Die Spatial AI-Agenten: Ortung, die mitdenkt und handelt

Es ist ein gutes Gefühl, eine Live-Karte zu öffnen. Jedes getaggte Asset, jedes Fahrzeug und jede Person ist auf dem Hallenplan zu sehen und bewegt sich in Echtzeit. Doch eine Karte bringt nur dann etwas, wenn jemand auf das reagiert, was sie zeigt, und den größten Teil der Schicht schaut niemand hin. Der freie Gabelstapler ist irgendwo auf dem Bildschirm. Ebenso der Arbeitsauftrag, der seit einer Stunde an der Packstation liegt. Ein Problem zu sehen und etwas dagegen zu tun, ist nicht dasselbe.

Warum eine Live-Karte nicht reicht

Seit einem Jahrzehnt beantwortet die Echtzeit-Ortung eine Frage gut: Wo befindet sich gerade alles? Das ist durchaus nützlich, liefert aber rohe Positionen und überlässt das Denken Ihnen. Die Mitarbeiter vor Ort wollen nicht noch einen Bildschirm, den sie im Auge behalten müssen. Sie wollen eine Antwort auf die Frage, die sie ohnehin gerade beschäftigt, und der naheliegende nächste Schritt soll ohne ihr Zutun passieren.

Spatial AI ist Ubudus Antwort: eine Schicht aus Agenten, die auf Ihren Live-Standortdaten aufsetzen, sie auswerten und handeln. Sie konfigurieren die Agenten, indem Sie in Alltagssprache beschreiben, was Sie brauchen. Insgesamt gibt es vier Agenten: einen Assistenten, der Fragen beantwortet, einen Regelagenten, der auf Ereignisse reagiert, einen Dashboard-Copiloten, der die beschriebene Ansicht erstellt, und einen Skriptagenten, der Ihre Vorgaben in Automatisierungen umsetzt. Zwei davon verändern den Arbeitstag jedoch am stärksten.

Stellen Sie der Halle eine Frage

Mit dem RTLS AI Assistant kann jeder das Live-Lagebild vor Ort in einfachen Worten abfragen. Wo steht der nächste freie Gabelstapler? Welche Arbeitsaufträge warten schon zu lange im Packbereich? Alle Tragen im dritten Stock anzeigen. Die Antwort stützt sich auf die aktuellen Positionen, nicht auf einen zwischengespeicherten Bericht und nicht auf Vermutungen: Der Assistent liest dieselben Live-Daten, aus denen auch die Karte entsteht.

Das ist der Unterschied zwischen dem Wissen, dass die Daten irgendwo stecken, und der Möglichkeit, sie mit einem Satz abzurufen. Am Standort SETBT von Schneider Electric verfolgen die Teams Arbeitsaufträge bereits live durch die Produktion. Der Halle direkt eine Frage zu stellen, ist daher der logische nächste Schritt. Im Queen Elizabeth Hospital in Hongkong finden die Mitarbeiter Krankentragen schneller, statt auf der Suche danach die Stationen abzulaufen.

Lassen Sie Regeln bei Standortereignissen handeln

Antworten ist nur die eine Hälfte. Die andere übernimmt der Regel-Agent: Sie beschreiben in eigenen Worten, was passieren soll, wenn etwas eine Zone betritt, sie verlässt, stehen bleibt oder verschwindet, und er erstellt die Regel, testet sie mit Ihren realen Standortdaten und führt sie von da an aus.

Greift eine Regel, passiert etwas in der realen Welt, und es bleibt nicht bei einer Zeile im Protokoll:

• Warnungen: Informieren Sie die richtige Person, sobald ein Asset seine Zone verlässt oder sich eine Warteschlange staut.
• Webhooks: Übermitteln Sie das Ereignis direkt an Ihr WMS, MES oder ERP, damit Ihre eigenen Systeme reagieren.
• Pick-to-Light: Lassen Sie das richtige Tag blinken, damit der Mitarbeiter ohne Umweg dorthin geht.

Jede Aktion eines Agenten wird erfasst und nachvollziehbar protokolliert, sodass Sie jederzeit sehen, was wann ausgelöst wurde.

Ortung ist nicht länger ein Bildschirm, den Sie beobachten, sondern eine Frage, die Sie stellen können, und eine Aktion, die von selbst ausgelöst wird.

Auf geprüften Standortdaten aufgebaut

Agenten sind nur so verlässlich wie die Positionen, auf denen sie aufbauen. Die Engine von Ubudu vereint mehrere Ortungstechnologien auf einer Plattform: von zonengenauer BLE-Ortung bis zu UWB, das im laufenden Industriebetrieb auf unter 50 cm genau ortet und unter kontrollierten Bedingungen auf unter 20 cm. Die Integration erfolgt über REST, WebSocket, MQTT und Webhooks, und ein dedizierter MCP-Server lässt die KI-Assistenten dieses Live-Lagebild direkt abfragen. Jede Engine wurde mit bis zu 3.000 Tags, 6.000 Ankern und 600 Karten lastgetestet und läuft On-Premise oder in der DSGVO-konformen europäischen Cloud von Ubudu.

Beantwortet ein Agent also eine Frage oder löst eine Regel aus, arbeitet er mit echten Positionen aus einer skalierbar ausgelegten Installation, nicht mit einem Demodatensatz.

Was das in der Halle bedeutet

Der Nutzen zeigt sich im Arbeitsalltag, nicht im Architekturdiagramm. Entscheidungen fallen schneller, weil ein Satz genügt, wo man sonst den Bildschirm absuchen müsste. Weniger Ereignisse bleiben unbemerkt, weil eine Regel alle Zonen gleichzeitig überwacht und sofort reagiert, wenn sich etwas ändert, auch in der Nachtschicht, wenn niemand am Platz ist. Und die Mitarbeiter verbringen weniger Zeit damit, auf eine Karte zu starren: Die Halle meldet sich, wenn sie gebraucht werden, statt dass sie Wache halten müssen.

Es ist dieselbe Plattform, mit der das Krankenhaus Paris Saint-Joseph mehr als 1.500 Geräte ortet und die in über 6.000 Installationen in 35+ Ländern im Einsatz ist. Sehen Sie zuerst, was in Ihrer Halle passiert, und lassen Sie sie dann antworten und handeln.

Auf einen Blick

• Fragen Sie in Alltagssprache: Ein Satz genügt, um Live-Positionen abzufragen, und die Antwort beruht auf der aktuellen Lage in der Halle.
• Lassen Sie Regeln handeln: Beschreiben Sie eine Regel einmal; sie löst Warnungen, Webhooks und Pick-to-Light selbstständig aus.
• Fundiert statt geraten: Agenten stützen sich auf geprüfte Echtzeitpositionen, und jede Aktion wird nachvollziehbar protokolliert.
• Auf Skalierung ausgelegt: eine Engine, offene APIs und ein MCP-Server, On-Premise oder in der DSGVO-konformen europäischen Cloud.