Autonome Systeme: Definition, Trends, Anwendung und Herausforderungen  

1. Was sind autonome Systeme eigentlich?
2. Autonome Systeme vs. Automatisierte Systeme: Definition und Unterschiede
3. Anwendungsfälle und Potenzial autonomer Systeme für Unternehmen
4. Hilfreiche Tools
5. Herausforderungen und Risiken
6. Zukunft der autonomen Systeme
7. Fazit
8. FAQs – Häufig gestellte Fragen zu autonomen Systemen

Autonome Systeme revolutionieren gerade alle Bereiche unseres Lebens. Selbstfahrende Autos, autonome Roboter, Lieferdrohnen, selbstregulierende Systeme und Co. bieten große Chancen und Möglichkeiten. Dabei treffen hochentwickelte Systeme eigenverantwortlich Entscheidungen und erledigen Aufgaben, ohne dass ein Mensch noch direkt eingreifen muss. Dafür ist eine Kombination zahlreicher Systeme und Innovationen aus den Bereichen autonome Technologien, künstliche Intelligenz (KI) und Big Data erforderlich. Ihr Einsatz in Bereichen wie Produktion, Logistik und Mobilität eröffnet viele Möglichkeiten, bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich, etwa in Bezug auf Sicherheitskonzepte, ethische Fragen und Regulierung.

Was sind autonome Systeme eigentlich?

Stell dir vor, du bestellst online ein Produkt, und nur wenige Stunden später bringt ein autonomer Lieferroboter, wie beispielsweise eine Drohne, das Paket direkt zu deiner Tür - kein Fahrer, keine Verzögerungen, sondern eine vollständig automatisierte und reibungslose Lieferung. Das klingt nach Science-Fiction, ist aber in immer mehr Städten und Unternehmen bereits Realität.

"Autonome Systeme" beschreibt dabei alle technischen, komplexen Systeme, die selbst Entscheidungen treffen können und dürfen - und nicht einfachen "Wenn-Dann-Regeln" folgen. In der Forschung werden KI-getriebene autonome Systeme sogar für Anwendungen genutzt, die so komplex sind, dass alle anderen Verfahren gar nicht erst geeignet sind, diese effizient zu lösen. 

Autonome Systeme vs. Automatisierte Systeme: Definition und Unterschiede

Die Unterscheidung zwischen "autonom" und "automatisiert" ist nicht ganz einfach und auch nicht abschließend definiert - vor allem auch, weil beide Begriffe häufig synonym verwendet werden. Entscheidende Unterschiede sind aber die Freiheiten und die Vorhersehbarkeit des Verhaltens eines Systems.

Fortschrittliche Algorithmen der künstlichen Intelligenz, also aus dem Bereich des maschinellen Lernens, bilden dabei häufig den Kern eines autonomen Systems. Sie ermöglichen das Lernen aus Erfahrungen und die kontinuierliche Anpassung an neue und vor allem unvorhergesehene Situationen. Im Gegensatz zu automatisierten Systemen, die nur festgelegte Prozesse ausführen, bei denen das Ergebnis sicher vorhergesagt werden kann, können autonome Systeme eigenverantwortlich Handlungsoptionen bewerten und flexibel auf vollkommen neue Situationen reagieren - sie "lernen dazu". Ein menschliches Eingreifen ist nicht mehr vorgesehen und nur im Notfall Teil des Sicherheitskonzepts. Diese Fähigkeit zur Eigenständigkeit macht sie besonders nützlich, wenn es um komplexe, stets veränderliche und dynamische Aufgaben geht. 

Nimm zum Beispiel eine Produktionsanlage: Eine automatisierte Anlage führt immer dieselben Schritte aus, egal, was passiert. Sie kann nur darauf reagieren, was ihr fest einprogrammiert wurde. Ein autonomes System hingegen kann auch unvorhergesehene Abweichungen im Produktionsprozess erkennen und passt sich automatisch an. Ein Teil liegt falsch oder ist umgefallen? Kein Problem. Eine Reihenfolge hat sich geändert? Kein Problem. Genau das unterscheidet autonome Technologien von traditionellen Automatisierungslösungen – sie können flexibel und intelligent auf neue Herausforderungen reagieren.

Autonome Maschinen können verschiedene Technologien kombinieren, um ihre Aufgaben zu bewältigen. Sensoren erfassen beispielsweise umfängliche Informationen aus der Umgebung, etwa durch Global Navigation Satellite Systems, Radar, Kameras oder Lidar. Die Daten werden dann analysiert, oft mit Hilfe von Methoden aus der KI. Algorithmen erkennen Muster und stoßen entsprechende Anpassungen an. Aktuatoren, also mechanische Komponenten, sorgen dafür, dass diese Anpassungen in konkrete Handlungen umgesetzt werden – etwa das Fahren, Heben oder Greifen von Gegenständen. Kommunikationstechnik sorgt zudem dafür, dass autonome Systeme mit anderen Maschinen oder einer zentralen Einheit interagieren können. Damit können ganze autonome Schwärme entwickelt werden, in der jedes System für sich und der Schwarm als ganzes autonom agieren - ein sogenanntes "System of Systems".

Ein gutes Beispiel dafür sind autonome Lieferdrohnen. Diese unbemannten Fluggeräte, wie wir sie bei Third Element Aviation entwickeln und herstellen, sind genau für diesen autonomen Betrieb ausgelegt: Sie sammeln über Sensoren umfassende Daten, analysieren ihr Umfeld in Echtzeit und treffen dann eigenständig Entscheidungen, um sicher ans Ziel zu kommen. Das Zusammenspiel von Datenanalyse, künstlicher Intelligenz und präziser Ausführung macht solche Maschinen zu echten autonomen Systemen.

Anwendungsfälle und Potenzial autonomer Systeme für Unternehmen

Für Unternehmen bieten autonome Systeme viele Anwendungsfälle, die vor allem auf die Steigerung von Effizienz und Produktivität abzielen. Ein gutes Beispiel für die Anwendung autonomer Systeme sind Drohnen. Ursprünglich nur als ferngesteuerte Fluggeräte genutzt, haben sich Drohnen inzwischen zu autonomen Maschinen weiterentwickelt, die ohne menschliches Eingreifen komplexe Aufgaben bewältigen können. Sie kombinieren KI, Sensorik und präzise Steuerung, um in Bereichen wie Logistik, Überwachung und Landwirtschaft Aufgaben effizient zu erledigen. Ein innovatives Projekt in diesem Bereich ist das Projekt RIVA, bei dem autonome Drohnen in einem Fahrzeug-Verbund mit anderen autonomen Maschinen zusammenarbeiten: Ein Boot bringt beispielsweise einen Rover an Land, der von einer Drohne begleitet wird. Die Drohne lokalisiert ein Paket, das der Rover aufnimmt und zurück zum Boot bringt. Die einzelnen Fahrzeuge verbinden dabei ihre individuellen Fähigkeiten selbstständig, um gemeinsam Problemstellungen zu lösen. Diese Art der vernetzten autonomen Systeme zeigt das enorme Potenzial für komplexe Logistiklösungen in schwer zugänglichen Gebieten. Durch die Zusammenarbeit der unterschiedlichen Maschinen entstehen völlig neue Anwendungsfälle, die weit über die Möglichkeiten einzelner Systeme hinausgehen. 

Weitere zentrale Anwendungsfälle sind diese:

• Produktion und Fertigung: Autonome Fertigungssysteme können in der Prozessautomatisierung nicht nur schnell und zuverlässig arbeiten, wie wir es von klassischen Robotern kennen. Intelligente, autonome Anlagen können beispielsweise Bauteile präzise montieren und gleichzeitig den Zustand der Produktionsanlagen überwachen, um frühzeitig auf Wartungsbedarf hinzuweisen. Das macht Prozesse resilienter und verlässlicher. 
• Logistik und Supply Chain: Autonome Systeme in der Logistik verbessern die Geschwindigkeit und Präzision von Warenbewegungen. Sie optimieren die Supply Chain und senken Kosten durch Prozessautomatisierung. In großen Lagerhäusern können autonome Roboter Regale durchkämmen, Waren effizient einsammeln und sie für den Versand vorbereiten, wodurch sich die Fehlerquote und Lieferzeiten deutlich verringern. Auch Drohnen spielen hier eine immer größere Rolle. Insbesondere bei Lieferungen, denn hier können sie die Strecke vom Lager bzw. Händler zu den Kund*innen selbst fliegen. Ein voll autonomer Paketbote aus der Luft.
• Kundenservice: Autonome Technologien wie Chatbots helfen Unternehmen dabei, Kundenanfragen effizienter zu bearbeiten und somit die Kundenzufriedenheit zu steigern. Diese Chatbots sind rund um die Uhr verfügbar und können häufig gestellte Fragen direkt beantworten. So wird die Arbeitslast für menschliche Kundenbetreuer*innen reduziert, und Kund*innen erhalten sofort eine Antwort, ohne lange Wartezeiten.
• Autonomes Fahren: Die Mobilität verändert sich grundlegend durch autonome Fahrzeuge. Diese sind in der Lage, sicher zu navigieren, Staus zu vermeiden und den Verkehr flüssiger zu machen. Unternehmen im Bereich Logistik profitieren besonders vom autonomen Fahren, da es Lieferprozesse beschleunigt und Risiken minimiert. LKW-Flotten, die autonom fahren, können beispielsweise effizientere Routen wählen und dabei Verkehrssituationen in Echtzeit berücksichtigen.
• Gesundheitswesen: Autonome Systeme sind auch im Gesundheitswesen eine wichtige Unterstützung. Gleichzeitig können autonome Diagnosesysteme große Mengen an Patientendaten analysieren und Ärzt*innen bei der Diagnose unterstützen, was eine schnellere und genauere Behandlung ermöglicht. In Verbindung mit Kommunikations- und Informationstechnik schaffen sie außerdem einen ganz neuen Markt: die Telemedizin. Hier können autonome Systeme, die zum Beispiel Tätigkeiten in der Pflege oder in der Notfallmedizin vor Ort an Patient*innen ausführen, von Ärzt*innen unterstützt werden, um eine optimale Therapie zu gewährleisten.

Hilfreiche Tools

Für die erfolgreiche Implementierung autonomer Systeme in Unternehmen stehen zahlreiche unterstützende Tools zur Verfügung. Diese Tools erleichtern verschiedene Aspekte der Automatisierung – von der Prozessoptimierung bis hin zur inhaltlichen Unterstützung durch KI.

Hier sind ein paar hilfreiche Tools:

1. Jira: Eine umfangreiche Lösung für das Prozess-, Aufgaben- und Projektmanagement, die wir selbst tagtäglich nutzen, hilft bei der Umsetzung komplexer Vorhaben durch agile Methoden und integriert inzwischen autonome Funktionen zur Prozessoptimierung.
2. Mooncamp: Keine Prozessoptimierung ohne Performance-Messung! Das Tool hilft dir dabei, Ziele zu definieren, messbar zu machen und die Zielerreichung zu quantifizieren. 
3. GitHub Copilot: Dieses Tool unterstützt dich beim Programmieren und kann sogar eigenständig auf Grundlage deines Inputs Code schreiben, um Lösungen für autonome Systeme zu entwickeln.

Herausforderungen und Risiken

Der Einsatz autonomer Systeme bietet zwar große Chancen, bringt aber auch einige Herausforderungen mit sich. Ein extrem wichtiger Punkt ist dabei Sicherheit: Autonome Maschinen müssen sicher und zuverlässig arbeiten, besonders in kritischen Bereichen wie der Produktion oder im Straßenverkehr. Da ihr Verhalten nicht eindeutig vorhersagbar ist, sind umfassende Sicherheitskonzepte notwendig, um Fehler und Risiken zu minimieren. Dazu gehören sicherheitsoptimierte Systemdesigns, redundante, selbstüberwachende Systeme und nicht zuletzt der "human in the loop", der zumindest in Notfällen noch eingreifen kann.

Auch ethische und rechtliche Fragen sind nicht zu vernachlässigen. Wer trägt die Verantwortung, wenn ein autonomes System einen Fehler macht oder es zu einem Unfall kommt? Und was passiert, wenn ein autonomes System plötzlich kritische Entscheidungen alleine treffen kann und darf? Solche Fragen sind besonders beim autonomen Fahren und Fliegen noch nicht vollständig geklärt, und es braucht klare rechtliche Rahmenbedingungen, damit Unternehmen sicher planen können und Nutzer*innen optimal geschützt sind.

Die Akzeptanz der Technologie spielt ebenfalls eine große Rolle. Wer ist nicht verunsichert, wenn man zum ersten Mal mit einer neuen Technologie in Kontakt kommt? Transparenz hilft hier, Vertrauen aufzubauen. Wenn die Vorgänge, Entscheidungswege und Restriktionen von autonomen Systemen nachvollziehbar sind, wird es auch für die Anwender*innen bzw. Kund*innen leichter, Vertrauen zu entwickeln. Fehlt die Transparenz, sind wir hingegen zurecht skeptisch und vorsichtig.

Nicht zuletzt ist die technische Umsetzung ein anspruchsvoller Aspekt. Diese Systeme sind hochkomplex und häufig äußerst weitläufig vernetzt. Die Entwicklung, Wartung und Integration dieser Systeme erfordert spezielle Qualifikationen und zählt zu den anspruchsvollsten Aufgaben, die es überhaupt gibt. In der Zukunft werden Unternehmen vermehrt Fachkräfte benötigen, die mit allen diesen Aspekten solcher Systeme vertraut sind, sowie neue Methoden und Herangehensweisen, die diesen Anforderungen gerecht werden. 

Zukunft der autonomen Systeme

In den nächsten Jahren werden autonome Systeme noch leistungsfähiger und vielseitiger werden, aber auch noch viel robuster und sicherer. Fortschritte in der künstlichen Intelligenz werden dabei eine Schlüsselrolle spielen. Die Entwicklung neuer Algorithmen sowie Weiterentwicklungen in der Hardware, werden autonome Systeme leistungsfähiger werden lassen. Gleichzeitig soll das Konzept der sogenannten "Explainable AI" (erklärbare künstliche Intelligenz) dafür sorgen, dass die Prozesse autonomer Systeme für uns Menschen nachvollziehbarer werden. Das ist auch für Zertifizierungen und Zulassungen wichtig, denn dort ist Vorhersehbarkeit und Erklärbarkeit nach wie vor elementar.

Wenn ein autonomes Fahrzeug beispielsweise entscheidet, warum es eine plötzliche Bremsung einleitet, wird es möglich sein, die genauen Gründe – wie die Erkennung eines Hindernisses oder eine Veränderung der Straßenverhältnisse – besser nachzuvollziehen. Damit sollen im Endeffekt nicht nur die Akzeptanz und das Verständnis für diese hochkomplexen Systeme verbessert werden, sondern auch Fragen nach Verantwortung angegangen werden.

Eine weitere wichtige Entwicklung wird die Verbesserung der Energieeffizienz sein. Heute sind viele autonome Systeme noch relativ energieintensiv, insbesondere aufgrund der hohen Rechenleistung, die für die Verarbeitung der gesammelten Daten benötigt wird. Mit der Einführung neuer, energieeffizienter Chips und besserer Algorithmen, die ihre Aufgaben ressourcenschonender erledigen können, werden autonome Systeme nachhaltiger und, ganz wichtig, kleiner. Diesen Trend sehen wir ja schon daran, dass mein Smartphone heute mehr kann, als ein großer, wassergekühlter Computer vor 10 Jahren. 

Auch eine zunehmende Vernetzung der Systeme untereinander (Stichwort: Internet of Things) wird zu weiteren Leistungssteigerungen führen. In einer vernetzten Smart City könnten autonome Fahrzeuge zum Beispiel Informationen von intelligenten Ampeln erhalten, um ihre Route optimal anzupassen und Staus zu vermeiden. Auch in der industriellen Fertigung werden vernetzte Roboter dynamisch zusammenarbeiten, um einen reibungsloseren und flexibleren Betrieb zu ermöglichen.

Fazit

Autonome Systeme verändern die Art und Weise, wie du arbeitest und lebst. Für Unternehmen bieten sie enorme Chancen, Prozesse effizienter zu gestalten, Kosten zu senken und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Die Integration dieser Technologien erfordert jedoch eine sorgfältige Planung, um Sicherheit, ethische Standards und rechtliche Vorgaben einzuhalten. Mit der Weiterentwicklung der Schlüsseltechnologien und einer verantwortungsvollen Einführung werden Unternehmen in der Lage sein, das volle Potenzial dieser komplexen Systeme zu nutzen. Denn die technische Entwicklung schreitet rasant voran.

FAQs – Häufig gestellte Fragen zu autonomen Systemen

Was sind autonome Systeme?

Autonome Systeme sind technologische Einheiten, die eigenständig Entscheidungen treffen, auf veränderte Umweltbedingungen reagieren und Handlungen ausführen können, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

Wie unterscheiden sich autonome Systeme von automatisierten Systemen?

Automatisierte Systeme arbeiten nach vordefinierten, hart programmierten Abläufen und entscheiden ganz digital nach vordefinierten Vorgaben. Autonome Systeme hingegen reagieren flexibel auf unterschiedliche und komplexe Situationen und entwickeln innerhalb ihrer Freiheitsgrade eigene Handlungsweisen.

Wie funktionieren autonome Systeme?

Autonome Systeme nutzen Inputs, beispielsweise Sensoren zur Datenerfassung, und Methoden aus dem Machine Learning (KI), um dynamisch zu reagieren und aus Erfahrungen zu lernen sowie Aktuatoren zur Umsetzung von Handlungen. Beispiele dafür sind unter anderem autonome Fertigungsroboter oder autonome Drohnen.

Welche Anwendungsbereiche gibt es für autonome Systeme?

Autonome Systeme finden unter anderem Anwendung in:

• Produktion und Fertigung (z. B. flexible Fertigungsstraßen, Qualitätskontrolle)
• Logistik und Supply Chain (z. B. autonome Lagerverwaltung, selbstfahrende Transportfahrzeuge, Lieferdrohnen)
• Kundenservice (z. B. KI-gestützte Chatbots)
• Gesundheitswesen (z. B. Diagnosesysteme, Telemedizin)
• Autonomes Fahren (z. B. LKWs)
• Smart Cities (z. B. vernetzte Ampelsysteme)

Was sind die Herausforderungen bei der Einführung autonomer Systeme?

Zu den größten Herausforderungen zählen Sicherheit, ethische Fragestellungen, rechtliche Rahmenbedingungen sowie die Akzeptanz der Technologie durch die Gesellschaft.