Sie versuchen außerdem, eine gewisse technologische Veralterung in ihre Produktlebenszyklen einzuplanen. Einige bieten zudem Finanzierungsmöglichkeiten an, entweder direkt oder in Zusammenarbeit mit einem Finanzinstitut, um potenziellen Kunden die anfängliche Kostenbarriere zu erleichtern.

Viele traditionelle Roboteranbieter entsprechen der obigen Beschreibung. Systemintegratoren installieren häufig eine Roboter- oder Automatisierungslösung und bieten technischen Kundendienst an. Sie erschweren die Integration von Robotern anderer Hersteller in ihre Lösungen und bieten regelmäßige Hardware- und Software-Updates an.

Neue und aufstrebende Robotikunternehmen passen jedoch nicht in dieses Schema. Sie stellen etablierte Normen in Frage. Dies geschieht teils aus freier Wahl, teils aus Notwendigkeit. Der Trend zu alternativen Modellen ist in allen Sektoren erkennbar, die von der neuen Robotik beeinflusst werden sollen. Dazu gehören Einzelhandel, Landwirtschaft, Logistik, Lieferdienste, Sicherheit, Reinigung, Transportwesen und vieles mehr.

In den folgenden Abschnitten beschreiben wir einige Trends und Einheiten in den einzelnen Sektoren. Einen umfassenden Überblick bietet die Studie „IDTechEx Research New Robotics and Drones 2018–2038: Technologies, Forecasts, and Players“. Dieser Bericht ist in seiner Tiefe und Breite einzigartig. Er deckt sowohl bestehende als auch neue Anwendungen ab. Tatsächlich liefert er 20-Jahres-Prognosen zu Wert und Stückzahlen für 46 Kategorien und bietet damit ein umfassendes und quantitatives Bild dieses wichtigen Wandels.

Landwirtschaft

Autonome Roboter ermöglichen automatisiertes Präzisionsschneiden. Intelligente Robotersysteme können auch präzises Sprühen oder Schneiden übernehmen. Die Anschaffungskosten für Maschinen oder ganze Flotten sind oft hoch. Auch das technologische Risiko für Endnutzer ist hoch. Anwender befürchten häufig den Bedarf an qualifizierten Bedienern und Reparaturtechnikern. Sie sorgen sich, dass die Technologie, insbesondere im landwirtschaftlichen Umfeld, nicht ausreichend getestet wurde. Sie befürchten, dass sich die Technologie rasant weiterentwickeln und sie dadurch einem hohen Risiko der Veralterung aussetzen könnte. Entscheidend ist, dass sie saisonale Dienstleistungen benötigen und es gewohnt sind, Löhne zu zahlen, anstatt hohe Investitionen in Maschinen mit geringer Auslastung zu tätigen.

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, positionieren sich viele Unternehmen als Anbieter von robotischen RaaS-Lösungen (Railway as a Service). Im Wesentlichen werden sie zu Rasenmäh-Dienstleistern. Sie betreiben und überwachen ihre eigenen Maschinen. Die Abrechnung erfolgt pro Hektar, eine ihnen vertraute Kennzahl. Sie tragen das technologische Risiko. Entscheidend ist, dass sie ihren Robotern umfangreiche Praxiserfahrung ermöglichen und so Daten und Feedback sammeln können. Dies ist wichtig, da sich die Entwicklung dieser Produkte und Dienstleistungen stetig fortsetzt und viele weitere Iterationen zu erwarten sind.

Diese Positionierung verändert die Art ihres Geschäfts. Unternehmen benötigen zusätzliches Betriebskapital und Personal, um die Servicekosten zu decken und ein ausreichend großes Servicenetzwerk aufzubauen. Sie können nicht einfach nur expandieren, um ihren Cashflow auszugleichen. Hier spielen Partnerschaften eine wichtige Rolle. Auch für Startups sind anfängliche Kapitalinvestitionen unerlässlich, da die meisten in den ersten Betriebsjahren erhebliche Verluste erwirtschaften werden.

Könnte sich das Modell mit der Zeit und zunehmender technologischer Reife wieder auf traditionelle Strukturen zurückentwickeln? Diese Frage wird aktuell diskutiert, da auch traditionelle Hersteller von schweren Landmaschinen ihre Modelle anpassen müssen. Dies ist unausweichlich, denn mit der fortschreitenden Autonomie der Fahrzeuge in Navigation und Aufgaben wird die Maschine zum Dienstleister, wodurch die Grenzen zwischen Geräteverkauf und Serviceleistung verschwimmen. Muss sich die gesamte Wertschöpfungskette anpassen, und müssen selbst Händler ihre Nische finden, um ihren technischen Support in vollwertige ferngesteuerte Roboteroperationen umzuwandeln? Weitere Informationen finden Sie im IDTechEx-Bericht „New Robotics and Drones 2018–2038: Technologies, Forecasts, Players“.

Dieser Bericht befasst sich mit allen Aspekten der mobilen Robotik in der Materialhandhabung und Logistik. Insbesondere betrachten wir Folgendes: fahrerlose Transportsysteme (FTS und AGC); autonome mobile Fahrzeuge und Wagen/Einheiten; mobile Kommissionierroboter; Bodenroboter (Droiden) und Lieferdrohnen für die letzte Meile; sowie autonome Lkw und leichte Transporter (Automatisierungsstufen 4 und 5).

Zustellung auf der letzten Meile

Weltweit entstehen immer mehr kleine Roboter, die die Produktivitätsherausforderungen der letzten Phase des Zustellungsprozesses – der sogenannten „letzten Meile“ – bewältigen sollen. Diese kleinen, langsamen Roboter liefern autonom kleinere Lasten an ihren Bestimmungsort. Einzeln betrachtet sind sie wenig produktiv. In einer großen Flotte hingegen, ohne Überlastungsmanagement, können sie produktiv und wirtschaftlich rentabel sein.

Hier haben sich zwei Geschäftsmodelle herausgebildet. Einige verfolgen den traditionellen Ansatz, ihre Roboter zu verkaufen. Andere positionieren sich als Lieferunternehmen, die hauptsächlich mit autonomen Robotern arbeiten. Letzteres Modell gewinnt aus vielen guten Gründen an Bedeutung. Es wird erwartet, dass die Hardware in Zukunft modular, standardisiert und hochgradig kommerzialisiert sein wird – im Wesentlichen auf dem gleichen Weg wie bei Konsumdrohnen. Der Wettbewerb in diesem Marktsegment wird für Startups, insbesondere für solche aus Kalifornien und ähnlichen Wirtschaftszentren, nicht einfach sein.

Entscheidend ist, dass Robotikunternehmen auch Praxisdaten benötigen. Denn sie müssen ihre Liefer- und Navigationsalgorithmen verfeinern, um eines Tages große Flotten mit Hochgeschwindigkeitseinheiten in komplexen Umgebungen betreiben zu können. Der Datenkreislauf würde unterbrochen, wenn sie einfach eine Maschine verkaufen und sich zurückziehen würden. Die Datenerfassung ist ein grundlegender Bestandteil der Produktverbesserung; ohne sie würde das Unternehmen wahrscheinlich stagnieren. Sie eröffnet zudem die Möglichkeit, hochwertige Analysedienstleistungen anzubieten.

Die Technologie ist noch nicht ausgereift. Daher erfordert sie eine genaue Überwachung und möglicherweise regelmäßige manuelle Eingriffe zur Fehlerbehebung. Aus diesem Grund werden die meisten Anbieter gezwungen sein, zumindest einen zuverlässigen 24/7-Service in ihr Geschäftsmodell zu integrieren.

Logistik

Immer mehr Robotikunternehmen ermöglichen autonomes Kommissionieren. Diese Roboter kombinieren autonome Mobilität mit autonomen Greiffunktionen. Auch hier positionieren sich die Unternehmen häufig als Dienstleister und erheben eine monatliche Abonnementgebühr oder eine Gebühr pro Kommissionierung.
In diesem Fall benötigen Robotikunternehmen ebenfalls Daten. Ihre Kommissionierungsalgorithmen basieren auf Deep Learning, und ohne Trainingsdaten wird ihre Produktentwicklung wahrscheinlich ins Stocken geraten. Dies wäre sehr gefährlich für ihre Geschäftsaussichten, da die heutige Produktgeneration lediglich bekannte Objekte mit regelmäßigen Formen in einfachen Umgebungen langsam greifen kann. Die Zukunft liegt jedoch im schnellen Greifen neuartiger Objekte mit zufälligen Formen in komplexen Umgebungen. Um diese Kompetenzlücke zu schließen, sind Daten unerlässlich. Auch die Anwender benötigen kontinuierliche Unterstützung. Sie werden ebenfalls das technologische Risiko ungern tragen, insbesondere da sich die Technologie – sowohl Hardware als auch Software – rasant weiterentwickelt.

Sicherheit

Autonome mobile Roboter werden für vielfältige Sicherheitsaufgaben entwickelt. Sie sind für den Einsatz in Innenräumen, im Freien und sogar in unwegsamem Gelände konzipiert. Im Prinzip handelt es sich um Sensoren auf Rädern. Einige Versionen verfügen über mehr als 50 integrierte Sensoren und generieren pro Maschine jährlich fast 100 Terabyte an Daten. Diese Roboter können überall dort eingesetzt werden, wo Sicherheit und Überwachung erforderlich sind.

Auch hier setzen Unternehmen nicht immer auf das traditionelle Vertriebsmodell für Geräte. Häufig wird ein Abonnementmodell gewählt, das Kunden Zugriff auf die Maschine, die Benutzeroberfläche, den Datentarif, den 24/7-Support usw. ermöglicht. Auch hier können solche Vereinbarungen für beide Seiten vorteilhaft sein. Anbieter behalten diesen wichtigen Datenkreislauf in ihren Geschäftsmodellen bei und können so ihre Produkte verbessern – beispielsweise durch spezialisierte Algorithmen zur Erkennung und Analyse spezifischer Situationen, von der Kennzeichenerkennung bis hin zur Detektion gefährlicher Gaslecks in Industriegebieten. Kunden begrüßen dieses Modell ebenfalls, da es näher an einer finalen Lösung liegt und es ihnen erleichtert, die Technologie und die damit verbundenen neuen Arbeitsweisen zu testen.

Insbesondere
werden sie als automatisierte Datenerfassungsinstrumente angeboten, die Daten über Artikel in den Regalen schneller und genauer erfassen als Menschen.

Unternehmen positionieren sich hier als Anbieter von Komplettlösungen. Dies bietet viele Vorteile. Diese Zukunftsperspektive stellt ihr Geschäftsmodell der zunehmenden Standardisierung von Hardware gegenüber. Sie können schwer zugängliches und kopierbares Wissen und Daten sammeln und diese zur Unterstützung ihrer wertschöpfenden Datenanalysedienstleistungen nutzen. Ihre Kunden sind an einer fertigen Lösung interessiert und nicht an einer anderen, themenfremden Technologie, die nach einer Problemlösung sucht. Letztendlich geht es ihnen nur um die Auswirkungen auf ihr Geschäftsergebnis, sei es eine höhere Warenverfügbarkeit, eine bessere Platzierung im Regal oder geringere Lagerbestände. Daher können datenzentrierte, serviceorientierte Modelle für alle Beteiligten vorteilhaft sein.

Dieser Wandel hin zu unkonventionellen Geschäftsmodellen durchdringt alle Branchen. Selbst in der Automobilindustrie ist er spürbar, wo die zunehmende Mobilität intensive Debatten über die Zukunft der Mobilität und die Rolle autonomer Taxiflotten und gemeinsam genutzter Einrichtungen auslöst. Insgesamt wird sich, selbst wenn Geschäftsmodelle nicht grundlegend umgestaltet werden, das Kräfteverhältnis innerhalb der Wertschöpfungskette neu ausrichten. Dies wird die Gewinner und Verlierer verändern und alle Beteiligten dazu zwingen, vorauszudenken und jetzt zu planen.

Autor: Dr. Khasha Ghaffarzadeh, Forschungsdirektor, IDTechEx