Edge KI-Computing
Intelligentes Computing näher an die Datenquelle bringen
Was ist Edge Computing und warum ist es wichtig?
Reduzierung von Latenz und Bandbreitennutzung durch lokale Verarbeitung
Echtzeit-Einblicke für intelligentere Betriebsabläufe ermöglichen
Edge Computing ist eine IT-Architektur, bei der Rechenleistung so nah wie möglich an die Datenquelle verlagert wird. Durch die Verarbeitung in unmittelbarer Nähe des Datenentstehungspunktes können Ergebnisse schneller an Endnutzer übermittelt werden, wodurch die Latenz reduziert und die Bandbreite geschont wird.
Außerhalb der Fabrikumgebung werden die Machine-Vision-Lösungen von ARBOR im Eurotunnel eingesetzt, um die Kontrolle der Fahrzeuge, die den Tunnel passieren möchten, zu erleichtern. Mit automatischer Kennzeichenerkennung (ALPR) können relevante Informationen für einzelne Fahrgäste automatisch angezeigt werden. Dies verkürzt die Wartezeiten und verhindert, dass Fahrzeuge ohne Reservierung den Durchgang betreten.
FPC-5211 Serie – Erhöhte Fahrzeugsicherheit am Edge
Edge-AI-System mit E-Mark-Zertifizierung und Unterstützung für Intel Prozessoren der 14. Generation
Lokale Verarbeitung visueller Daten zur Minimierung der Netzwerklatenz
Erkennung von Straßenbedingungen, Hindernisdetektion und autonome Reaktionen ermöglichen
Die FPC-5211 Serie verbessert die Fahrzeugsicherheit, indem sie Netzwerklatenz bei der visuellen Datenverarbeitung am Edge reduziert
Mit dem FPC-5211 Edge-AI-System, das E-Mark-zertifiziert ist und Intel Prozessoren der 14. Generation unterstützt, können große Datenmengen direkt am Edge verarbeitet werden. Dadurch wird die Netzwerklast reduziert, und Sensordaten sowie Bilddaten im Fahrzeug können lokal analysiert und schnell verarbeitet werden – etwa für Straßenzustandserkennung, Hindernisdetektion oder autonome Fahrentscheidungen.
Edge-AI-Computing zur Beschleunigung industrieller Innovationen
Bereitstellung hoher Rechenleistung und industrieller Stabilität
Unterstützung leichter Inferenz und hochdichter AI-Workloads
Beschleunigte Bereitstellung von AI-Modellen für schnellere Geschäftsentscheidungen
Was ist Edge AI?
Edge AI beschreibt den Ansatz, künstliche Intelligenz direkt auf Geräten am Netzwerkrand auszuführen, statt ausschließlich auf zentrale Cloud-Infrastrukturen zu setzen. Daten können lokal verarbeitet werden, ohne große Datenmengen an entfernte Server zu übertragen. Edge AI ermöglicht lokale Analyse, Entscheidungsfindung und Echtzeitverarbeitung – mit Vorteilen wie reduzierter Latenz, höherer Privatsphäre, verbesserter Zuverlässigkeit und geringerer Bandbreitennutzung.
Mit Edge-AI-Lösungen zentrale industrielle Herausforderungen meistern
Latenz reduzieren und Echtzeitleistung sicherstellen
Zuverlässigkeit, Sicherheit und Betriebskontinuität verbessern
Kosteneffizientes Skalieren durch anpassbare Edge-AI-Architekturen
Herausforderungen & Lösungen
| Herausforderung | Edge-AI-Lösung |
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Latenz und Echtzeitverarbeitung Industrielle Automatisierung erfordert oft Echtzeitentscheidungen zur Steuerung von Maschinen und zur Reaktion auf wechselnde Bedingungen. Cloud-basierte AI kann aufgrund von Übertragungszeiten Verzögerungen verursachen. |
Durch lokale Datenverarbeitung reduziert Edge AI die Latenz erheblich und ermöglicht schnellere Reaktionen – entscheidend für vorausschauende Wartung, Qualitätskontrolle oder Roboterführung. |
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Bandbreitenbegrenzungen Die Übertragung großer Datenmengen in die Cloud kann das Netzwerk stark belasten, insbesondere in Umgebungen mit vielen Sensoren und Geräten. |
Edge AI verarbeitet Daten direkt an der Quelle und reduziert dadurch die Menge der über das Netzwerk zu sendenden Daten erheblich. |
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Zuverlässigkeit und Ausfallzeiten Eine starke Abhängigkeit von stabiler Cloud-Konnektivität kann in industriellen Umgebungen problematisch sein. |
Edge-AI-Systeme arbeiten auch bei temporären Netzwerkausfällen weiter und erhöhen so die Zuverlässigkeit, während Ausfallzeiten reduziert werden. |
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Sicherheit und Datenschutz Industrielle Prozesse beinhalten häufig sensible Daten, deren Übertragung in die Cloud Sicherheitsrisiken birgt. |
Durch lokale Verarbeitung verbleiben Daten vor Ort, wodurch Angriffsflächen reduziert und der Datenschutz verbessert wird. |
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Skalierbarkeit und Kosten Cloud-basierte AI-Lösungen können teuer sein, insbesondere bei großflächiger Bereitstellung. |
Edge AI ermöglicht schrittweise Erweiterungen und bietet durch Nutzung vorhandener Infrastruktur eine kosteneffizientere Skalierung. |
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Anpassung und Flexibilität Industrielle Prozesse variieren stark, wodurch Standardlösungen oft nicht ausreichen. |
Edge-AI-Systeme können an spezifische Anforderungen angepasst werden und unterstützen so effizientere und effektivere Abläufe. |
Praxisnahe Edge-AI-Anwendungen in Verkehr und Infrastruktur
Fahrzeugkontrolle und Kennzeichenerkennung im Eurotunnel
Smarte Bildverarbeitungssysteme für sicheres und effizientes Reisen
Verbesserung des Passagiererlebnisses durch AI-gestützte Automatisierung
Edge-AI-Anwendungsfälle
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Fahrzeuginspektion und Verkehrsmanagement
Die Machine-Vision-Lösungen von ARBOR optimieren die Fahrzeugprüfung im Eurotunnel. ALPR ermöglicht die sofortige Anzeige relevanter Informationen, beschleunigt die Kontrolle und verhindert die Einfahrt nicht registrierter Fahrzeuge.
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Verbesserte Fahrzeugsicherheit
Die FPC-5211 Serie nutzt Edge-AI-Computing, um große Mengen sensorischer und visueller Daten direkt am Fahrzeug zu verarbeiten. Mit E-Mark-Zertifizierung und Intel Prozessoren der 14. Generation unterstützt sie die Analyse von Straßenbedingungen, die Hinderniserkennung und autonome Fahrentscheidungen.
