Sicheres Gefühl im Fahrstuhl

Der nahtlose Übergang von Maschine zu Mensch entscheidet mitunter über Leben und Tod. Hier könnten die verschiedenen Branchen viel voneinander lernen. Beim Energiemanagement werden mobilfunkbasierte M2M-Lösungen schon seit Jahren eingesetzt, um Abläufe zu optimieren und Kosten zu sparen. Dasselbe Bild ergibt sich bei modernen Autos oder auch in der Unterhaltungselektronik, wo die einzelnen Komponenten wie Spielkonsolen und Flachbildschirme automatisch miteinander kommunizieren. Selbst Mausefallen alarmieren mitunter schon via M2M, um die gefangenen Nager schnellstmöglich zu finden.

„Scheinbar unterschiedliche Bereiche wie Industrietechnik und Mobile Payment haben mehr Gemeinsamkeiten, als man auf den ersten Blick vermuten würde“, weiß auch Eric Schneider von der M2M Alliance. Letztlich gehe es in den meisten Fällen um den schnellen und sicheren Austausch von Informationen. Ob es sich dabei um Messdaten von Gaszählern, Warenwirtschaftssysteme oder um Rechnungsdetails handele, sei in den meisten Fällen unerheblich, meint der Vorsitzende des unabhängigen Branchenverbands. „Die Unterhaltungsindustrie kann deshalb viel von den M2M-Entwicklern aus der Automobilbranche oder dem Bauwesen lernen – und umgekehrt.“

Allerdings gibt es Fälle, bei denen M2M an seine Grenzen stößt. „Wenn es um die Gesundheit oder sogar das Leben von Menschen geht, können die intelligenten Maschinen das Urteilsvermögen und letztlich auch die Verantwortung des Menschen nicht ersetzen“, betont Thomas Hopf. „Ich bin ein großer Freund von M2M, aber im Ernstfall möchte ich mich nicht allein auf eine Maschine verlassen.“
Als Geschäftsführer der Telegärtner Elektronik GmbH kennt sich Hopf nicht nur mit Predictive Maintenance und M2M-Kommunikation aus, sondern auch mit Notruflösungen. Mit den vom Unternehmen entwickelten M2M-Modulen lassen sich etwa Status- und Fehlermeldungen einzelner Geräte- oder Maschinenteile ermitteln und somit Ausfallzeiten vermeiden. Unter anderem sind diese Module in Fahrstühlen verbaut. „Kommt es jedoch zu einem Notfall, müssen Menschen eingeschaltet werden“, so Thomas Hopf. „Durch die Aufschaltung von Leitstellen lässt sich sicherstellen, dass eine sich in einer Notsituation befindliche Person schnellst- und bestmögliche Hilfe bekommt. Die Sprachverbindung kann dabei automatisch hergestellt werden, aber die richtigen Entscheidungen treffen oder die Person beruhigen, kann nur ein Mensch.“

Leben retten
Derartige Lösungen bestehend aus M2M-Komponenten und Notrufsystemen sind auch für andere Bereiche und Branchen interessant. Ob ein Passagier in einem Fahrstuhl feststeckt oder ob er zuhause gestürzt ist, macht schließlich keinen Unterschied: Es ist also nicht auszuschließen, dass schon bald Lösungen, die für Fahrstühle entwickelt wurden, bei der Patientenpflege oder in anderen Lebensbereichen eingesetzt werden. Dass M2M-Lösungen eine wichtige Rolle in der Medizin spielen können, zeigen u.a. Pilotprojekte, bei denen chronisch kranke Herzpatienten über einen E-Health-Service überwacht und betreut werden. Anstatt regelmäßig einen Arzt aufsuchen zu müssen, werden die Patienten mit M2M-Lösungen ausgestattet. So können die Patienten ihr Gewicht, ihren Blutdruck oder ihren Puls selbst von zuhause aus messen. Anschließend werden die Informationen über einen sicheren Server automatisch an das Pflegepersonal übermittelt. Im Bedarfsfall werden die notwendigen Schritte eingeleitet. Sind die übermittelten Informationen alarmierend, kann das Pflegepersonal umgehend reagieren.

Schaut man ein wenig genauer hin, sind die Parallelen zwischen Lösungen für Aufzüge und Patienten also durchaus deutlich. Und dennoch wird selten über den Tellerrand hinausgeschaut, wenn neue Lösungen entwickelt werden. Würden die verschiedenen Entwickler und Branchen stärker zusammenarbeiten, ließen sich womöglich sogar noch mehr Leben retten, als es bereits der Fall ist. Vor allem dann, wenn M2M zur Unterstützung eingesetzt wird, am Ende aber doch wieder der Mensch eingebunden wird. Schließlich steht hinter jeder noch so intelligenten Maschine immer auch ein Mensch, der die Verantwortung für die autonomen Entscheidungen seiner Maschinen tragen muss.

BIldquelle: Thinkstock/ Blendimages