Edge Computing ist kein Trend
Individuelle Algorithmen
Auch wenn Edge Computing in den letzten Jahren besonders breitflächig zum Einsatz kommt, existierten die Herausforderungen schon vorher, die in diesem Kontext gelöst werden sollen. So müssen beispielsweise Entwickler aus Spitzenforschungsinstituten für Algorithmen die tatsächlichen Bedürfnisse der einzelnen Unternehmen verstehen. Unternehmen und Produktionsstätten haben unterschiedliche Ansprüche an ihre Fertigung. Insbesondere flexible oder kundenspezifische Fertigungsmethoden erfordern komplexe Algorithmen, hohe Rechenleistung und maßgeschneiderte Edge-Computing-Lösungen.
Am realen Objekt orientieren
Um den tatsächlichen Bedarf in Projekten zu verstehen, sollte Edge Computing in realen Szenarien angewendet werden. In bestimmten Gebäuden kann beispielsweise eine Videoverarbeitung erforderlich sein. In der Nähe von stark frequentierten Gebäuden müssen gefährliche Gegenstände, wie Feuerwerkskörper, erkannt werden. Die äußere Gestaltung der Computerausrüstung sollte dabei auf den Architekturstil des Gebäudes abgestimmt sein. Im Sommer müssen die Algorithmen auch noch bei einer Betriebstemperatur der Geräte von 70°C laufen. An solche praktischen Dinge denken die Algorithmusentwickler vielleicht oft nicht.
Daher liegt die Herausforderung für Edge Computing darin, die Kluft zwischen KI-Technologie und Fertigungs- und Industrieketten zu überbrücken. Laut einer Studie von Deloitte ist der Mangel an Fachkräften, die sich mit KI-Anwendungen auskennen, für 27 Prozent der deutschen Unternehmen eine wesentliche Herausforderung. Zudem müssen KI-Verantwortliche bei 21 Prozent der von Deloitte befragten Unternehmen Überzeugungsarbeit auf der Führungsetage leisten. Diese Defizite bremsen das Entwicklungstempo.
Top-Level-Design für die Cloud-Edge-Zusammenarbeit
Für die Cloud-Edge-Zusammenarbeit ist ein passendes Lösungsspektrum für die Verwaltung der Cloud-Edge-Ressourcen und die Aufgabenplanung erforderlich. Zur Hardware- und Softwarelösung kommen die Algorithmen, die Cloud-Plattformen sowie ein Edge-Ressourcenmanagement. Förderlich für die industrielle Zusammenarbeit ist weiterhin ein Top-Level-Design als Richtlinie und für das Roadmapping sowie industrielle Standards.
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