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.
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
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.
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
Anwendungsfälle mit Adaptive Edge AI
Entdecken Sie, wie Industrial Edge AI die Fertigungsindustrie verändert
Kamerabasierte Prozesskontrolle
Einsatz von KI- und Computer-Vision-Technologien zur Überwachung und Optimierung industrieller Prozesse auf der Grundlage visueller Echtzeit-Datenanalysen.
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.
Erkennung von Anomalien
Identifizierung und Kennzeichnung ungewöhnlicher oder anormaler Muster in Daten zur frühzeitigen Erkennung von Anomalien und potenzielle Probleme in komplexen Systemen.
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.
Energiemanagement
Kontinuierliche Überwachung und Analyse von Energieverbrauchsmustern zur Optimierung des Energieverbrauchs, was zu Kostensenkungen und verbesserter Nachhaltigkeit führt.
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.
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