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Künstliche Intelligenz 34 Trend Guide Industrie 4 0 IIoT KI 2025 www markttechnik de Wenn Entscheidungen direkt an der Maschine fallen Edge AI im Aufwind Reaktionsschnelligkeit Datensouveränität und Ausfallsicherheit Edge AI bietet dafür die passende Architektur – vorausgesetzt die Hardware spielt mit Welche Anforderungen muss sie erfüllen? Von Rolf Vetter zuständig für strategische Geschäftsentwicklung bei der Winmate-Tochtergesellschaft TL Electronic GmbH in Bergkirchen-Feldgeding bei München Die Welt der Industrie und Automatisierung befindet sich in einem fundamentalen Wandel Klassische Cloudbasierte Datenverarbeitung stößt zunehmend an ihre Grenzen – besonders wenn es auf Geschwindigkeit Reaktionsfähigkeit und Sicherheit ankommt Genau hier setzt Edge AI an Künstliche Intelligenz direkt am Ort der Datenentstehung verspricht schnelle Analysen autonome Entscheidungen und minimale Latenzen Doch der Weg zur erfolgreichen Edge-Implementierung ist komplex Unternehmen stehen vor einer Vielzahl technischer und infrastruktureller Herausforderungen Eine der größten Hürden ist die richtige Balance zwischen Rechenleistung und Energieeffizienz Während KI-Algorithmen enorme Datenmengen in Echtzeit verarbeiten müssen stehen an der Edge oft nur begrenzte Ressourcen zur Verfügung Hinzu kommen hohe Anforderungen an die Robustheit der Systeme denn Edge-Geräte müssen häufig unter extremen Umweltbedingungen zuverlässig funktionieren – ob in Produktionshallen mit Staub und Vibrationen im mobilen Einsatz auf Fahrzeugen oder im Freien bei Wind und Wetter Ein weiterer zunehmend kritischer Aspekt ist die Datensicherheit Die Verarbeitung sensibler Informationen direkt an der Edge soll zwar Edge AI setzt sich in der Industrie zunehmend durch Bilder Winmate TL Electronic