Künstliche Intelligenz braucht nicht zwangsläufig große Server oder Cloud-Ressourcen. Manchmal reicht ein kompakter Algorithmus direkt am Ort des Geschehens. Genau hier setzt Embedded AI an: Sie analysiert Daten dort, wo sie entstehen – unmittelbar an der Maschine. Das sorgt für extrem kurze Reaktionszeiten, entlastet Netzwerke und ermöglicht intelligente Entscheidungen in Echtzeit. Industrielle Prozesse lassen sich damit robuster, effizienter und zunehmend autonom gestalten.
Allerdings müssen hierfür zwei Welten miteinander verbunden werden. Klassische KI-Methoden treffen auf stark begrenzte Rechenressourcen, wie beispielsweise auf Edge-Geräten oder Mikrocontrollern. Hier braucht es spezialisierte Modelle, die mit wenigen Kilobyte Speicher auskommen, aber dennoch in der Lage sind, komplexe Muster zu erkennen. Etwa bei der Zustandsüberwachung von CNC-Maschinen, Elektromotoren oder weiteren automatisierten Geräten. Die erfassten Daten – Schwingungen, Ströme, Magnetfelder, Temperaturen oder Akustik – geben Aufschluss über den aktuellen Zustand eines Systems, lange bevor sichtbare Schäden auftreten.
Ein Werkzeugverschleiß kündigt sich oft schleichend an. In der Regel geschieht das durch kleine Veränderungen im Vibrationsverhalten, im Stromverbrauch oder im Magnetfeld. Die Embedded AI erkennt solche Mikrosignale frühzeitig, noch bevor es zu Ausfällen kommt. Statt auf klassische Inspektionsroutinen zu setzen, erlaubt die Technologie vorausschauende Wartung. So lassen sich ungeplante Stillstände vermeiden und der tatsächliche Verschleißzustand präzise bestimmen. Und das geschieht ganz unabhängig davon, ob die Maschine sichtbar raucht oder noch vermeintlich noch ganz „normal“ klingt.
Es ist dabei nicht erforderlich, tief in bestehende Produktionsprozesse einzugreifen. Viele Lösungen arbeiten mit nicht-invasiven Zusatzsensoren und lassen sich direkt in bestehende Steuerungs- oder Softwaresysteme integrieren. Die Prognosegenauigkeit solcher Systeme liegt in konkreten Anwendungen bei bis zu 99,8 Prozent, beispielsweise bei der Verschleißerkennung von Fräswerkzeugen über integrierte Beschleunigungssensorik.
Die Einsatzmöglichkeiten gehen weit über das klassische Maschinenmonitoring und Predictive Maintenance hinaus. Praxisbeispiele sind die Vermeidung von Kavitation bei Pumpen, die Gewichtsschätzung bei Förderbändern oder die Anwendung in mobilen Robotern und industriellen Produkten. All diese Anwendungen haben jedoch eines gemeinsam: Sie profitieren von der lokalen Intelligenz. Denn nur, wenn Daten dort verarbeitet werden, wo sie entstehen, können Reaktionszeiten minimiert und Prozesse effizient geregelt werden. Dabei spielt es keine Rolle, ob eine Netzverbindung oder Cloudanbindung vorhanden ist.
Somit findet die Zukunft industrieller Intelligenz nicht nur in Rechenzentren statt, sondern zunehmend direkt am Ort des Geschehens. Embedded AI bringt nicht nur Effizienz, sondern eröffnet auch ganz neue Spielräume für eine reaktionsschnelle, adaptive Produktion. Unternehmen, die diesen Schritt frühzeitig gehen, legen das Fundament für resilientere Abläufe und eine nachhaltige Automatisierung.
.jpg "Das sollten Fertiger über digitale Zwillinge am Edge wissen")
