Intelligente und adaptive Datenverarbeitung direkt auf Ihrem Shopfloor

Erstellen und verwalten Sie skalierbare Machine Learning Modelle auf verteilten Systemen mit voller Kontrolle über Ihre Daten.

Edge AI-Ausführung

Setzen Sie KI auf Edge-Geräten ein, um z. B. vorausschauende Wartung, Anomalieerkennung oder intelligente Prozesssteuerung zu realisieren.

Adaptive  KI

Passen Sie Ihre KI-Modelle skalierbar an, um den individuellen lokalen Gegebenheiten und Anforderungen gerecht zu werden.

Dezentrales Lernen

Optimieren Sie Ihre künstliche Intelligenz in verschiedenen Anlagen, ohne Rohdaten auszutauschen, indem Sie föderiertes Lernen einsetzen.

Warum Edge ai?

Erstellen und Verwalten Sie skalierbare Machine Learning Modelle auf verteilten Systemen

Lokal, dezentral und schnell

Realisieren Sie Echtzeit-Datenverarbeitung direkt an der einzelnen Maschine. So bleiben Ihre Daten im Unternehmen. Reagieren Sie auf Veränderungen in Millisekunden.

Für einen reibungslosen Ablauf Ihrer Unternehmensaktivitäten

ML-basierte Funktionen und Dienste können nahtlos weiterarbeiten, auch wenn Maschinen oder Dienste offline sind. Durch die Bereitstellung von ML-Modellen direkt auf der Edge stellt unsere Lösung sicher, dass Ihre Abläufe nicht beeinträchtigt werden.

Gewährleistung einer vollständigen Datenkontrolle

Sie entscheiden, welche Daten Sie lokal verarbeiten und welche Sie optional zur Weiterverarbeitung in eine Cloud übertragen.

Kontakt
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Organisationen, die Daten gemeinsam nutzen wollen, aber um den Datenschutz besorgt sind, sollten einen föderalen Lernansatz in Betracht ziehen. [...] Es gibt eine kleine, aber wachsende Liste von Anbietern, die verschiedene Ansätze in diesem Bereich verfolgen, darunter [...] prenode

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Eigenschaften

Eigenschaften unserer Edge AI-Lösung

Echtzeit-Verarbeitung von Daten auf der Edge

Unsere Edge AI-Lösung versetzt Ihre Geräte in die Lage, Daten sofort zu analysieren und ohne Verzögerung Entscheidungen zu treffen.

Geringere Abhängigkeit von Cloud-Diensten

Die Daten werden direkt auf Ihren Geräten verarbeitet, ohne dass eine ständige Cloud-Konnektivität erforderlich ist. Dies ermöglicht den Betrieb in Offline-Umgebungen oder Umgebungen mit geringer Konnektivität und erhöht die Sicherheit.

Verbesserte Effizienz und geringere Kosten

Durch den Einsatz von Edge AI erzielt Ihr Unternehmen eine bessere Leistung und Genauigkeit und minimiert gleichzeitig die Kosten für Datenverarbeitung, Datenübertragung, Infrastruktur und Energie.

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Hardware-unabhängige Edge-AI-Software

Erleben Sie nahtlose Integration, Flexibilität und Kompatibilität über verschiedene Hardwareplattformen hinweg, um eine einfache Bereitstellung und Bedienung auf einer Vielzahl von Geräten zu gewährleisten.

Lokale Feinabstimmung von KI-Modellen

Durch die adaptive Feinabstimmung Ihrer KI-Modelle direkt auf den Edge-Geräten verbessern Sie die Genauigkeit mithilfe von lokalen Daten, die auf individuelle Gegebenheiten und Anforderungen zugeschnitten sind.

Federated Learning

Optimieren Sie Ihre KI über Anlagen und Maschinen hinweg, ohne Rohdaten auszutauschen, und erhöhen Sie so die Sicherheit und den Datenschutz.

Beflügelt von neuester Technologie

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Anwendungsfälle mit Adaptive Edge AI

Entdecken Sie, wie Industrial Edge AI die Fertigungsindustrie verändert

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Kamerabasierte Prozesskontrolle

Einsatz von KI- und Computer-Vision-Technologien zur Überwachung und Optimierung industrieller Prozesse auf der Grundlage visueller Echtzeit-Datenanalysen.

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Zustandsüberwachung

Anwendung von KI- und Sensortechnologien zur kontinuierlichen Überwachung des Zustands und der Leistung von Geräten oder Systemen, um eine vorausschauende Wartung zu ermöglichen und Ausfallzeiten zu minimieren.

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Erkennung von Anomalien

Identifizierung und Kennzeichnung ungewöhnlicher oder anormaler Muster in Daten zur frühzeitigen Erkennung von Anomalien und potenzielle Probleme in komplexen Systemen.

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Empfehlungssystem für Betriebsparameter

Analyse von Daten und Empfehlung von optimalen Betriebsparametern für verschiedene Prozesse oder Systeme, Optimierung von Effizienz und Produktionsqualität bei gleichzeitiger Minimierung manueller Eingriffe.

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Energiemanagement

Kontinuierliche Überwachung und Analyse von Energieverbrauchsmustern zur Optimierung des Energieverbrauchs, was zu Kostensenkungen und verbesserter Nachhaltigkeit führt.

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Prognose für Verbrauchsgüter

Nutzung dezentraler KI zur Vorhersage der Nutzung und Verfügbarkeit von Verbrauchsgütern, um das Lieferkettenmanagement und die Produktionsplanung zu optimieren.

Fallstudien

Wir begleiten Sie auf dem Weg zur Industrie 4.0 auf der Basis Ihrer individuellen Bedürfnisse

Intelligentere Anlagenüberwachung mit IBMs Asset Monitoring und prenode Edge AI

Herausforderung

Viele Softwareanbieter, darunter auch IBM, möchten ihre Produkte mit maschinellem Lernen (ML) anreichern, um KI-basierte digitale Dienste bereitzustellen, die den sich wandelnden Anforderungen von Unternehmen und Kunden in der heutigen digitalen Landschaft gerecht werden.

ML benötigt jedoch enorme Datenmengen, auf die nicht ohne Weiteres zugegriffen werden kann, da die Kunden ihre Daten aufgrund der Sensibilität oder Größe der Daten nicht freigeben wollen oder können. Darüber hinaus stehen Unternehmen oft vor dem Problem, dass die Daten über verschiedene Silos verteilt sind, was eine effektive Nutzung aller Daten für ML erschwert. Dies führt zu Wissenssilos und verzögerten Prognosen.

Um die Datenherausforderungen zu überwinden und das IBM Maximo® Monitor-Portfolio (eine Anwendung zur Fernüberwachung von Anlagen) mit KI-Funktionen zu erweitern, hat IBM aktiv nach einer technischen Lösung gesucht.

Wie wir helfen konnten

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, bietet unsere dezentrale KI-Lösung prenode mlx eine umfassende Infrastruktur für maschinelles Lernen auf dem Gerät, die das Training von Modellen auf föderierten und isolierten Datensätzen ermöglicht. Mit dieser Lösung können ML-Modelle trainiert werden, ohne dass die Daten mit einer zentralen Einheit geteilt werden müssen, und die Daten werden an den einzelnen Standorten gespeichert, um Datenschutz, Sicherheit und genaue Vorhersagen zu gewährleisten.

In Zusammenarbeit mit IBM haben wir einen Hammer-Rig-Showcase entwickelt, bei dem mlx nahtlos in die IBM-Infrastruktur integriert wurde und seine Fähigkeit zur Vorhersage von Überhitzungsereignissen durch die Analyse von Daten aus mehreren Pumpen demonstrierte. Unsere dezentralisierte KI-Software analysiert Sensordaten von jeder einzelnen Anlage, sagt Überhitzungsereignisse genau voraus und sendet die Vorhersagen über die IBM Cloud an die IBM Maximo Monitor-Plattform. So können Maschinenbediener schnell Warnungen erhalten, wenn eine Überhitzung stattfindet.

Vollständige Erfolgsgeschichte lesen

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August 4, 2023

prenode ist zum dritten Mal in Folge in der KI-Startup-Landschaft-Deutschland

Wir sind stolz darauf, dass prenode zum dritten Mal in die "German AI Startup Landscape" aufgenommen wurde. Damit gehört prenode zu den 508 vielversprechendsten KI-Startups in Deutschland für das laufende Jahr.

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October 1, 2019

StartUpSecure-Initiative: Forschungsprojekt zur Unterstützung der nationalen IT-Strategie

prenode ist stolz darauf, zu den ausgewählten Projekten des StartUpSecure-Programms zu gehören. Ziel der Initiative ist es, Forschungsteams zu unterstützen, die sich mit Themen der Cybersicherheit beschäftigen. StartUpSecure wurde als Teil der nationalen IT-Sicherheitsstrategie ins Leben gerufen und steht unter der Leitung des Bundesministeriums für Bildung und Forschung.

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January 1, 2020

prenode als Forschungsbeirat: Aktivitäten in Beiräten von bereichsübergreifenden Projekten

prenode bringt aktiv Know-how zu Machine Learning und KI-Entwicklung in verschiedene Forschungsprojekte ein. Durch unsere Position in den Beiräten von zwei Verbundprojekten können wir interdisziplinäres Wissen und Erkenntnisse austauschen. So können wir Expertise zu technischen Themen einbringen und lernen gleichzeitig die Bedürfnisse und Anforderungen der beteiligten Partner kennen.

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