Decentralized Machine Learning
für Industriemaschinen

Decentralized Machine Learning
für Industrie- maschinen

Industriemaschinen mit ML-basierten Features und Services anzubieten, ist herausfordernd

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Eingeschränkter Datenzugriff

Kunden sind nicht bereit, ihre Daten weiterzugeben. Dies kann an rechtlichen, strategischen oder technischen Einschränkungen liegen.

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Verschiedene Anforderungen

Maschinen, Prozesse und Kunden unterscheiden sich voneinander, was die Anwendung von universellen ML Modellen erschwert.

Machines_Availability_3_LD

Verfügbarkeit lokaler IT Systeme

Die Verfügbarkeit der lokalen IT-Systeme variiert, da sie ausgelastet sind oder zeitweise keinen Internetzugang haben.

Eingeschränkter Datenzugriff

Kunden sind nicht bereit, ihre Daten weiterzugeben. Dies kann an rechtlichen, strategischen oder technischen Einschränkungen liegen.

Verschiedene Anforderungen

Maschinen, Prozesse und Kunden unterscheiden sich voneinander, was die Anwendung von universellen ML Modellen erschwert.

Verfügbarkeit lokaler IT Systeme

Die Verfügbarkeit der lokalen IT-Systeme variiert, da sie ausgelastet sind oder zeitweise keinen Internetzugang haben.

Decentralized Machine Learning mit mlx

Modellaustausch statt Datenaustausch

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Daten bleiben beim Eigentümer

Mit mlx können Sie Einsatz und Verwaltung von ML Modellen in der Produktionsumgebung des Kunden einfach und zentral koordinieren. Sensible Kundendaten müssen nicht übertragen werden. Integrieren Sie mlx in die Industrie-PCs der lokalen Umgebung schnell und mit minimalem Aufwand.

Anpassung an Kundenanforderungen

Industriekunden unterscheiden sich oftmals durch ihre lokalen Anforderungen. Maschinen werden in verschiedenen Umgebungen oder Prozessen eingesetzt. Durch mlx werden die ML Modelle automatisch an die jeweiligen Spezifika angepasst. 

Asynchrone Kommunikation

Mit mlx bleibt ihr ML-basiertes Feature oder Service unbeeinträchtigt durch Maschinen, die vorübergehend offline sind. ML Modelle werden on-edge eingesetzt und laufen autonom. Außerdem kommunizieren die Maschinen selbständig ausgehend und verbinden sich mit der Cloud, sobald sie wieder online sind. 

Entwickeln Sie Modelle in der lokalen Umgebung – ohne die Notwendigkeit, Daten zu zentralisieren.

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