Edge-KI in der Industrie 4.0
KI und Edge Computing in der Qualitätskontrolle
Künstliche Intelligenz und Edge Computing – oftmals im Zusammenwirken mit Cloud Computing – gehören mittlerweile zum festen Bestandteil von Industrie-4.0-Produktionssystemen. Besonders in der Qualitätsüberwachung können KI und Edge gemeinsam ihre Stärken ausspielen.
In modernen Produktionsstätten setzen immer mehr Hersteller auf Technologien, mit denen sich die Qualitätskontrolle optimieren lässt. Die Nutzung von Kameras und Sensoren erweitert nicht nur die Fähigkeiten der Mitarbeiter durch technische Verfahren, sondern markiert auch den Beginn einer neuen Ära in der Qualitätssicherung. Angesichts der rasanten technologischen Entwicklung und der hohen Kosten, die mit Produktrückrufen verbunden sind (durchschnittlich 10,5 Millionen Euro laut einem Report der Allianz vom Dezember 2017), ist es für Unternehmen essenziell, innovative Lösungen wie KI und Edge Computing in Betracht zu ziehen. Wie können solche Lösungen nun ganz konkret einen Wettbewerbsvorteil für produzierende Unternehmen schaffen?
Bessere Entscheidungen treffen: KI und Bilderkennung
Die Integration von KI in die Bilderkennung hat die Fähigkeit von Maschinen, visuelle Informationen zu analysieren und auf dieser Basis Entscheidungen zu treffen, grundlegend verändert. Diese Entwicklung ermöglicht beispielsweise eine effizientere Überwachung der Produktqualität, indem Abweichungen automatisiert identifiziert werden, ohne dass eine ständige menschliche Kontrolle erforderlich ist.
Die Implementierung KI-gestützter Überwachungssysteme erfordert jedoch umfangreiche Trainingsdaten, um die smarten Algorithmen auf die Erkennung akzeptabler und nicht akzeptabler Produktzustände vorzubereiten. Dieser Prozess kann nicht nur zeitintensiv, sondern auch kostspielig sein, wobei es notwendig ist, die 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 Computing 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.
Der Autor:
Henrik Hasenkamp ist Gründer und CEO des Kölner Cloud- und Edge-Computing-Spezialisten Gridscale.
Lesen Sie mehr zum Thema
