Definition und Konzept:
Edge AI (Künstliche Intelligenz am Edge) bezeichnet die Ausführung von Künstlicher Intelligenz (KI)-Algorithmen und Machine Learning (ML)-Modellen direkt auf lokalen Edge-Geräten (z.B. Industrie-PCs, Edge Controllern, intelligenten Sensoren), anstatt die Daten zur Verarbeitung in die Cloud zu senden. Das „Edge“ ist dabei der Bereich nahe an der Datenquelle, also direkt in der Produktionsumgebung.
Das Hauptziel von Edge AI ist es, die Vorteile der KI (wie Mustererkennung, Anomalieerkennung, Vorhersagen) in Echtzeit und mit geringster Latenz direkt dort nutzbar zu machen, wo die Daten entstehen und Entscheidungen getroffen werden müssen.
Merkmale und Vorteile:
- Geringe Latenz: Echtzeitreaktionen sind möglich, da die Daten nicht erst an die Cloud und zurück übertragen werden müssen. Entscheidend für zeitkritische industrielle Prozesse.
- Reduzierter Bandbreitenbedarf: Nur relevante Ergebnisse oder gefilterte Daten müssen an die Cloud gesendet werden, was die Netzwerklast und -kosten reduziert.
- Offline-Fähigkeit: KI-Anwendungen können auch bei unterbrochener oder nicht vorhandener Cloud-Verbindung weiterlaufen, was die Betriebskontinuität sicherstellt.
- Datensicherheit und Datenschutz: Sensible Daten verlassen die lokale Produktionsumgebung nicht, was Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Compliance reduziert.
- Ressourceneffizienz: Optimierte ML-Modelle für Edge-Hardware mit begrenzten Ressourcen.
- Autonomie: Ermöglicht autonomes Verhalten von Maschinen und Anlagen.
Anwendungsbereiche in der Automatisierung:
Edge AI ist ein Game-Changer für viele Industrie 4.0-Anwendungen:
- Qualitätskontrolle: Echtzeit-Fehlererkennung in der Bildverarbeitung (z.B. Oberflächenfehler, Dimensionsprüfung) direkt an der Fertigungslinie.
- Predictive Maintenance: Vorhersage von Maschinenausfällen basierend auf lokalen Sensordaten (Vibration, Temperatur, Strom) ohne Cloud-Anbindung.
- Prozessoptimierung: Echtzeit-Anpassung von Prozessparametern zur Effizienzsteigerung oder Qualitätssicherung.
- Robotik: Intelligente Objekterkennung und Greifsteuerung für Roboter (z.B. Bin Picking).
- Anomalieerkennung: Identifizierung ungewöhnlicher Betriebsverhältnisse direkt am Gerät.
- Energieoptimierung: Lokale Anpassung des Energieverbrauchs von Maschinen.
Führende Automatisierungshersteller integrieren zunehmend Edge AI-Funktionen in ihre Steuerungen und Systeme (z.B. Siemens Industrial Edge, Beckhoff TwinCAT Machine Learning, WAGO Edge Controller), um die Intelligenz näher an den Prozess zu bringen.
→ Siehe auch: Edge Computing, Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning, Industrie 4.0, Predictive Maintenance, Bildverarbeitung
