Entscheidungswerkzeuge für Edge-KI-Computing
Fortschrittliche vorausschauende Wartung mithilfe multimodaler Sensoren
Warum ist dieses Toolkit für Automatisierungsingenieure unerlässlich?
Vorausschauende Instandhaltung revolutioniert industrielle Abläufe, indem sie Herstellern hilft, unerwartete Geräteausfälle zu reduzieren, Wartungskosten zu senken und Reparaturpläne zu optimieren – und gleichzeitig Sicherheit und Produktqualität zu verbessern. Anstatt auf reaktive Reparaturen oder starre Serviceintervalle zu setzen, nutzt sie Echtzeitdaten und KI, um vorherzusagen, wann tatsächlich Wartungsarbeiten erforderlich sind.
Dieses Toolkit unterstützt Automatisierungsingenieure bei der Navigation durch fortschrittliche Systeme zur vorausschauenden Wartung durch folgende Funktionen:
- Marktübersicht über vorausschauende Wartungssysteme und wichtige Markttreiber
- Die wichtigsten Schwachstellen bei der Implementierung und wie robustes Edge-Computing diese behebt
- Anwendungsbeispiele aus der Praxis von Branchenführern
- Eine praktische Checkliste zur Auswahl des richtigen robusten Edge-Computers
Wichtigste Herausforderungen bei der vorausschauenden Instandhaltung
Die Automatisierungsingenieure planen den Einsatz einer robusten Edge-Lösung für fortschrittliche, vorausschauende Wartungssysteme mit multimodalen Sensoren – wodurch herkömmliche Wartungsausfälle vermieden werden sollen. Sie stehen jedoch vor mehreren zentralen Herausforderungen:
- Die Latenz in der Cloud schränkt die Echtzeit-Reaktionsfähigkeit ein und erschwert die Erkennung von Fehlern, bevor diese auftreten.
- Die Integration verschiedener Sensortypen erhöht die Komplexität aufgrund unterschiedlicher Schnittstellen, Protokolle und Synchronisierungsanforderungen.
- In rauen Industrieumgebungen werden robuste Hardware benötigt, die auch unter extremen Bedingungen zuverlässig funktioniert.
- Die Aktualisierung und Verwaltung von KI-Modellen in verteilten Systemen ist ohne eine optimierte Versionskontrolle schwierig.
6 entscheidende Faktoren für die Auswahl der richtigen Edge-KI-Computing-Lösung
1. KI-Leistung
Ermitteln Sie den Rechenbedarf – benötigt Ihre Anwendung viel KI-Leistung für Echtzeit-KI-Inferenz oder reicht eine geringe Leistung aus?
2. Konnektivität
Sorgen Sie für ein zuverlässiges industrielles Netzwerk – benötigen Sie mehrere LAN-Anschlüsse zum Anschluss von Sensoren oder Kameras? Ist Fernverwaltung für Sie unerlässlich? Wie sieht es mit der Erweiterbarkeit für kabelgebundene oder drahtlose 4G/LTE- und 5G-Konnektivität aus?
3. Stromzufuhr
Automatisierungsumgebungen in der Fabrik erfordern flexible Stromversorgungsoptionen. Unterstützt Ihr System einen breiten Eingangsspannungsbereich, um unterschiedliche Infrastrukturkonfigurationen zu ermöglichen? Ist ein Überspannungsschutz (OVP, OCP, Verpolungsschutz) für Sie unerlässlich?
4. Umgebungsbedingungen
Bei welcher Betriebstemperatur arbeitet dieser PC und kann er im Freien rund um die Uhr funktionsfähig bleiben? Ist dieser PC stoß- und vibrationsfest und staub- bzw. wasserdicht?
5. Montage & Installation
Jeder Arbeitsplatz hat seine Einschränkungen. Ist Ihr Arbeitsplatz für DIN-Schienen-/VESA-Montage geeignet oder erlaubt er nur Wandmontagen?
6. Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften
Welche Sicherheits- und Schutzbestimmungen müssen für diese Anwendung eingehalten werden? Ist TPM 2.0 erforderlich? Und benötigt die Anwendung eine UL-Zertifizierung oder EMV-Konformität?
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