21.07.2020

Network Slicing funktioniert auch schon ohne 5G-Netz

A1 und Nokia ermöglichen gemeinsam Network Slicing für die ÖBB. So kann dort die kritische Infrastruktur in einem eigenen Netz betrieben werden.
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Railjet in der Landschaft: Braucht Network Slicing
© ÖBB/Harald Eisenberger

Unter Network Slicing versteht man, dass bestimmte Teile eines Mobilfunknetzes für ausgewählte Anwendungen – also zum Beispiel Rettungsdienste oder kritische Infrastruktur – reserviert werden. Dieses Feature wurde bisher vor allem der 5G-Technologie zugeschrieben, welche in Österreich derzeit ausgerollt wird. Nun zeigt A1 aber – als erster Mobilfunkanbieter weltweit – gemeinsam mit dem Technologiepartner Nokia, dass dies für die ÖBB Infrastruktur AG auch schon mit dem bestehenden 4G-Netz möglich ist.

Wie das 4G Network Slicing funktioniert

Das 4G&5G Network Slicing wurde von Nokia im Februar 2020 angekündigt, in Österreich findet es nun seine Anwendung. Dabei ist innerhalb eines physischen Netzwerks jeder sogenannten „Slice“ ein isoliertes End-to-End-Netzwerk, das für spezifische Anwendungen genutzt werden kann – ohne externe Einflüsse. Die Lösung kann über ein Software-Update in bestehende 4G- und später auch in 5G-Netze eingespielt werden.

Wofür die ÖBB Network Slicing verwendet

Für die ÖBB ist es wichtig, durch integrierte Mobilität kundenfreundlicher sowie noch umweltfreundlicher und obendrein auch wettbewerbsfähiger zu werden. Bei letzterem Aspekt spielt vor allem Kostenreduktion eine Rolle, welche wiederum durch Digitalisierung erreicht werden soll, wie Johann Pluy (Mitglied des Vorstands, ÖBB-Infrastruktur AG) erläutert. Kabel sollen durch Mobilfunk ersetzt werden, digitale Zwillinge sollen Real-Time-Ortung ermöglichen und die Wartung effizienter machen. Alleine in einer Weiche sind heutzutage rund 40 Sensoren eingebaut, und es werden in Informationen in Echtzeit zwischen Triebfahrzeug und ÖBB-Steuerungszentrale übertragen.

All diese Technologien brauchen wiederum ein stabiles Netz, um störungsfrei funktionieren zu können. Und hier wiederum hilft der Network Slice. „So wird ein Teil des Netzwerks nur für den Betrieb der kritischen ÖBB-Infrastruktur reserviert“, sagt A1-CEO Marcus Grausam.

Als Cloud hinter dem Projekt kommt das A1-Rechenzentrum zum Einsatz. Das Surferlebnis der Fahrgäste in den Zügen soll unter dem Network Slicing nicht leiden, da die Kapazitäten regelmäßig an den Bedarf angepasst werden.

Weitere Projekte mit Network Slicing geplant

„Wir wollen Österreich digitalisieren, um die Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten“, sagt Grausam im Rahmen einer gemeinsamen Pressekonferenz: Vor allem die vergangenen Monate hätten die Wichtigkeit dieses Vorhabens gezeigt.

Dieses Projekt mit der ÖBB ist wiederum lediglich ein erster Schritt. „Aufbauend darauf werden wir auch weitere Use Cases vorbereiten und exekutieren“, kündigt, Peter Wukowits (Geschäftsführer Nokia Österreich), an.

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Die Eye-Tracking-Brille von Viewpointsystem kommt im Rahmen des EU-Projekts Manufactor in der Industrie zum Einsatz | (c) viewpointsystem
Die Eye-Tracking-Brille von Viewpointsystem kommt im Rahmen des EU-Projekts Manufactor in der Industrie zum Einsatz | (c) viewpointsystem

Einarbeitungszeiten um mehr als 35 Prozent und Fertigungsfehler um 20 Prozent reduzieren; gleichzeitig das Vertrauen der Mitarbeitenden in die eigenen Fähigkeiten um mehr als 20 Prozent steigern und die körperliche und mentale Belastung senken – das sind die ambitionierten Ziele des Projekts Manufactor.

Mit sechs Millionen Euro von Horizon Europe gefördert

14 Partner aus zehn EU-Ländern sind daran beteiligt, darunter Universitäten wie TU Darmstadt (Deutschland) und Universität Uppsala (Schweden), Industriebetriebe wie Hitachi Energy Sweden und Volkswagen Autoeuropa (Portugal) und Startups wie u-sense.it (Italien) und Viscando (Schweden). Mit dem oberösterreichischen Maschinenbauer Fill und dem Wiener Datenbrillen-Startup Viewpointsystem sind auch zwei österreichische Unternehmen bei dem im Rahmen von Horizon Europe mit sechs Millionen Euro geförderten EU-Projekt dabei.

Zusammenführung mehrerer Technologien

Um die zuvor genannten Ziele zu erreichen, sollen im Rahmen des auf drei Jahre angesetzten Forschungs- und Entwicklungsprojekts mehrere Technologien zusammengeführt werden und ein validierter Prototyp entstehen: tragbare Sensoren, XR-Brillen, Eye Tracking, 3D-Bildsensoren, KI-Agenten und Human Digital Twins. „Zusammen liefern sie Informationen über die körperliche und kognitive Situation der Mitarbeitenden und ermöglichen eine situationsgerechte Unterstützung direkt am Arbeitsplatz. Im Mittelpunkt stehen dabei der Mensch und die Frage, wie Technologie ihn bei seiner Arbeit bestmöglich unterstützen kann“, heißt es von Projektpartner Viewpointsystem in einer Aussendung.

Vom Eye-Tracking zum „Human Digital Twin“

Das Wiener Startup steuert als einer von vier zentralen Technologiepartnern eine Weiterentwicklung seiner Eye-Tracking-Brille bei. Die Eye-Tracking- und Kameradaten der Brille sollen im Projektverlauf mit weiteren Sensordaten zusammengeführt werden. Daraus soll ein Echtzeitbild der körperlichen und kognitiven Situation von Mitarbeitenden, also ein sogenannter „Human Digital Twin“ entstehen. KI-Agenten sollen diese Informationen dann nutzen, um die Unterstützung an die jeweilige Situation anzupassen, etwa durch Audioanweisungen oder direkt in der XR-Brille eingeblendete Informationen.

„KI kann ihre Unterstützung an die Person und die jeweilige Situation anpassen“

„Wirklich adaptive Unterstützung beginnt damit, den Menschen hinter der Aufgabe zu verstehen. Eye Tracking gibt uns in Echtzeit Aufschluss über die Aufmerksamkeit und kognitive Belastung eines Menschen“, erklärt Frank Linsenmaier, CTO von Viewpointsystem. „Auf dieser Grundlage kann KI ihre Unterstützung an die Person und die jeweilige Situation anpassen und damit über eine reine Automatisierung von Assistenz hinausgehen.“

Test in der Next World Factory von Fill

Getestet wird das unter anderem bei Industriepartner Fill, konkret im firmeneigenen Ausbildungs- und Lernzentrum Next World Factory. Im Projekt soll untersucht werden, wie adaptive, KI-gestützte Assistenz den Kompetenzerwerb beschleunigen und die sichere Anwendung im Arbeitsalltag unterstützen kann. Martin Muik, Forschung und Entwicklung bei Fill, nennt auch den Fachkräftemangel als Grund für das Projekt. „Mit Manufactor wollen wir erproben, wie intelligente Assistenz das Lernen individueller, effizienter und motivierender gestalten und Menschen dabei unterstützen kann, ihr Potenzial bestmöglich zu entfalten.“

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