Zahlreiche Unternehmen und Hersteller haben die digitale Transformation zu einem Eckpfeiler ihrer Strategien gemacht. Künstliche Intelligenz (KI) steht im Mittelpunkt dieser Transformation und wird zu einem integralen Bestandteil ihrer Produktionsprozesse. Das Ziel der digitalen Transformation besteht nicht nur in der Kostensenkung, sondern auch in der Steigerung der betrieblichen Effizienz, der Verbesserung bestehender Produkte und der Innovation neuer Produkte und Dienstleistungen.

Edge AI profitiert von den verbesserten Rechenkapazitäten der Edge-Geräte, die den Datenschutz, die Sicherheit und die Effizienz der Entscheidungsfindung in Echtzeit erhöhen. Dieser Artikel befasst sich mit der Bedeutung der Edge AI und ihren Auswirkungen auf die Fertigung der Zukunft.    

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Was ist Edge AI?

Im Gegensatz zur herkömmlichen Umgebung, in der die Schlussfolgerungen innerhalb eines Cloud-Computing-Netzwerks erfolgen, kann das KI-Modell bei der Edge AI direkt auf dem Edge-Gerät operieren, ohne dass eine kontinuierliche externe Verbindung erforderlich ist. Dieses Paradigma ermöglicht es uns, sensible Daten an der Datenquelle zu verarbeiten und schnell auf neue Eingaben zu reagieren, ohne den Umweg über eine zentralisierte Cloud-Umgebung zu nehmen.  

Edge AI umfasst die Bereitstellung von KI-Algorithmen und -Modellen auf Edge-Geräten oder in Edge-Computing-Knoten, wie Smartphones, Sensoren oder Edge-Servern. Das Hauptziel der Edge AI besteht darin, Daten lokal auf diesen Geräten, nahe an der Datenquelle, zu verarbeiten, anstatt sich ausschließlich auf zentralisierte Cloud-basierte KI-Systeme zu verlassen.  

Edge AI funktioniert in der Regel folgendermaßen:

• ‍Datenerfassung: Edge AI beginnt mit der Erfassung von Daten von verschiedenen Sensoren, Geräten oder Datenquellen am Rande des Netzwerks. Diese Datenquellen können je nach Anwendung Kameras, Sensoren, Mikrofone und mehr umfassen. ‍

• Vorverarbeitung der Daten: Die erfassten Daten werden auf dem Edge-Gerät vorverarbeitet, um sie für die Analyse zu bereinigen, zu filtern und zu formatieren. Die Vorverarbeitung kann Aufgaben wie Rauschunterdrückung, Datenkompression oder Datennormalisierung umfassen, um sicherzustellen, dass die Daten für die KI-Verarbeitung geeignet sind.

• Inferenz: Die Inferenz ist der Kern der Edge AI. Modelle für maschinelles Lernen, die auf größeren Datensätzen trainiert wurden, werden auf dem Edge-Gerät eingesetzt. Bei diesen Modellen kann es sich um tiefe neuronale Netze oder andere KI-Algorithmen handeln. Wenn neue Daten auf dem Edge-Gerät eintreffen, verarbeitet das bereitgestellte Modell diese Daten, um Vorhersagen und Klassifizierungen zu treffen und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Diese Schlussfolgerung erfolgt lokal auf dem Edge-Gerät, so dass die Daten nicht zur Verarbeitung an einen Remote-Server gesendet werden müssen.  

• Entscheidungsfindung: Die Ergebnisse der Inferenz werden verwendet, um sofortige Entscheidungen zu treffen oder Aktionen auszulösen. In autonomen Fahrzeugen kann Edge AI beispielsweise Hindernisse in Echtzeit erkennen und das Fahrzeug so lenken, dass Kollisionen vermieden werden. In der Fertigung kann Edge AI Defekte am Fließband erkennen und Korrekturmaßnahmen ergreifen oder die Schwere einer Situation bewerten, um bspw. einen menschlichen Bediener zu unterstützen.

• Rückkopplungsschleife: In einigen Fällen können die Ergebnisse der Edge-AI-Verarbeitung zur weiteren Analyse, Modellaktualisierung oder langfristigen Speicherung an einen zentralen Server zurückgesendet werden. Diese Rückkopplungsschleife trägt dazu bei, die Leistung von Edge-AI-Modellen im Laufe der Zeit zu verbessern, indem neue Daten und Erkenntnisse einbezogen werden.
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Warum Edge AI in der Fertigung einsetzen?

Durch die lokale Verarbeitung von Daten und die Verringerung der Abhängigkeit von Cloud-Diensten gewährleistet Edge AI eine konsistente Leistung in Umgebungen mit begrenzter Netzwerkkonnektivität, während ihre Anpassungsfähigkeit und Kosteneffizienz sie zu einem wertvollen Werkzeug für die Optimierung von Fertigungsprozessen machen. Die Implementierung von Edge AI in der Fertigung bietet mehrere Vorteile:

1. Entscheidungsfindung in Echtzeit
   Produktionslinien erfordern größtenteils sofortige Reaktionen auf sich ändernde Bedingungen. Edge AI ermöglicht die Datenanalyse und Entscheidungsfindung in Echtzeit und stellt sicher, dass kritische Anpassungen sofort vorgenommen werden können und Ausfallzeiten minimiert werden.  

2. Sichere Daten am Edge
   Edge AI kann zur Wahrung des Datenschutzes beitragen, indem sensible Informationen lokal verarbeitet werden, ohne sie in die Cloud zu übertragen. Dies senkt das Risiko von Datenschutzverletzungen erheblich und stellt sicher, dass wichtige Daten fest unter der Kontrolle des Nutzers bleiben.  

3. Verbesserte Effizienz und geringere Kosten
   Durch den Einsatz von Edge AI kann Ihr Unternehmen eine höhere Leistung und Genauigkeit erzielen und gleichzeitig die Kosten für Datenverarbeitung, Datenübertragung, Infrastruktur und Energieverbrauch minimieren.

4. Minimierung von Ausfallzeiten
   Die Fähigkeit von Edge AI, Geräteausfälle vorherzusagen und eine proaktive Wartung zu ermöglichen, minimiert die Produktionsausfallzeiten.

5. Anpassung und Anpassungsfähigkeit
   Edge-AI-Lösungen lassen sich auf spezifische Anwendungsanforderungen zuschneiden und können leicht aktualisiert und an sich ändernde Anforderungen angepasst werden, was ein hohes Maß an Flexibilität und Reaktionsfähigkeit auf sich ändernde Anforderungen ermöglicht.
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Was sind die häufigsten Anwendungsfälle von Edge AI in der Industrie?

Edge AI ist besonders nützlich für Anwendungen, die eine schnelle Reaktion, Datenschutz und Sicherheit erfordern, oder an abgelegenen Standorten mit begrenzter Netzwerkkonnektivität. Sie kann in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, z. B. in Industriemaschinen, in der Fertigung, in autonomen Fahrzeugen, in Geräten zur Echtzeitüberwachung im Gesundheitswesen und darüber hinaus. Zu den gängigen Anwendungen in der industriellen Fertigung gehören:

• Intelligenter (Fern-)Steuerung: Die Edge-AI-Technologie kann Maschinenbediener aus der Ferne unterstützen, indem sie ihnen Informationen über den Maschinenstatus liefert und sie alarmiert, wenn etwas Ungewöhnliches passiert. Sie kann Live-Maschinendaten und Kameraübertragungen nutzen, sodass die Bediener Probleme schnell lösen können. Dies reduziert den Bedarf an Arbeitern vor Ort und hilft bei Arbeitskräftemangel.
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• Vorausschauende Wartung: Edge-AI kann Sensordaten analysieren, um Geräteausfälle in Echtzeit vorherzusagen. So können Wartungsteams umgehend auf Vorhersagen reagieren, potenzielle Schäden mindern und Wartungspraktiken verbessern.
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• Qualitätskontrolle und Inspektion: Die Erkennung von Defekten ist ein wesentlicher Bestandteil des Fertigungsprozesses. Geräte, die Edge-AI-gestützte Computer-Vision-Systeme verwenden, prüfen Produkte und Komponenten auf Fehler. Mit dieser Technologie lassen sich selbst kleinste Fehler erkennen, wodurch der Ausschuss reduziert, eine gleichbleibende Produktqualität sichergestellt und die Effizienz der Fertigung verbessert wird.
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• Energiemanagement: Die Energiekosten wirken sich auf die Herstellungskosten und die Nachhaltigkeit aus. Mit Edge-AI kann der Energieverbrauch überwacht und optimiert werden, was zu Kosteneinsparungen und einer Verringerung des CO2-Fußabdrucks führen kann.  
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• Prozessoptimierung in Echtzeit: Edge-AI kann Daten von verschiedenen Sensoren, z. B. Temperatur-, Druck- und Feuchtigkeitssensoren, analysieren, um Fertigungsprozesse in Echtzeit durch optimierte Maschineneinstellungen, Anpassung von Produktionsparametern und gezielte Ressourcenzuweisen zu optimieren.
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• Sicherheit der Arbeitnehmer: Die Sicherheit der Arbeiter hat in der Fertigung eine hohe Priorität. KI-Edge-Systeme können die Bewegungen und den Zustand der Arbeiter überwachen und in Echtzeit Warnungen ausgeben, um Unfälle zu vermeiden und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.

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Federated Learning in Edge AI  

Federated learning, ein Ansatz des maschinellen Lernens, beinhaltet den Erwerb von Wissen aus verteilten Datenquellen. Es verbessert die Edge AI, indem es eine Technik der Modelliteration verwendet, anstatt direkt auf Daten von Geräten zuzugreifen. Dadurch werden Datenschutzbedenken wirksam angegangen und das Lernen über verschiedene Edge-Systeme hinweg erleichtert.

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Zusammenfassung

Die Entwicklung der Industrie 4.0 hängt vom Übergang zur Edge AIab, insbesondere nach der Ära des Cloud-Computing und des IoT. Die Einführung von Edge AI ist der logische nächste Schritt, denn sie ist der Schlüssel zur Entfaltung des vollen Potenzials von Industrie 4.0.

Bei prenode widmen wir uns der Aufgabe, Unternehmen auf ihrem Weg zur intelligenten Fertigung zu begleiten und zu unterstützen. Dazu gehört die Bewertung der bestehenden Situation, die Durchführung einer umfassenden Analyse, die Formulierung einer strategischen Roadmap und die Umsetzung der Integration von Edge AI Technologie. Mit dem Ansatz des föderierten Lernens nehmen wir die Feinabstimmung von KI-Systemen über mehrere Standorte hinweg vor, ohne dass ein Austausch von Rohdaten erforderlich ist, um Ihren Datenschutz zu gewährleisten.

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