Pozyx RTLS-Version v2025.2
Wir freuen uns, die Veröffentlichung von Pozyx RTLS v2025.2 bekannt zu geben – ein großes Update mit Fokus auf Skalierbarkeit, Offenheit und flexiblere Bereitstellungen. Diese Version führt neue Funktionen ein, die die Bereitstellung und Erweiterung von RTLS in komplexen Umgebungen erleichtern und gleichzeitig eine zuverlässige Leistung für Indoor-Standortverfolgung gewährleisten.
Ungefähre UWB-Positionierung und verbesserte Fallbacks
Das Highlight von RTLS v2025.2 ist die Einführung der ungefähren UWB-Positionierung – eine Schlüsselfunktion, die flexiblere und kosteneffizientere RTLS-Bereitstellungen ermöglicht, ohne die Transparenz zu beeinträchtigen.

Mit dieser neuen Funktion passt sich das System dynamisch an die Anzahl und den Abstand der Anker in jedem Bereich an. UWB-Bereitstellungen mit hoher Dichte liefern weiterhin präzise Positionierung mit einer Genauigkeit von 10 bis 30 cm. In Zonen mit weniger verfügbaren Ankern wechselt das System automatisch zu ungefährer Positionierung mit einer Genauigkeit von rund 5 m. Wenn nur ein Anker in Reichweite ist, bietet es Präsenzerkennung und bestätigt, ob sich ein Asset in der Nähe befindet.
Dieses abgestufte Genauigkeitsmodell ermöglicht eine geringere Infrastrukturdichte in nicht kritischen Zonen, während die vollständige Sichtbarkeit der Assets über den gesamten Standort hinweg erhalten bleibt. Es ist ideal für schrittweise Einführungen, kostensensible Erweiterungen und hybride Indoor-Outdoor-Tracking-Szenarien.
Nativer omlox-Hub-Connector
Das zentrale Highlight von RTLS v2025.2 ist die Einführung eines nativen omlox-Hub-Connectors.
Mit diesem neuen Connector kann Pozyx RTLS jetzt problemlos mit jedem omlox-Hub verbunden werden und ermöglicht so Interoperabilität über den offenen omlox-Standard. Dadurch ist es möglich, mit einem einzigen RTLS-System mehrere Gebäude, Bereiche und Etagen abzudecken, indem verschiedene omlox-Zonen angebunden werden.
Für Kunden, die über große Standorte oder mehrere Niederlassungen hinweg arbeiten, reduziert dies den Integrationsaufwand erheblich und vereinfacht die Systemarchitektur. Standortdaten können konsistent an Unternehmensanwendungen verteilt werden, während die Flexibilität erhalten bleibt, verschiedene Ortungstechnologien und Anbieter zu kombinieren.

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Verbesserte Leistung statischer Tags
Statische Assets wie Paletten, Werkzeuge oder Behälter sind oft schwierigen Bedingungen ausgesetzt, etwa Vibrationen, metallischen Störungen und eingeschränkter Signalverfügbarkeit.
In dieser Version haben wir die Erkennungslogik für statische Tags weiter verbessert, indem wir UWB-Messungen mit Sensordaten kombinieren, um besser zu bestimmen, wann sich Assets nicht bewegen. Die Handhabung statischer Tags ist zwar schon seit einiger Zeit verfügbar, doch dieses Update sorgt in anspruchsvollen Industrieumgebungen für eine stabilere und genauere Positionierung.
Bessere Plattformintegration, Sicherheit und Stabilität
RTLS v2025.2 bringt außerdem eine engere Integration mit der Pozyx Platform und macht Konfiguration, Überwachung und den täglichen Betrieb noch effizienter.
Darüber hinaus enthält diese Version mehrere Sicherheitsverbesserungen und Fehlerbehebungen, die die Robustheit und Zuverlässigkeit des Systems für Enterprise-Bereitstellungen weiter stärken.
Für Skalierung gebaut, heute und morgen
RTLS v2025.2 ist ein weiterer Schritt hin zu einer flexibleren, interoperableren und skalierbareren RTLS-Plattform. Sie ermöglicht schnellere Rollouts, einfachere Erweiterungen und eine bessere Ausrichtung an offenen Standards wie omlox.
Wir verbessern das Pozyx RTLS-System kontinuierlich und haben bereits spannende Funktionen für die Version 2026 in Entwicklung. Das Feedback von Kunden und Partnern spielt eine zentrale Rolle bei der Gestaltung unserer Roadmap. Wenn Sie Ideen oder Funktionswünsche haben, freuen wir uns sehr, von Ihnen zu hören.

Written by
Samuel Van de Velde
CTO & Mitgründer bei Pozyx
Samuel ist Elektroingenieur mit großem Interesse an Ortungstechnologie. Er verfügt über Erfahrung in Unternehmertum, öffentlichem Reden, Produktmanagement, dem Internet der Dinge (IoT) und Machine Learning. Nach seinem Abschluss im Jahr 2010 trat er dem Department of Telecommunications and Digital Information Processing (TELIN) bei, um dort einen Ph.D. zum Thema kollaborative Indoor-Ortung zu verfolgen. 2015 gründete er aus dieser Forschung heraus das Spin-off-Unternehmen Pozyx.

