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Industriecomputer Embedded Systeme • 1 5“ bis 10 1“ inkl Touch • USB SPI I²C RS-232 • Steuern Speichern Verarbeiten • I Os Analog und Digital • HDMI • Wandgehäuse für 4 3“ und 7“ • WYSIWYG Tool • typ 1 000 cd m² • Brillante IPS-Displays • Sonnenlichtlesbar Display Visions Anzeige Smart HMI 230 x 74 + 5 mm Platzierung unten + SPS2025 DISPLAY VISIONS GmbH · Phone +49 0 8105 778090 · vertrieb@lcdmodule de · www lcdmodule de unitft SMART HMI Hall 7 · Booth 160 Nuremberg Germany 25 – 27 November 2025 Gleichzeitig werden diese Hinweise zentral aggregiert um Rückschlüsse über ganze Standorte hinweg ziehen zu können So entsteht ein intelligentes Frühwarnsystem das lokal reagiert und global lernt Vorteile einer dezentralen KI-Strategie Für viele Industrieunternehmen in Deutschland ist Edge AI mehr als nur eine technische Option – sie ist ein strategischer Vorteil • Datensouveränität Produktionsdaten verbleiben lokal Unternehmen behalten die Kontrolle über sensible Informationen und erfüllen zugleich regulatorische Anforderungen • Reaktionsschnelligkeit Durch die unmittelbare Datenverarbeitung an Ort und Stelle ver kürzen sich Entscheidungszeiten erheblich – entscheidend zum Beispiel in sicherheitskritischen Szenarien • Skalierbarkeit Neue Standorte oder Maschinen lassen sich flexibel in bestehende Architekturen einbinden – ohne zentrale Systeme zu überlasten • Nachhaltigkeit Nur relevante Daten werden übertragen Das spart Energie senkt den Bandbreitenbedarf und erhöht die Gesamteffizienz Technologische Basis Plattformen für das vernetzte Edge-Ecosystem Die Umsetzung solcher Szenarien setzt auf eine leistungsstarke technische Infrastruktur – sowohl auf Geräteals auch auf Softwareseite Aktuelle Edge-Hardware bietet ausreichend Rechen leistung um selbst komplexe Modelle vor Ort auszuführen Parallel dazu ermöglichen Plattformen wie Cumulocity ein umfassendes Management des gesamten Modellspektrums vom initialen Training bis hin zum dezentralen Rollout und Monitoring Entscheidend ist die Fähigkeit KI-Modelle zentral zu orchestrieren und zugleich lokal lauffähig zu machen Genau hier kommt MLOps Machine Learning Operations ins Spiel – eine Methodik die Entwicklung Deployment und Betrieb von KI-Modellen über verschiedene Stufen hinweg verbindet Die Edge wird dabei zum lernenden Ausführungspunkt während Cloud-Komponenten die übergreifende Koordination übernehmen Herausforderungen und notwendige Kompetenzen Trotz aller Vorteile ist der Weg zur Edgegestützten Industrie nicht trivial Unternehmen stehen vor vielfältigen Herausforderungen • Heterogene Hardwarelandschaften Unterschiedliche Steuerungen und Edge-Geräte müssen eingebunden und standardisiert angebunden werden • Komplexe Sicherheitsanforderungen Verteilte Systeme bedeuten mehr potenzielle Angriffspunkte – vom Firmware-Update bis zur Authentifizierung der Modelle • Integrations-Knowhow Die erforderlichen Kompetenzen reichen von Machine Learning über Embedded Development bis zur IT OT-Integration Es braucht daher Plattformen die diese Komplexität abstrahieren – und gleichzeitig offen und interoperabel bleiben Nur so lässt sich eine nachhaltige wartbare Architektur schaffen Die Industrie der Zukunft ist dezentral – und dennoch verbunden Edge AI markiert einen Paradigmenwechsel weg von der Idee zentraler Datenverarbeitung hin zu dynamisch verteilten Entscheidungsstrukturen In einer Zeit in der Effizienz Resilienz und Datenschutz immer wichtiger werden liefert Edge Intelligence die passende Antwort Sie ermöglicht lokale Autonomie bei gleichzeitiger globaler Lernfähigkeit Cumulocity steht der Industrie als IIoT-Plattform zur Verfügung die genau dieses Prinzip in der Praxis umsetzt – mit Fokus auf Modularität Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit Verfügbar ist Cumulocity als Cloud-On-Premises-Edgeund Hybrid-Lösung So wird Edge AI vom techno logischen Buzzword zum strategischen Fundament heutiger Produktionsarchitekturen ak ■ Dr Jürgen Krämer Cumulocity „ Entscheidend ist die Fähigkeit KI-Modelle zentral zu orchestrieren und zugleich lokal lauffähig zu machen “ Anzeige