Intelligente und adaptive Datenverarbeitung direkt auf Ihrem Shopfloor
Erstellen und verwalten Sie skalierbare Machine Learning Modelle auf verteilten Systemen mit voller Kontrolle über Ihre Daten.
Edge AI-Ausführung
Setzen Sie KI auf Edge-Geräten ein, um z. B. vorausschauende Wartung, Anomalieerkennung oder intelligente Prozesssteuerung zu realisieren.
Adaptive KI
Passen Sie Ihre KI-Modelle skalierbar an, um den individuellen lokalen Gegebenheiten und Anforderungen gerecht zu werden.
Dezentrales Lernen
Optimieren Sie Ihre künstliche Intelligenz in verschiedenen Anlagen, ohne Rohdaten auszutauschen, indem Sie föderiertes Lernen einsetzen.
Warum Edge ai?
Erstellen und Verwalten Sie skalierbare Machine Learning Modelle auf verteilten Systemen
Lokal, dezentral und schnell
Realisieren Sie Echtzeit-Datenverarbeitung direkt an der einzelnen Maschine. So bleiben Ihre Daten im Unternehmen. Reagieren Sie auf Veränderungen in Millisekunden.
Für einen reibungslosen Ablauf Ihrer Unternehmensaktivitäten
ML-basierte Funktionen und Dienste können nahtlos weiterarbeiten, auch wenn Maschinen oder Dienste offline sind. Durch die Bereitstellung von ML-Modellen direkt auf der Edge stellt unsere Lösung sicher, dass Ihre Abläufe nicht beeinträchtigt werden.
Gewährleistung einer vollständigen Datenkontrolle
Sie entscheiden, welche Daten Sie lokal verarbeiten und welche Sie optional zur Weiterverarbeitung in eine Cloud übertragen.
Organisationen, die Daten gemeinsam nutzen wollen, aber um den Datenschutz besorgt sind, sollten einen föderalen Lernansatz in Betracht ziehen. [...] Es gibt eine kleine, aber wachsende Liste von Anbietern, die verschiedene Ansätze in diesem Bereich verfolgen, darunter [...] prenode
Eigenschaften
Eigenschaften unserer Edge AI-Lösung
Echtzeit-Verarbeitung von Daten auf der Edge
Unsere Edge AI-Lösung versetzt Ihre Geräte in die Lage, Daten sofort zu analysieren und ohne Verzögerung Entscheidungen zu treffen.
Geringere Abhängigkeit von Cloud-Diensten
Die Daten werden direkt auf Ihren Geräten verarbeitet, ohne dass eine ständige Cloud-Konnektivität erforderlich ist. Dies ermöglicht den Betrieb in Offline-Umgebungen oder Umgebungen mit geringer Konnektivität und erhöht die Sicherheit.
Verbesserte Effizienz und geringere Kosten
Durch den Einsatz von Edge AI erzielt Ihr Unternehmen eine bessere Leistung und Genauigkeit und minimiert gleichzeitig die Kosten für Datenverarbeitung, Datenübertragung, Infrastruktur und Energie.
Hardware-unabhängige Edge-AI-Software
Erleben Sie nahtlose Integration, Flexibilität und Kompatibilität über verschiedene Hardwareplattformen hinweg, um eine einfache Bereitstellung und Bedienung auf einer Vielzahl von Geräten zu gewährleisten.
Lokale Feinabstimmung von KI-Modellen
Durch die adaptive Feinabstimmung Ihrer KI-Modelle direkt auf den Edge-Geräten verbessern Sie die Genauigkeit mithilfe von lokalen Daten, die auf individuelle Gegebenheiten und Anforderungen zugeschnitten sind.
Federated Learning
Optimieren Sie Ihre KI über Anlagen und Maschinen hinweg, ohne Rohdaten auszutauschen, und erhöhen Sie so die Sicherheit und den Datenschutz.
Beflügelt von neuester Technologie
Anwendungsfälle mit Adaptive Edge AI
Entdecken Sie, wie Industrial Edge AI die Fertigungsindustrie verändert
Kamerabasierte Prozesskontrolle
Einsatz von KI- und Computer-Vision-Technologien zur Überwachung und Optimierung industrieller Prozesse auf der Grundlage visueller Echtzeit-Datenanalysen.
Zustandsüberwachung
Anwendung von KI- und Sensortechnologien zur kontinuierlichen Überwachung des Zustands und der Leistung von Geräten oder Systemen, um eine vorausschauende Wartung zu ermöglichen und Ausfallzeiten zu minimieren.
Erkennung von Anomalien
Identifizierung und Kennzeichnung ungewöhnlicher oder anormaler Muster in Daten zur frühzeitigen Erkennung von Anomalien und potenzielle Probleme in komplexen Systemen.
Empfehlungssystem für Betriebsparameter
Analyse von Daten und Empfehlung von optimalen Betriebsparametern für verschiedene Prozesse oder Systeme, Optimierung von Effizienz und Produktionsqualität bei gleichzeitiger Minimierung manueller Eingriffe.
Energiemanagement
Kontinuierliche Überwachung und Analyse von Energieverbrauchsmustern zur Optimierung des Energieverbrauchs, was zu Kostensenkungen und verbesserter Nachhaltigkeit führt.
Prognose für Verbrauchsgüter
Nutzung dezentraler KI zur Vorhersage der Nutzung und Verfügbarkeit von Verbrauchsgütern, um das Lieferkettenmanagement und die Produktionsplanung zu optimieren.
Fallstudien
Wir begleiten Sie auf dem Weg zur Industrie 4.0 auf der Basis Ihrer individuellen Bedürfnisse
Integrierte Spanerkennung bei Watts Industries Deutschland
Herausforderung
Späne am Gewinde von Fußbodenheizungsverteilerrohren verursachen Undichtigkeiten und erfordern Nacharbeit oder generieren Ausschuss. Manuelle stichprobenartige Prüfungen sind ineffizient. Defekte Werkstücke weisen z.B. auf den Verschleiß der Bearbeitungswerkzeuge hin, eine frühzeitige Erkennung ist daher entscheidend. Jeder weitere Prozessschritt mit defekten Werkstücken verursacht unnötige Kosten. Ziel ist eine automatisierte Detektion von Spänen am Werkstück innerhalb weniger Sekunden, ohne den Gesamtprozess zu verlängern.
Wie wir helfen konnten
Gemeinsam mit Watts hat prenode eine Aufnahmestation für Verteilerrohre entwickelt und Bilder von fehlerhaften und fehlerfreien Werkstücken erhoben. Mit diesen Daten wurde ein KI-Modell zur automatischen Spanerkennung trainiert und evaluiert. Das KI-Modell ermöglicht nach erfolgreicher Integration in den Produktionsprozess eine effiziente und zuverlässige Qualitätskontrolle.
Learn more about Edge AI
November 8, 2024
Erfolgreicher PoC unseres AssetCore Monitoring Systems in der SmartFactory-KL!
September 3, 2024
prenode zum vierten mal als Top-KI-Startup ausgezeichnet
April 18, 2024
Factory-X: Das digitale Ökosystem für die Fertigung - und prenode ist dabei!
Suchen Sie Unterstützung bei der Entwicklung Ihrer KI-Anwendung?
