Warum Edge Computing bei Predictive Quality oft die bessere Wahl ist

Cloud oder Edge? Warum Edge Computing bei Predictive Quality oft die bessere Wahl ist

01.10.2022 Ein Gastbeitrag von Marc Tesch* 2 min Lesedauer

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Bei Predictive-Quality-Anwendungen kann es sich auszahlen, nicht auf die Cloud, sondern auf Edge Computing zu setzen. Das gilt vor allem dann, wenn es schnell gehen und eine sichere Verbindung gewährleistet sein muss, um folgenschwere Schäden zu verhindern.

Die technischen Möglichkeiten für analytische Berechnungen an der Edge sind zunehmend vorhanden.(Bild: gemeinfrei / Pixabay) — Die technischen Möglichkeiten für analytische Berechnungen an der Edge sind zunehmend vorhanden.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay)

Predictive-Quality-Anwendungen ermöglichen es Industrieunternehmen nicht nur, die Qualität ihrer Produkte und Prozesse kontinuierlich zu optimieren, sie können damit auch Qualitätsprobleme erkennen, die sich kurzfristig anbahnen: etwa weil ein Ventil ihrer Anlage zu verstopfen droht oder sich der Elektromotor einer Maschine plötzlich ungewöhnlich verhält. Durch sofortiges Eingreifen – beispielsweise das Verändern von Prozessparametern oder Maschineneinstellungen – lassen sich oft große Schäden verhindern.

Die Voraussetzung dafür ist allerdings, dass die eingesetzten Machine-Learning-Verfahren derartige Probleme so schnell wie möglich prognostizieren. Bei besonders zeitkritischen Anwendungsfällen kann es deshalb von Nachteil sein, die analytischen Berechnungen der Algorithmen auf einer Cloud-Plattform auszuführen. Dafür gibt es vor allem zwei Gründe:

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