Embedded Intelligence
Inhaltsverzeichnis
Was ist Embedded Intelligence?
Die Embedded Intelligence bezieht sich auf Systeme oder Programme, die sich und ihre Operationen selbst analysieren können. Diese Form der Intelligenz kann überall eingebettet sein, zum Beispiel in Geschäftsprozessen und hat eine immense Bedeutung für vernetzte IoT-Geräte erlangt. Die Datenverarbeitung findet dabei bei “an der Edge” bei den Daten sammelnden Sensoren und anderen Geräten statt. Im Ergebnis erhält der Anwender autonomere, intelligentere und “vernetztere” Produkte.
Grundlagen von Embedded Intelligence
Zur Umsetzung von EI gehört es, KI-Fähigkeiten in die Edge-Geräte zu integrieren. Die Geräte analysieren sich selbst, lernen und leiten Optimierungsprozesse ein. Sie können unabhängig vom zentralen Rechenzentrum Entscheidungen treffen. In der Systemtechnik kommen solche eingebetteten Systeme bereits seit vielen Jahren zum Einsatz.
Dank der Fortschritte etwa in Hinblick auf die Rechenleistung von Prozessoren ist es heute möglich, in den Geräten selbst wie etwa Kameras und vielen anderen Prozesse mit hohem Ressourcenverbrauch wie das maschinelle Lernen (ML) zu integrieren. Das Ziel ist die Erreichung selbstreferentieller und autonom arbeitender Systeme.
Funktionsweise
Bei EI sind die Funktionen für die selbstreferentielle Analyse bereits direkt in der Anwendung integriert. Der mit der Anwendung arbeitende Endbenutzer benötigt also keine zusätzlichen Analysewerkzeuge mehr. Damit geht eine höhere Effizienz bei der Datenanalyse einher. Typisch ist auch die Integration von Vorhersagefunktionen (Predictive Analytics), um mehr über den zukünftigen Zustand des Systems erfahren und diese Erkenntnisse in die Entscheidungsprozesse einfließen lassen zu können.
Im Vergleich zur Business Intelligence (BI) arbeitet EI so nahe wie möglich am Kernworkflow, was ihre Effizienz steigert. Im Unterschied dazu findet BI eher auf den unternehmensweiten Plattformen für die Ressourcenplanung statt und damit abseits der Geräte.
Technologische Umsetzung
EI umzusetzen bedeutet im Wesentlichen, KI-Funktionen direkt in den Edge-Geräten zu integrieren und diese dazu zu befähigen, zu lernen, zu analysieren und autonome Entscheidungen treffen zu können. Da die Datenanalyse im Vordergrund steht, sprechen wir in diesem Zusammenhang häufig auch von Embedded Analytics.
Für eine erfolgreiche Umsetzung gehört jedoch eine unterstützende Infrastruktur zu den Voraussetzungen. Sie ermöglicht es, das volle Potenzial von EI zu nutzen und kann zum Beispiel am Edge oder in einer Hybrid-Cloud existieren. Ziel ist es, die Systeme voneinander lernen zu lassen und damit den Nutzen von EI zu maximieren.
Einsatzgebiete und Anwendungsfälle von Embedded Intelligence
Die EI kennt viele Anwendungsbereiche und bietet Unternehmen heute zum Beispiel im Maschinenbau, in der Automobilindustrie oder der Luft- und Raumfahrt Vorteile. Eine besondere Bedeutung hat EI für die Industrie 4.0 erlangt. Aufgrund der stark anwachsenden Zahl an Sensoren und anderen Geräten, die hier zum Einsatz kommen, steigt auch der Bedarf für eine Datenverarbeitung, die unabhängiger von zentralen Strukturen direkt vor Ort stattfinden kann. Unternehmen setzen auf EI zum Beispiel für die Umsetzung ihrer Smart Factory ein, um ihre Prozesse effizienter und sicherer gestalten zu können. Eingebettete Intelligenz findet sich in Robotern, wo sie dabei hilft, die erforderlichen Funktionen auszuführen. Zu nennen sind etwa Schweißroboter oder Bestückungssysteme.
Ihre Anwendung findet die EI aber auch im privaten Bereich, wie etwa im Smart Home. Bei der intelligenten Verwaltung von Strom und Wasser zum Beispiel handelt es sich um eine Echtzeitaufgabe, die sich dank der EI besser bewältigen lässt.
SAP und Embedded Intelligence
S/4HANA bietet SAP-Nutzern die Möglichkeit, EI in den eigenen Anwendungen zu nutzen. Dafür stehen Funktionen wie das maschinelle Lernen und die Vorhersageanalyse zur Verfügung, die für die Umsetzung von EI bedeutsam sind. Diese intelligenten Technologien lassen sich direkt in die über S/4HANA ablaufenden Geschäftsprozesse integrieren. Wer sich dafür interessiert, sieht sich zum Beispiel die Predictive Analysis Library (PAL) und die Automated Predictive Library (APL) näher an.
Vorteile von Embedded Intelligence
Mit der EI gehen die folgenden grundsätzlichen Vorteile einher:
- Skalierbarkeit und Effizienzsteigerung
- Zuverlässigkeit und geringe Ausfallzeiten
- Reduzierte Latenzrate und Kosteneffizienz
- Datenschutz und Vorteile der Edge-Verarbeitung
Herausforderungen und Ausblick
Zu den Herausforderungen im Zusammenhang mit EI gehört der steigende Ressourcenbedarf. Die Unternehmen trainieren – zugeschnitten auf ihre Bedürfnisse – immer aufwendigere Modelle. Diese müssen jedoch auch auf der Zielhardware lauffähig sein. Nur wenn diese auf den Edge-Geräten sinnvoll ausführbar sind, lohnt sich der Kosten- und sonstige Aufwand für die Entwicklung der KI-Modelle.
Fazit
Unternehmen möchten ihre Prozesse und Produkte verbessern und dabei zunehmend auf die Fähigkeiten der KI zurückgreifen. EI stellt eine Möglichkeit dar, das umzusetzen und zwar direkt in den Geräten selbst, die sich selbst analysieren und autonome Entscheidungen treffen können. Die Effizienzsteigerungen gehören dabei zu den wichtigsten Vorteilen dieser Technologie.
Wenn Sie sich intensiver mit diesem Thema auseinandersetzen möchten, laden wir Sie herzlich zu einem unverbindlichen Expertengespräch mit unseren Spezialisten ein. Kontaktieren Sie uns gerne unter der E-Mail-Adresse info@compamind.de, um weitere Einblicke und individuelle Beratung zu erhalten.
FAQ
Was ist Embedded Intelligence?
Embedded Intelligence (EI) bezieht sich auf Systeme oder Programme, die in der Lage sind, sich selbst zu analysieren und autonomere Entscheidungen zu treffen. Diese Intelligenz ist in verschiedenen Anwendungen integriert, wie z.B. Geschäftsprozessen und IoT-Geräten. Dabei findet die Datenverarbeitung an den vernetzten Geräten selbst statt, um intelligente, vernetzte Produkte zu ermöglichen.
Welche Unternehmen profitieren am meisten von Embedded Intelligence?
Unternehmen im Maschinenbau, der Automobilindustrie, der Luft- und Raumfahrt sowie Untnernehmen die aktiv die Vorteile der Industrie 4.0 nutzen, nutzen Embedded Intelligence besonders. Die Technologie ermöglicht effizientere Prozesse und Sicherheitssteigerungen. Sie findet Anwendung in Bereichen wie der Smart Factory, Robotik (z.B. Schweißroboter) und auch im Smart Home, etwa zur intelligenten Energieverwaltung.
Sollten Sie schon jetzt in Lösungen mit Embedded Intelligence investieren?
Investitionen in Lösungen mit Embedded Intelligence sind sinnvoll. Die Technologie bietet Vorteile wie Skalierbarkeit, Effizienzsteigerung, geringe Ausfallzeiten, reduzierte Latenz und Datenschutz. Allerdings sollten die steigenden Ressourcenanforderungen und die Kompatibilität der KI-Modelle mit den Edge-Geräten berücksichtigt werden, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
