden, so dass ein immersives technologisches Ökosystem entsteht, das den Menschen eine natürlichere Interaktion mit der Welt ermöglicht.
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Die aktuellen Anwendungen des räumlichen Computings sind ebenso vielfältig wie transformativ. Echtzeitsimulationen haben sich als wichtigster Anwendungsfall der Technologie herauskristallisiert. Auch in Zukunft werden die Fortschritte neue und spannende Anwendungsfälle hervorbringen und Branchen wie das Gesundheitswesen, die Fertigung, die Logistik und die Unterhaltungsindustrie umgestalten. Daher wird für den Markt zwischen 2022 und 2033 ein Wachstum von 18,2 % prognostiziert.
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Die Reise von der Gegenwart in die Zukunft der Mensch-Computer-Interaktion verspricht, die Art und Weise, wie wir die digitale und physische Welt wahrnehmen und mit ihr interagieren, grundlegend zu verändern.
Jetzt: Bis zum Rand mit Simulationen gefüllt
Im Kern bringt das Spatial Computing die digitale Welt näher an die gelebte Realität heran. Viele Geschäftsprozesse haben eine physische Komponente, insbesondere in anlagenintensiven Branchen, aber allzu oft werden Informationen über diese Prozesse abstrahiert, so dass das Wesentliche (und der Einblick) verloren geht.
Unternehmen können aus gut organisierten, strukturierten Geschäftsdaten viel über ihre Abläufe lernen, aber die Hinzufügung physischer Daten kann ihnen helfen, diese Abläufe besser zu verstehen.
Hier kommt die räumliche Datenverarbeitung ins Spiel.„Diese Idee, die richtigen Informationen zur richtigen Zeit mit der richtigen Ansicht zu erhalten, ist das Versprechen von Spatial Computing“, sagt David Randle, Global Head of Go-to-Market für Spatial Computing bei Amazon Web Services (AWS).
„Wir glauben, dass Spatial Computing ein natürlicheres Verständnis und Bewusstsein für die physische und virtuelle Welt ermöglicht.“
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Eine der wichtigsten Anwendungen, die durch Spatial Computing erschlossen werden, sind fortgeschrittene Simulationen. Denken Sie an digitale Zwillinge, aber anstelle von virtuellen Darstellungen, die physische Anlagen überwachen, ermöglichen diese Simulationen Unternehmen, verschiedene Szenarien zu testen, um zu sehen, wie sich verschiedene Bedingungen auf ihre Abläufe auswirken werden.
Stellen Sie sich ein Fertigungsunternehmen vor, in dem Konstrukteure, Ingenieure und Lieferkettenteams nahtlos mit einem einzigen 3D-Modell arbeiten können, um alle benötigten Teile zu entwerfen, zu bauen und zu beschaffen; Ärzte, die über Augmented-Reality-Displays realitätsgetreue Simulationen des Körpers ihrer Patienten anzeigen können; oder ein Öl- und Gasunternehmen, das detaillierte technische Modelle über 2D-Karten legen kann. Die Möglichkeiten sind so vielfältig, wie unsere physische Welt vielfältig ist.
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