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0 8 2024 Elektronik 45 KÜNSTLICHE INTELLIGENZ Modelle kontinuierlich zu aktualisieren um mit den Veränderungen in der Produktion mitzuhalten Genau dieser Schritt ist aber so entscheidend dass Unternehmen hier auf keinen Fall mit Zeit oder Geld knausrig umgehen sollten denn nur eine richtig trainierte KI ist am Ende auch eine gute KI Fehler vermeidet man am besten indem man die Teams zur Auswahl der Trainingsdaten so breit und divers wie möglich aufstellt um sicherzugehen dass auch wirklich alle Einflussfaktoren bedacht sind Doch keine Sorge Sollte sich doch einmal eine ungewollte Entwicklung einschleichen lassen sich Trainingsdaten im Nachgang jederzeit wieder anpassen Edge Computing Verzögerungszeiten minimieren Eine zusätzliche Lösung die Effizienz zu steigern und dabei hohen Qualitätsstandards gerecht zu werden bietet Edge Computing Die Verarbeitung von Daten direkt an den Sensoren reduziert Verzögerungszeiten erheblich Dies ist besonders relevant für die Qualitätskontrolle wo die schnelle Erkennung von Anomalien entscheidend ist um die Erzeugung mangelhafter Produkte zu vermeiden Gleichzeitig ermöglicht Edge Computing eine direkte Kommunikation einzelner Maschinen und Anlagen sodass auch der Datenaustausch untereinander dezentral und damit unabhängig von einem zentralen Netzwerk stattfinden kann Dies erleichtert beispielsweise die Überwachung und die Predictive Maintenance also die vorausschauende Wartung in Gebieten mit schwacher Netzabdeckung Edge Computing Merkmale und Vorteile Edge Computing ermöglicht die Datenverarbeitung in unmittelbarer Nähe zu den Datenquellen was Latenzzeiten minimiert und die sofortige Verarbeitung von Daten möglich macht Dies ist besonders wichtig für Anwendungen bei denen Echtzeitverarbeitung entscheidend ist wie autonomes Fahren oder IoT-Applikationen Die lokale Datenverarbeitung sorgt zudem für eine Entlastung der Netzwerkbandbreite und verbessert Datenschutz und Sicherheit Edge-Computing-Infrastrukturen lassen sich je nach Bedarf skalieren um den Anforderungen in verschiedenen Umgebungen gerecht zu werden Die dezentrale Architektur des Edge Computings kann die Ausfallsicherheit erhöhen weil ein Ausfall an einem Ort nicht zwangsläufig das gesamte System beeinträchtigt Edge Computing findet Anwendung in verschiedenen Bereichen darunter IoT industrielle Automatisierung Gesundheitswesen autonomes Fahren Augmented Reality AR und Virtual Reality VR sowie Telekommunikation Oft wird Edge Computing in Kombination mit Cloud Computing genutzt wodurch hybride Architekturen entstehen bei denen Daten je nach Bedarf zwischen Edge-Systemen und der Cloud verschoben werden Besondere Vorteile bietet die Kombination aus KI und Edge Computing Dazu gehören eine höhere Geschwindigkeit und Präzision in der Mustererkennung Kosteneffizienz durch weniger Bedarf an menschlicher Aufsicht verbesserte Produktqualität durch die Fähigkeit subtile Abweichungen zu erkennen sowie die Möglichkeit zur Echtzeitüberwachung und schnellen Anpassung der Produktionsprozesse KI plus Edge Computing steigern Effizienz Die Integration von KI und Edge Computing in die Qualitätsüberwachung stellt einen entscheidenden Schritt dar um die Effizienz in der Produktion zu steigern kostspielige Rückrufaktionen zu vermeiden und die Produktqualität zu verbessern Unternehmen die diese Technologien adaptieren können sicherstellen dass sie den wachsenden Anforderungen an die Qualitätskontrolle in Fabriken und größeren Anlagen gerecht werden und so langfristig ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern ak Henrik Hasenkamp ist Gründer und CEO des Kölner Cloudund Edge-Computing-Spezialisten Gridscale Edge-Computing-Systeme können einiges an Rechenleistung auf sich vereinen Bild Gridscale