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News

Predictive Maintenance mit Edge AI

  • On 22. Februar 2021

Gastbeitrag | Autorin: Fatlinda Nikqi, COO | Coderitter GmbH

Um die Wartung vorausschauend zu ermöglichen, müssen aus einer Vielzahl an Sensoren große Datenmengen ausgewertet werden. Jedoch beanspruchen Datenmengen in dieser Größe die Datenwege und -speicher. Wie könnte dieses Problem gelöst werden?

An diese Stelle tritt das Edge Computing. Die Arbeitslast wird von der Cloud und den Rechenzentren dezentral in die Netzwerkperipherie gebracht. Das Datenaufkommen sinkt, gleichzeitig verringert sich die Latenz zwischen der Messung und Auswertung, welches den Weg für Echtzeitanwendungen frei macht. Und das Ganze funktioniert sogar noch, wenn das Internet nicht erreichbar ist.

Insgesamt gilt: Je mehr Daten, desto wirkungs- und bedeutungsvoller ist das Edge Computing.

Coderitter EDGE – Smart Sensor

Coderitter EDGE ist ein Smart Sensor der eine vorausschauende Wartung von Anlagen ermöglicht. Während herkömmliche Sensoren ihre Daten nur weiterreichen, findet die Berechnung direkt am Ort des Geschehens statt. Die Datenaufnahme, die Vorverarbeitung und das Senden an eine Cloud oder auch an eine andere lokale Infrastruktur, sind in einer Lösung kombiniert. Das spart Platz, die eigene IT-Infrastruktur wird entlastet und reduziert zugleich die Fehleranfälligkeit der Installation.

Coderitter EDGE bringt nicht nur einen bestimmten Sensor mit, sondern gleich eine ganze Palette, um für verschiedene Szenarien gerüstet zu sein. Der Sensor kann innerhalb von 5 Minuten ohne Fachkenntnisse installiert werden und nimmt sofort seine Arbeit auf.

Die Konfiguration findet über unsere Mobile Maintenance App statt. Dabei lassen sich u. a. Verbindungsinformationen, Zielserver, Protokolle und Datenformate einstellen. Mit dem Dashboard light, kann sich schnell ein Überblick der Maschinen verschafft werden. Ein Lageplan sorgt für die Lokalisierung der Maschinen.

Smart Sensor mit Edge AI

Für aussagekräftige Informationen kommen wir mit typischen Wenn-dann-Programmierungen nicht weiter; wir benötigen Algorithmen der Künstlichen Intelligenz. Aus einfachem Edge Computing wird Edge AI.

Da die AI nun direkt auf dem Smart Sensor ihre Arbeit verrichtet, kann sich die Rolle der Cloud ändern. Das Training der Algorithmen findet zentral in der Cloud statt. Die neuen AI Modelle können anschließend von der Cloud an die Smarten Sensoren verteilt werden.

Interaktive AI: Mensch und Maschine statt Mensch oder Maschine

Künstliche Intelligenzen müssen trainiert werden. Man muss ihnen sagen, welche Daten was bedeuten. Diese Aufgabe übernehmen normalerweise AI Ingenieur:innen. Unsere Interaktive AI weitet diese Kompetenz auf weitere Mitarbeitende, z. B. den Systemexpert:innen. Eine ausgewiesene AI Kompetenz ist dabei nicht mehr nötig. Die interaktive Arbeit mit der AI spart damit nicht nur Kosten, sondern steigert, im Sinne einer menschenzentrierten Lösung, das Vertrauen in die Technologie.

Mit der Coderitter EDGE Lösung gehen die Möglichkeiten der vorausschauenden Wartung über traditionelle Analysemethoden hinaus. Der Smart Sensor lässt sich Plug and Play installieren und reiht sich nahtlos in die bestehende Infrastruktur ein.

Sie haben Fragen? Sprechen Sie uns einfach an. Wir beraten Sie gerne!

Weiterführende Informationen

Website: Coderitter GmbH

Kontakt

FATLINDA NIKQI
COO | Coderitter

+49 351 27593257
fatlinda@coderitter.io

Sie wollen mehr zum Thema wissen?

Am 16. März präsentieren wir erstmals die Ergebnisse unserer Edge-AI Entwicklung mit GLOBALFOUNDRIES im Kontext der vorausschauenden Wartung von Ventilen

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Staff
Hanna Hübner
Design & Communication

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TAGS: Edge AI Edge Computing Industrie 4.0 Internet of Things Künstliche Intelligenz (KI) Predictive Maintenance Prozessoptimierung Smart Maintenance

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