Controsys Kft. » Blog » Az Edge AI jelentősége és szerepe az ipari környezetekben

Az Edge AI jelentősége és szerepe az ipari környezetekben

Az Edge AI jelentősége és szerepe az ipari környezetekben

Az ipar 4.0 forradalma az intelligens technológiák térnyerésével új lehetőségeket nyitott meg a gyártás, logisztika és automatizálás területén. Az Edge AI, vagyis a mesterséges intelligencia elosztott, lokális adatfeldolgozási megközelítése, jelentős újításokat hozott ezen a területen. A cikk célja, hogy bemutassa az Edge AI meghatározását, előnyeit, technológiai fejlődését, ipari alkalmazásait, valamint a bevezetésével járó kihívásokat és jövőbeli lehetőségeket.

Az Edge AI definíciója és jelentősége az iparban

Az Edge AI (Edge Artificial Intelligence) az adatok lokális, eszközhöz közeli feldolgozását jelenti, amelyet mesterséges intelligencia-algoritmusok hajtanak végre a felhő helyett a helyszínen, például érzékelőkön, gépeken vagy más IoT-eszközökön. Ez a technológia csökkenti az adatok felhőbe való továbbításának szükségességét, ezáltal időt takarít meg, és növeli a működési hatékonyságot. Az iparban különösen jelentőségteljes, mivel valós idejű döntéshozatalt tesz lehetővé, csökkenti a hálózati leterheltséget és javítja a biztonságot.

Az Edge AI kulcsszerepet játszik a gyártási folyamatok optimalizálásában, mivel azonnal képes reagálni a valós idejű adatváltozásokra. A gyors döntéshozatal és a helyi feldolgozás kulcsfontosságú az olyan kritikus ipari műveleteknél, mint a gépi meghibásodások előrejelzése vagy a termelési folyamatok optimalizálása.

Az Edge AI előnyei a hagyományos, felhőalapú adatfeldolgozással szemben

A hagyományos felhőalapú rendszerek az adatok feldolgozását távoli adatközpontokban végzik, ami számos kihívást jelenthet, például:

  • Hosszú válaszidő: Az adatok továbbítása a felhőbe időigényes lehet, különösen, ha a valós idejű döntéshozatal kritikus.
  • Nagy hálózati terhelés: Az IoT-eszközök gyors elterjedésével magasabb adatforgalom terheli a hálózatokat.
  • Adatbiztonság: Az adatok külső szervereken történő tárolása adatvédelmi kockázatokat rejthet.

Az Edge AI e problémák megoldására született:

  • Valós idejű feldolgozás: Az adatok közvetlenül a forrásuknál kerülnek feldolgozásra, ami minimális késleltetést biztosít.
  • Hálózati terhelés csökkentése: Az adatok lokális feldolgozása révén kevesebb adatot kell továbbítani a felhőbe.
  • Biztonságosabb adatkezelés: Az adatok helyben maradnak, csökkentve az illetéktelen hozzáférés kockázatát.

Az Edge AI gazdasági előnyei:

  • Költségcsökkentés: Az adatok helyi feldolgozása csökkenti a felhőbe történő adatátvitel költségeit és a hálózati sávszélesség igényét. Ez különösen előnyös olyan ipari környezetekben, ahol nagy mennyiségű adat keletkezik.
  • Nagyobb adatbiztonság: Az érzékeny adatok helyben történő feldolgozása csökkenti az adatvédelmi kockázatokat, mivel kevesebb adat kerül továbbításra és tárolásra külső szervereken.
  • Gyorsabb döntéshozatal: A valós idejű adatfeldolgozás lehetővé teszi a gyorsabb reakciót a gyártási folyamatokban, csökkentve a leállásokat és növelve a termelékenységet.

Az Edge AI technológiájának legújabb fejlesztései

A technológia rohamos fejlődése tovább erősíti az Edge AI alkalmazási lehetőségeit. A legfrissebb újítások közé tartozik:

  • AI specifikus chipek fejlesztése: Az új generációs félvezetők, például az NVIDIA Jetson platformok, lehetővé teszik a még gyorsabb és hatékonyabb feldolgozást helyi eszközökön. Ezeket a platformokat ipari környezetben széles körben alkalmazzák, például autonóm robotokban, amelyek valós időben képesek navigálni és döntéseket hozni a gyártósorok mellett, valamint intelligens kamerarendszerekben, amelyek azonnal felismerik és jelentik a minőségi hibákat a termelési folyamat során.
  • Energiahatékony AI-algoritmusok: Az Edge AI rendszerek energiahatékonyságának növelése érdekében a kutatók új chiparchitektúrákat fejlesztenek, amelyek képesek az adatfeldolgozást és a memóriakezelést egyetlen tranzisztorban integrálni. Egy ilyen innováció a ferroelectric field-effect transistor (FeFET) alapú chipek alkalmazása, alkalmazása, amelyek akár 44-szer kevesebb energiát igényelnek a hagyományos grafikus processzorokhoz képest, miközben hasonló számítási teljesítményt nyújtanak.

Az Edge AI alkalmazása az ipari automatizálásban

Az ipari automatizásban az Edge AI számos területen kínál megoldásokat:

  • Prediktív karbantartás: Valós idejű monitorozás és helyi adatelemzés segíti a meghibásodások előrejelzését és optimalizálja a karbantartási ütemezést.
  • Minőség-ellenőrzés: Az Edge AI-alapú gépi látás rendszerek valós időben azonosítják a gyártási hibákat, csökkentik a selejtet és biztosítják a magas minőséget.
  • Folyamatoptimalizálás A valós idejű beavatkozás javítja a termelékenységet és csökkenti az energiafogyasztást.
  • Robotika és autonóm rendszerek: Az Edge AI gyors döntéshozatalt és alkalmazkodást tesz lehetővé autonóm robotok és járművek számára.
  • Biztonság és megfelelőség: Az Edge AI valós időben ellenőrzi a dolgozók biztonsági előírásoknak való megfelelését, növelve a munkahelyi biztonságot.

Az AVEVA portfólióban megtalálható AVEVA Edge egy rugalmas HMI/SCADA szoftver, amely lehetővé teszi az IoT-eszközök és az Edge AI integrációját különböző iparágakban. Jellemzően kis helyigényű, lokálisan futó analitikai vagy adatkezelő komponens, mely valós időben képes adatot gyűjteni, feldolgozni és továbbítani a központi rendszerek vagy a felhő felé.

Például a gyártóiparban az AVEVA Edge segítségével a helyi eszközökön futó mesterséges intelligencia algoritmusok valós időben elemezhetik a szenzorok és gépek adatait, lehetővé téve az azonnali döntéshozatalt és a folyamatok optimalizálását. Az AVEVA Edge támogatja a Python szkriptnyelvet, amely lehetővé teszi AI és gépi tanulási algoritmusok futtatását az edge eszközökön, így okosabb IIoT megoldásokat hozva létre.

Egy konkrét alkalmazási példa a minőség-ellenőrzés megvalósítása AI algoritmusok segítségével az AVEVA Edge szoftverben: az AVEVA Edge segítségével a lokális mérő- és érzékelőadatok közvetlenül értékelhetők ki (pl. beágyazott gépi látásmegoldások integrációjával). Ezzel valós időben észlelhetők a gyártási hibák, és szükség esetén az edge hálózaton belül hozható meg a döntés a termékek vagy folyamatparaméterek módosításáról.

Technológiai kihívások az Edge AI bevezetésében

  • Heterogén eszközök integrációja: Az eltérő teljesítményű és energiafogyasztású eszközök összekapcsolása a peremhálózati (edge) környezetekben komoly kihívást jelent, mivel minden eszköz esetében különböző protokollokkal és szoftverkövetelményekkel kell számolni.
  • Biztonsági kockázatok kezelése: A decentralizált adatfeldolgozás, ahol több ponton kerül sor az adatok feldolgozására és tárolására, új típusú biztonsági fenyegetéseket vet fel, így fontos a megfelelő védelmi megoldások kiépítése.
  • Adatgyűjtés és -feldolgozás optimalizálása: A különböző ipari protokollok és vezérlők összekapcsolása, valamint a valós idejű adatáramlás megteremtése elengedhetetlen ahhoz, hogy az Edge AI hatékonyan támogassa a digitális transzformációt és az ipari automatizálási stratégiákat.

E három kihívásra a Controsys Kft. hatékony válaszokat kínál EdgeConnector és FlexEdge megoldásaival, amelyek integrált, biztonságos és rugalmas platformot biztosítanak a modern ipari alkalmazások számára.

Ipari vezérlők adatainak integrálása IIoT alkalmazásokba: A Softing edgeConnector szoftvermodul lehetővé teszi a Siemens, Allen-Bradley, Modbus TCP, FANUC CNC és SINUMERIK 840D vezérlők adatainak elérését egy OPC UA szerver interfészen keresztül. Docker konténerként rugalmas felhőkapcsolatot biztosít, például Azure IoT Edge vagy AWS IoT Greengrass platformokon futtatva.

Intelligens adatgyűjtés és -feldolgozás: A Red Lion FlexEdge® Intelligent Edge Automation Platform lehetővé teszi a különböző gyártók eszközeinek integrálását és az adatok valós idejű elérését. A FlexEdge támogatja a több mint 300 ipari protokollt, és skálázható megoldást nyújt a digitális transzformációs stratégiákhoz.

Források:

Segíthetünk?

Vegye fel velünk a kapcsolatot!