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Unternehmen, die mit dieser vierten industriellen Revolution Schritt halten, indem sie Systeme aus vernetzten Ger\u00e4ten entwickeln, einschlie\u00dflich Informationstechnologie (IT) und Betriebstechnologie (OT), erkennen, dass es nicht praktikabel ist, alle Daten in der Cloud zu verarbeiten. Internet der Dinge (IoT), Big-Data-Analyse, k\u00fcnstliche Intelligenz (KI), Robotik und andere fortschrittliche Systeme erfordern oft minimale Latenzzeiten f\u00fcr Reaktionen im Sekundenbereich. Daher verlagern L\u00f6sungsentwickler einige Computing-Workloads an den Rand, um automatisierten Systemen die erforderliche Effektivit\u00e4t und Zuverl\u00e4ssigkeit zu bieten.<\/p>\n\n\n\n
Edge Computing in der Automobil- und Logistikbranche<\/h2>\n\n\n\n
Vernetzte Fahrzeuge, Elektrofahrzeuge und autonome Fahrzeuge werden immer beliebter. Diese fortschrittlichen Technologien erfordern Sensorfusion, drahtlose Konnektivit\u00e4t, Energieverwaltung, Sicherheit und andere fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme, was die Automobilproduktion komplizierter macht. Folglich m\u00fcssen sich auch die Herstellungsprozesse weiterentwickeln. <\/p>\n\n\n\n
Um zu veranschaulichen, wie Embedded Computer heute die Industrie 4.0-Funktionalit\u00e4t erm\u00f6glichen, suchen Sie nicht weiter als bei der Fahrzeugherstellung und beim Flottenmanagement. Beispielsweise:<\/p>\n\n\n\n
- Kollaborative Roboter in der Fertigung<\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n
Roboter haben eine jahrzehntelange Geschichte darin, die Automobilfertigung effizienter zu machen. Mit fortschrittlichen Technologien, die durch Edge-Computing unterst\u00fctzt werden, k\u00f6nnen Hersteller, wie beispielsweise Automobilhersteller, jedoch Roboter einsetzen, um Fahrzeuge mit fortschrittlicheren Designs zu bauen, die komplexere Baugruppen erfordern. Kollaborative Roboter bieten Herstellern auch mehr Flexibilit\u00e4t als Industrieroboter, sodass sie ihre F\u00e4higkeiten dorthin verschieben k\u00f6nnen, wo sie ben\u00f6tigt werden, ohne eine kostspielige neue Infrastruktur aufzubauen.<\/p>\n\n\n\n
- Flottenmanagement<\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n
Eingebettete Computer geben Transport- und Logistikunternehmen die M\u00f6glichkeit, Assets zu verfolgen und fortschrittliche Telematik bereitzustellen, die das Fahrerverhalten, den Leerlauf und den Kraftstoffverbrauch, die Fahrzeugleistung und Hinweise darauf, dass das Fahrzeug gewartet werden muss, \u00fcberwacht. Autonome mobile Roboter (AMRs) sind eine weitere aufstrebende Anwendung in Lager und Logistik.<\/p>\n\n\n\n
- Autonome Fahrzeuge<\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n
Edge Computing ist der Schl\u00fcssel zum autonomen Fahrzeugbetrieb, da es die F\u00e4higkeit bietet, leistungshungrige Fahralgorithmen auszuf\u00fchren und Daten schnell zu verarbeiten, damit das Fahrzeug sicher auf unerwartete Situationen reagieren kann. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen eingebettete Computer in autonomen Fahrzeugen Daten von nahegelegenen Fahrzeugen empfangen, um einen reibungslosen Verkehrsfluss \u00fcber eine Kreuzung zu erm\u00f6glichen und bei schlechtem Wetter auf einer Autobahn sichere Abst\u00e4nde zwischen Autos und Lastwagen einzuhalten.<\/p>\n\n\n\n
Checkliste f\u00fcr eingebettete Computer<\/h2>\n\n\n\n
Unabh\u00e4ngig davon, ob Ihr Anwendungsfall in der Automobilherstellung, im Transportwesen und in der Logistik oder in einer der zahlreichen anderen Branchen liegt, die von Edge Computing profitieren, m\u00fcssen L\u00f6sungshersteller genau die richtige Hardware f\u00fcr ihre Anwendung ausw\u00e4hlen. Beginnen Sie mit diesen wichtigen \u00dcberlegungen zur Auswahl eingebetteter Computer:<\/p>\n\n\n\n
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<\/figure>\n\n\n\n- Leistung
- In erster Linie muss die von Ihnen gew\u00e4hlte Plattform \u00fcber die f\u00fcr Ihren Anwendungsfall erforderliche Rechenleistung verf\u00fcgen. Suchen Sie nach Optionen mit den neuesten Intel\u00ae Xeon\u00ae, Core\u2122 und Atom\u00ae Prozessoren.<\/li><\/ul><\/li>
- Funktionserweiterung
- Bewerten Sie die Optionen f\u00fcr die von ihnen bereitgestellte Funktionalit\u00e4t, z. B. hardwarebeschleunigte Verarbeitung und pr\u00e4zise Bewegungssteuerung<\/li><\/ul><\/li>
- Heterogene Computerl\u00f6sungen
- Eingebettete Computer k\u00f6nnen eine Vielzahl von Aufgaben ausf\u00fchren. Ziehen Sie Plattformen in Betracht, die Ihnen die M\u00f6glichkeit bieten, eingebettete MXM-GPU-Module, PCI-Express-Grafikkarten zu verwenden oder die mehr als einen Rechenkern integrieren, wie Edge-KI-Plattformen, GPU-Computing-Plattformen und andere eingebettete Systeme.<\/li><\/ul><\/li>
- Qualit\u00e4tsdesign
- Ber\u00fccksichtigen Sie nicht nur, was der eingebettete Computer tun wird, sondern ber\u00fccksichtigen Sie auch, wie gut er unter den Bedingungen funktioniert, unter denen er verwendet wird:
- W\u00e4rmeableitung: Ziehen Sie alle Optionen f\u00fcr die K\u00fchlung in Betracht, einschlie\u00dflich eingebetteter Computer mit l\u00fcfterlosem Design. L\u00fcfterlose Embedded-Computer erh\u00f6hen die Haltbarkeit.<\/li>
- Hoher EMV-Standard: Elektromagnetische Vertr\u00e4glichkeit (EMV) erm\u00f6glicht einem Embedded-Computer, in seiner elektromagnetischen Umgebung zu funktionieren und negative Auswirkungen, einschlie\u00dflich elektromagnetischer St\u00f6rungen (EMI), zu verhindern.<\/li>
- Robust und geh\u00e4rtet: Embedded-Computer, die f\u00fcr eine Vielzahl von Anwendungsf\u00e4llen geeignet sind, sind in der Regel geh\u00e4rtet, sodass sie in rauen Umgebungen eingesetzt werden k\u00f6nnen, in denen sie St\u00f6\u00dfen, Vibrationen, extremen Temperaturen, Feuchtigkeit und Staub ausgesetzt sind.<\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li>
- KI-Aktivierung
- Die Optimierung der KI am Edge umfasst die Verwendung eingebetteter Computer mit Unterst\u00fctzung f\u00fcr leistungsstarke, energieeffiziente GPU-Beschleunigung oder einer GPU-Plattform, die die erforderliche Verf\u00fcgbarkeit der KI-Engine bietet.<\/li><\/ul><\/li>
- Kabellose Verbindung
- Die von Ihnen gew\u00e4hlte eingebettete Plattform sollte drahtlose Verbindungen mit Funkfrequenzen unterst\u00fctzen, die f\u00fcr verschiedene Regionen zertifiziert sind, in denen Ihre L\u00f6sung verwendet wird, und stabile und zuverl\u00e4ssige Verbindungen bieten.<\/li><\/ul><\/li>
- Einfache Integration
- W\u00e4hlen Sie Hardware, die ein umfassendes oder konfigurierbares E\/A-Set bietet, um die Integration und Anbindung an Zusatzger\u00e4te zu vereinfachen.<\/li><\/ul><\/li>
- Unterst\u00fctzung
- \u00dcbersehen Sie nicht die Bedeutung des Anbietersupports, einschlie\u00dflich des technischen und langlebigen Supports, um die Kosten f\u00fcr kritische Teile am Ende der Lebensdauer (EOL) zu senken. \u00dcberlegen Sie auch, ob Ihr Anwendungsfall von Semi-Customization oder Private Labeling profitieren kann.<\/li><\/ul><\/li><\/ul>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
Erfahren Sie mehr \u00fcber die Automatisierung mit Edge Computing<\/h2>\n\n\n\n
Wenn Sie bereit sind, Ihr Industrie 4.0-Projekt voranzutreiben, einschlie\u00dflich Computing to the Edge, Matrix-Serie von ADLINK<\/a> von Embedded-PCs \u00fcberpr\u00fcft alle Kriterien und liefert letztendlich die Zuverl\u00e4ssigkeit, Effizienz und Leistung, die f\u00fcr die Systemoptimierung erforderlich sind.<\/p>\n\n\n\n
- \u00dcbersehen Sie nicht die Bedeutung des Anbietersupports, einschlie\u00dflich des technischen und langlebigen Supports, um die Kosten f\u00fcr kritische Teile am Ende der Lebensdauer (EOL) zu senken. \u00dcberlegen Sie auch, ob Ihr Anwendungsfall von Semi-Customization oder Private Labeling profitieren kann.<\/li><\/ul><\/li><\/ul>\n\n\n\n
- Ber\u00fccksichtigen Sie nicht nur, was der eingebettete Computer tun wird, sondern ber\u00fccksichtigen Sie auch, wie gut er unter den Bedingungen funktioniert, unter denen er verwendet wird:
- Leistung
- Autonome Fahrzeuge<\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n
- Flottenmanagement<\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n
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