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35 Trend Guide Industrie 4 0 IIoT KI 2025 www markttechnik de den Weg in die Cloud verkürzen und damit Sicherheitsrisiken minimieren Gleichzeitig müssen aber die Geräte selbst besonders gut gegen physische Zugriffe Manipulationen oder Cyberangriffe geschützt sein Gerade in der Industrie wo Produktionsdaten Betriebsgeheimnisse oder sicherheitskritische Informationen im Spiel sind dürfen hier keine Kompromisse gemacht werden Schließlich ist auch die langfristige Verfügbarkeit ein oft unterschätztes Thema Edge-Systeme werden meist über viele Jahre im Einsatz sein Sie müssen nicht nur technologisch auf dem neuesten Stand bleiben sondern auch langfristigen Support bekommen und durch kompatible Hardware ergänzt werden können Wer auf Edge AI setzt muss also auch bei der Wahl der passenden Hardware strategisch und vorausschauend handeln Aktuelle Trends in Edge AI Was die Industrie jetzt bewegt 1 Verschiebung von der Cloud zur Edge Immer mehr Unternehmen verlagern rechenintensive Aufgaben von der Cloud zur Edge Der Grund Geringere Latenzen reduzierte Bandbreitenkosten und höhere Ausfallsicherheit machen Edge-Lösungen zu einer strategischen Notwendigkeit – besonders in Echtzeitszenarien wie der visuellen Qualitätssicherung oder der vorausschauenden Wartung 2 Integration von KI in Embedded-Systeme Dank spezialisierter Chips wie etwa NPUs oder TPUs wird KI zunehmend in kompakte Embedded-Geräte integriert Dadurch können auch kleine Edge-Geräte Aufgaben wie Bildklassifikation Spracherkennung oder Anomalieerkennung übernehmen – ohne Verbindung zur Cloud 3 Fortschritte bei Low-Power-KI Der Trend geht zu stromsparenden energieeffizienten KI-Systemen die autonom und mobil einsetzbar sind Dies ermöglicht Anwendungen in batteriebetriebenen Geräten Drohnen oder autonomen Fahrzeugen – immer mit lokalem KI-Processing 4 Standardisierung und Interoperabilität Mit zunehmender Verbreitung von Edge AI steigen die Anforderungen an standardisierte Software-Schnittstellen Containerisierung z Büber Docker und nahtlose Integration in bestehende Industrie-4 0-Umgebungen Plattformen wie Azure IoT Edge oder Nvidia JetPack spielen hier eine zentrale Rolle 5 Security-First-Design Datensouveränität ist ein dominierendes Thema Unternehmen setzen vermehrt auf Sicherheitsarchitekturen die Zero-Trust-Prinzipien TPM Secure Boot und AI-Explainability miteinander verbinden Edge-Geräte werden so nicht nur leistungsfähig sondern auch sicher und regelkonform z B GDPR IEC 62443 6 Kombination mit 5G und Time-Sensitive Networking TSN Die Verbindung von Edge AI mit 5G und TSN bringt neue Dynamik in deterministische Echtzeitanwendungen etwa in der kollaborativen Robotik oder autonomen Fertigungssteuerung Die Verarbeitung findet dabei dezentral schnell und synchronisiert statt Prozessorarchitekturen als Rückgrat für Edge AI Aktuelle Edge-AI-Systeme in der Industrie erfordern eine enorme Rechenleistung bei hohem Energieeffizienzgrad Im Zentrum dieser Systeme stehen Prozessorarchitekturen der neuesten Generation etwa von Intel die durch hybride Performanceund Effizienzkerne sowohl parallele Datenverarbeitung als auch niedrigen Stromverbrauch ermöglichen Diese Prozessoren schaffen die Grundlage für reaktive KI-Systeme die in Echtzeit auf Sensoroder Bilddaten reagieren – ein Muss für Anwendungsfelder wie visuelle Inspektion Predictive Maintenance oder autonome Steuerung von Maschinen Besonders in Kombination mit spezialisierten GPUs von Nvidia wie sie auch für industrielle KI-Workstations verwendet werden lassen sich Deep-Learning-Modelle und komplexe neuronale Netze lokal an der Edge ausführen Die Integration von Tensor-Cores hoher Speicherbandbreite und einer zuverlässigen Thermalarchitektur ist hier entscheidend um dauerhaft unter industriellen Bedingungen arbeiten zu können Temperaturmanagement und Robustheit Voraussetzung für den Dauerbetrieb Edge-Geräte arbeiten oft in rauen industriellen Umgebungen Staub Vibrationen elektromagnetische Störungen oder extreme Temperaturen stellen hohe Anforderungen an die Hardware Lüfterlose Gehäuse mit ausgeklügeltem passivem Kühlkonzept sorgen für zuverlässige Wärmeabfuhr auch bei Dauerbetrieb unter Volllast – ohne bewegliche Teile die ausfallen könnten Die verwendeten Gehäuse bestehen meist aus Aluminiumdruckguss oder Edelstahl und sind für den Betrieb KIgesteuerte Lösungen entwickeln sich zu unentbehrlichen Werkzeugen für Unternehmen – auch in mobilen Geräten Dank aktueller Nvidiaund Intel-GPUs bieten robuste Laptops und Tablets hier von Winmate TL Electronic wichtige KI-Funktionen Der WNAI-E800 ist das KI-Flaggschiff unter den Industrie-PCs von Winmate TL Electronic Durch die Kombination von Intel-Prozessoren mit GPUs von Nvidia und KI-Chips von Hailo bieten die KI-Edge-IPCs eine hohe Verarbeitungsleistung und Effizienz für anspruchsvolle Anwendungen