KI in der Industrie: Das ist mit Edge Computing alles möglich

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Bei Anwendungen der künstlichen Intelligenz in Industrieunternehmen zählt oft jede Sekunde. Da ist es besser, die Daten nicht zentral, sondern direkt in den Fabriken oder Fertigungshallen zu verarbeiten. Dort sind die IT-Systeme allerdings mit speziellen Herausforderungen konfrontiert.

Mit Computer Vision die Sicherheit der Mitarbeiter überwachen, mit Predictive Maintenance und Predictive Quality den Stillstand von Maschinen und die Entstehung von Ausschuss verhindern, mit Augmented Reality externe Spezialisten virtuell in Fertigungshallen bringen, um Know-how-Lücken vor Ort auszugleichen. KI in der Industrie, künstliche Intelligenz, kann Unternehmen an vielen Stellen weiterhelfen. Dabei handelt es sich allerdings oft um zeitkritische Anwendungen, bei denen jede Sekunde zählt.

Vorteile von Edge Computing beim Einsatz von KI in der Industrie

In solchen Fällen können Industrieunternehmen Edge Computing betreiben, also die Daten direkt dort mit Künstlicher Intelligenz verarbeiten, wo sie entstehen: vor Ort in den Fertigungshallen oder Fabriken und nicht in einem zentralen Rechenzentrum in der Cloud. Dadurch entfällt die Übertragung der Daten und es entstehen keine Latenzen, die rechtzeitiges Eingreifen verhindern könnten. Ein weiterer Vorteil: Industrieunternehmen sind nicht auf die Verfügbarkeit und Stabilität der Internetverbindung angewiesen, die an abgelegenen Fertigungsstandorten oft ein Problem darstellen. Zudem müssen sie keine sensiblen Daten transferieren.

Am Industrial Edge herrschen spezielle Bedingungen

Am Edge haben es Industrieunternehmen aber mit einigen spezifischen Herausforderungen zu tun. So sollte auch vor Ort die Datenverarbeitung möglichst zügig erfolgen. Die Daten müssen schnell erfasst und – wenn mehrere Systeme im Einsatz sind – auch rasch konsolidiert werden Zudem ist in Fertigungshallen und Fabriken oft wenig Platz für IT-Systeme. Außerdem sind sie dort häufig widrigen Bedingungen wie Schmutz, Öl oder Feuchtigkeit ausgesetzt.

Viele Standorte haben auch nur begrenzte physische Sicherheitsvorkehrungen, und die Daten befinden sich außerhalb der Unternehmens-Firewall. Sie benötigen aber natürlich Schutz vor Cyber-Attacken. Für die Implementierung einer KI-Lösung sind IT-Spezialisten erforderlich. Diese stehen aus Personal- und Budget-Gründen oft nicht zur Verfügung. Zu beachten ist auch, dass beim Edge Computing IT und operative Technologie (OT) zusammenwachsen. Industrieunternehmen müssen daraus eine konsistente und übergreifende Umgebung schaffen.

KI in der Industrie: Vorkonfigurierte Systeme beschleunigen die Implementierung

Um diese Herausforderungen zu meistern, benötigen Industrieunternehmen eine ganzheitliche Edge-Strategie, die Bereitstellung, Integration, Sicherheit und Verwaltung sämtlicher Systeme umfasst. Bei der Umsetzung können ihnen validierte Systeme helfen, die von KI-Experten speziell für die Fertigungsbranche vorkonfiguriert wurden. Sie vereinfachen und beschleunigen die Implementierung und können fehlendes eigenes KI-Know-how ausgleichen. Ein zentrales Element bilden dabei Plattformen für die Erfassung, Speicherung und Analyse kontinuierlicher Datenströme, die hohe Geschwindigkeit und Sicherheit gewährleisten.

Zudem nutzen geeignete Lösungen hyperkonvergente Infrastrukturen, die leistungsstarke Rechen- und Speicherressourcen samt Management in robusten und kompakten Systemen integrieren. Sie bringen physische Sicherheitsvorkehrungen mit, können widrigen Bedingungen widerstehen und lassen sich durch ihren kleinen Formfaktor ideal an Orten mit wenig Platz einsetzen. Industrieunternehmen können sie skalieren, ohne den Fußabdruck der IT erheblich zu vergrößern, und so mit dem Datenwachstum am Edge mithalten. Das gibt ihnen Zukunftssicherheit.

Der Autor Uwe Wiest ist General Manager OEM & IOT Solutions DACH bei Dell Technologies.