In einer Welt, die zunehmend vernetzt und datengetrieben ist, stehen Unternehmen vor der Herausforderung, große Mengen an Informationen schnell und sicher zu verarbeiten. Die Antwort auf diese Herausforderung könnte in der Kombination aus künstlicher Intelligenz (KI) und Edge-Computing liegen. Diese Technologien ermöglichen es, Datenverarbeitung näher an den Ort der Datenerzeugung zu bringen und somit Reaktionszeiten zu verkürzen und die Sicherheit zu erhöhen. Dieses Whitepaper untersucht die Auswirkungen und Möglichkeiten von Edge AI in verschiedenen Industriezweigen und zeigt Wege auf, wie Unternehmen ihre Branchen anführen können.
Edge-Computing bezeichnet eine verteilte Informationsarchitektur, bei der die Verarbeitung von Daten am Rande des Netzwerks stattfindet, so nah wie möglich an der Datenquelle. Kombiniert mit KI ermöglicht dies eine schnellere und effizientere Datenanalyse und -reaktion in Echtzeit. Dies ist besonders für die Industrie- und Fertigungssektoren von Bedeutung, wo die Reduzierung von Ausfallzeiten und die Optimierung von Produktionsprozessen eine signifikante Rolle spielen.
In der Fertigung ermöglicht Edge AI beispielsweise die Echtzeit-Erkennung von Fehlern während des Qualitätsprüfungsprozesses, indem tiefgreifende neuronale Netzwerke zur Analyse von Produktbildern eingesetzt werden. Darüber hinaus kann Edge AI in der Robotik und bei der intelligenten Automatisierung eingesetzt werden, um Produktionsaufgaben in Echtzeit auszuführen, was zu einer erheblichen Steigerung der Effizienz und Geschwindigkeit führt.
Im Gesundheitswesen schafft Edge AI die Möglichkeit zur Fernüberwachung von Patienten und Telemedizin, indem es Gesundheitsfachkräften ermöglicht, analytische Einblicke in den Patientenstatus zu erhalten, ohne sensible Daten mit anderen Beteiligten zu teilen. Dies verbessert nicht nur die Reaktionszeiten in kritischen Situationen, sondern schützt auch die Privatsphäre der Patienten.
Auch im Bereich der Verbraucherprodukte bietet Edge AI bedeutende Vorteile. So können beispielsweise intelligente Haushaltsgeräte durch die Einbettung von KI-Funktionen den eigenen Wartungsbedarf erkennen und melden. Dies erhöht nicht nur die Benutzerfreundlichkeit, sondern trägt auch zur Verlängerung der Lebensdauer der Geräte bei.
In der Transportbranche ermöglicht Edge AI die Entwicklung intelligenter Verkehrssysteme, die Echtzeitentscheidungen treffen können. Dies umfasst vernetzte Fahrzeuge, selbstfahrende Autos und autonome Transportfahrzeuge, die alle autonomes Verhalten in Echtzeit an den Tag legen, basierend auf maschinellem Lernen am Edge.
Smart Cities profitieren ebenfalls von Edge AI. Hier werden Infrastrukturen entwickelt, die Informationen am Edge verarbeiten, um Fahrzeugen kontextbezogene, wahrnehmungsfähige und intelligente Funktionen zur Verfügung zu stellen. Dies hilft dabei, die Verkehrseffizienz zu verbessern und die Sicherheit im städtischen Umfeld zu erhöhen.
Die Herausforderungen bei der Einführung von Edge AI sind vielfältig und umfassen technische, organisatorische und sicherheitsrelevante Aspekte. Die Auswahl geeigneter Projekte mit klarem Mehrwert und eindeutigen Verbesserungswegen sowie das Aufbauen von Vertrauen bei den wichtigsten Stakeholdern sind entscheidend für eine erfolgreiche Implementierung.
Forschungen und Whitepapers, wie die von EdgeIR.com und Wevolver, zeigen deutlich, dass Edge AI das Potenzial hat, Branchen zu revolutionieren und Unternehmen dabei zu unterstützen, eine führende Rolle in ihrem Bereich zu übernehmen. Durch die Kombination von KI und Edge-Computing entstehen adaptive und reaktionsschnelle lokale Umgebungen, die ein neues Maß an Verständnis für den Betriebsumgebung durch die vereinte Intelligenz von KI und menschlichem Wissen ermöglichen.
Die Zukunft sieht vielversprechend aus für Unternehmen, die bereit sind, in Edge AI zu investieren und die damit verbundenen Technologien zu nutzen, um ihre Produktion zu optimieren, ihre Dienstleistungen zu verbessern und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Diejenigen, die diese Technologien annehmen und anpassen, werden in der Lage sein, in ihren jeweiligen Branchen führend zu sein und einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
Quellen:
- Hobcraft, P. (2021). Artificial Intelligence and Edge Computing leads towards new business growth. LinkedIn.
- EdgeIR.com (2024). Edge White Papers.
- Wevolver (2023). 2023 Edge AI Technology Report. Chapter I: Overview of Industries & Application Use Cases.
- ScienceDirect (2023). Artikel Pii/S2667345223000196.