Die Akzeptanz von Künstlicher Intelligenz der Dinge (AIoT) wächst – ein weiterer Beweis dafür, dass zwei bewährte Technologien einen größeren Wert haben können, wenn sie zusammen eingesetzt werden. 

Das Internet der Dinge (IoT) entwickelt sich unter Herstellern und ihrer Lieferkettenpartner zu einem Trendwort. Die Technologie wird in der Branche immer allgegenwärtiger, was teilweise auf die Fortschritte in der drahtlosen Technologie zurückzuführen ist, die eine schnelle und zuverlässige Übertragung der von diesen Systemen produzierten Daten ermöglicht. Obwohl sie nicht so weit verbreitet ist wie das IoT, erfüllt Künstliche Intelligenz (KI) auch zunehmend die Anforderungen von Herstellern und Distributionszentren, um aus großen und komplexen Datensätzen Wert zu schöpfen.  

Die zwei Technologien sind eine offensichtliche Ergänzung zueinander. Das Netzwerk von Sensoren, Geräten, Computern und Systemen eines Systems des Industrial Internet of Things (IIoT) erzeugt und tauscht riesige Datenmengen aus. KI ermöglicht es Computern, zu lernen, Probleme zu lösen und Entscheidungen zu treffen, ähnlich wie Menschen. AIoT-Systeme, die beide Technologien kombinieren, versprechen Vorteile, wie z. B. Automatisierung, die Vorhersage von Gerätefehlfunktionen und die Bereitstellung von Erkenntnissen für Entscheidungsträger, die diese zur Prozessoptimierung nutzen können.  

Das Potenzial von AIoT treibt das Marktwachstum voran, das bis 2025 auf mehr als 65 Milliarden Dollar ansteigen soll. Mit Investitionen in AIoT werden Renditen angestrebt, die keine der beiden Technologien alleine erreichen kann, wie z. B.: 

• Die Erleichterung der Verwendung von unstrukturierten Daten, einschließlich Video oder Audio, bei der Analyse 

• Die Reduzierung der Latenzzeit durch die Versorgung automatisierter Systeme, die Daten an der Edge erzeugen und nutzen  
• Unmittelbare und genaue Vorhersage der nächstbesten Schritte in einem Prozess durch Analyse von Echtzeit- und historischen Daten 

AIoT in Aktion 

Die Anwendungsfälle für AIoT sind quasi grenzenlos: Es kann überall dort eingesetzt werden, wo ein Betrieb Datenanalysen nutzen kann, um zu informieren, zu automatisieren oder zu optimieren. Eine aktuelle Anwendung war der Einsatz von AIoT zum Antrieb von Robotern im Gesundheitswesen während der Corona-Pandemie. Die Roboter übernahmen Aufgaben wie die Desinfektion von Einrichtungen, das Durchsuchen von Wertstoffen und den Transport von Materialien in Krankenhäusern, so dass die Menschen sich nicht dem Risiko aussetzen mussten, sich selbst mit COVID-19 zu infizieren. Darüber hinaus half AIoT bei der Beobachtung von Menschenansammlungen an stark frequentierten Orten, um Anwohner über Bereiche zu informieren, an denen soziale Distanzierung schwierig sein könnte.  

AIoT unterstütze Hersteller auch bei der Herausforderung, ihre Mitarbeiter während der Pandemie zu schützen. Mit AIoT, das Maschinen ferngesteuert überwacht, Daten wie Vibration, Geschwindigkeit, Temperatur und Druck analysiert und notwendige Maßnahmen ergreift, konnte das Personal sicher Abstand halten und die Aktivitäten aus der Ferne überwachen.  

Eine weitere erfolgreiche AIoT-Anwendung ist unser intelligentes Palettensystem. Da Lagerhäuser unter dem Druck stehen, Wege zu finden, um effizienter, schneller und genauer zu arbeiten, automatisiert dieses AIoT-System die Palettenstapelung und Anlagenortung. Es kann irrtümlich auf Paletten platzierte Pakete abfangen, bevor sie versendet werden, den Bestand in Echtzeit auf dem neuesten Stand halten, Abfall und unnötige Versandkosten reduzieren und eine sicherere Arbeitsumgebung schaffen.  

Einer der vielleicht bekanntesten AIoT-Anwendungsfälle ist die Rolle, die es in autonomen Fahrzeugenspielt. Das KI-Modell, das das System der Fahrzeugsteuerung antreibt, arbeitet mit der IoT-Infrastruktur zusammen, die die Autos mit Daten über Wetter, Verkehr, Routen, Hindernisse und andere wichtige Informationen versorgt.  

Herstellung AIoT Arbeit

Effektive AIoT-Systeme erfordern ein stabiles Netzwerk als Unterstützung. Durch die Weiterentwicklung der Kommunikationssysteme von 4G zu 5G bieten die Netzwerke die Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit, eine geringe Latenz und eine hohe Kapazität, um Hunderte oder Tausende von IoT-Geräten zu unterstützen, um die Daten erzeugen. 

Edge Appliances sind ebenfalls wichtige AIoT-Systemkomponenten. Sie verarbeiten die kritischsten Daten an der Quelle und sorgen auf diese Weise für geringere Latenzzeiten und eine höhere Zuverlässigkeit. Edge-Computing kann ein System rentabler machen, vor allem wenn die Kosten für die Datenübertragung in die Cloud von einem entfernten Standort aus zu hoch wären. Edge Computing kann auch die Lösung für Betriebe sein, die aus Sicherheitsgründen oder wegen der Einhaltung von Vorschriften nicht alle Daten in die Cloud senden können.

Um das AIoT-System selbst aufzubauen, können Unternehmen AI-on-Modules (AIOM) nutzen und das AIoT parallel zum Computer-on-Modules, die CPU, GPU und VPU für heterogenes Computing kombinieren. Zu den AIOMs gehören die Embedded-Produkte von ADLINK, wie COM Express, SMARC und Compact PCI.  

Die robusten Anwendungsbereiten Edge-Plattformen (AREP) sind für den Einsatz in jeder Umgebung geeignet, von Bereichen, in denen die Plattform Kälte, Wind und Regen ausgesetzt ist, bis hin zu abgelegenen oder unterirdischen Standorten. AVA-5500 AREP bietet leistungsstarkes KI-Inferencing, eine hohe Integrationsfähigkeit mit KI-Software und -Systemen. Daher ist es eine leicht zu wartende und kostengünstige Lösung.

Eine weitere Option sind Servicebereite Edge-Plattformen (SREPs), kostengünstige, risikoarme, herstellerunabhängige Lösungen mit modularer Architektur. Sie bieten Echtzeit-Datenkonnektivität und -Verarbeitung von beliebigen Datenquellen an der Edge, wodurch Maschinen und Steuerungen in industriellen Umgebungen in Echtzeit arbeiten können. Zu den ADLINK-Lösungen gehören die Softwareplattform ADLINK Edge™ , ADLINK Edge™ Apps mit Out-of-the-Box-Konnektivität für verschiedene Anwendungen sowie ADLINK Edge Smart Solutions, bei denen es sich um branchenspezifische, in Hardware und Software integrierte Lösungen handelt, darunter Smart-Pallet- und Machine-Health-Lösungen. ADLINK bietet zudem KI-Smart-Kameras für KI-basiertes maschinelles Sehen, Edge-Inference-Plattformen und Echtzeit-Robotik-Steuerungen, wie z. B. ADLINK ROSCube, sowie High-End-GPU-Server und Edge-Computing-Plattformen mit Mehrfachzugriff, an. 

Fazit 

Mit der richtigen Hardware, Software, dem richtigen Netzwerk und Systemdesign können Unternehmen Systeme kreieren, die das Beste aus den beiden Bereichen IoT und KI bieten. Sobald alle Elemente verfügbar sind, können Firmen AIoT verwenden, um neue Wege zu gehen, neue Wachstumschancen zu finden, eine stärkere Wettbewerbsposition durch Automatisierung zu schaffen und Ziele zu erreichen, die sie sich für eine effizientere und profitablere Zukunft setzen – und das bereits heute.