Das industrielle Internet der Dinge (IIoT) bewegt sich von zentralen Cloud-Modellen hin zu einer verteilten Automatisierung am Edge. Die lokale Analyse von Daten durch Sensoren, Kameras und Controller ermöglichen Echtzeitreaktionen und schnellere, deterministische Arbeitsabläufe. Edge-KI treibt die Entwicklung von Industrie 4.5 und 5.0 voran, indem sie adaptive, datengesteuerte Automatisierung ermöglicht und den Weg zu einer cloudfreien Autonomie ebnet, die von Mensch-Maschine-Zusammenarbeit und kognitiver Entscheidungsfindung geprägt ist. Cloudbasierte Systeme erreichen die niedrigen Latenzen, die industrielle Anwendungen benötigen, wegen der langen Kommunikationswege nicht. Durch die Verlagerung kritischer Inferenzaufgaben direkt an den Edge kann dies jedoch umgangen werden.
Warum Industrie 4.0 zum Edge übergeht
Industrie-4.0-Systeme erzeugen große Mengen zeitkritischer Daten. Inline-Fehlererkennung, Roboter-Pfadkorrektur und Notabschaltungen erfordern Inferenzzeiten im Submillisekundenbereich, da selbst kurze Cloud-Latenzen Sicherheitsrisiken, Geräteschäden oder Produktionsausfälle verursachen können.
Edge-KI-Geräte bringen die Inferenz näher an die Datenquelle und ermöglichen schnellere Reaktionszeiten, adaptive Steuerung und den autonomen Betrieb ohne Cloud. Sie schützen Betriebsdaten und ML-Modelle, unterstützen Service Level Agreements (SLAs) sowie Key Performance Indicators (KPIs) und reduzieren Latenz, Bandbreitennutzung und Betriebskosten, indem sie sowohl den Energiebedarf als auch die Kosten für die Datenübertragung reduzieren.
Mit Edge-KI-Geräten können IIoT-Systeme effizienter und autonomer arbeiten. Typische Anwendungen sind:
Roboterarme: Nutzen lokale Inferenz für Echtzeit-Objekterkennung, Qualitätskontrolle, Kollisionsvermeidung und vorausschauende Wartung
Adaptive Schweißsysteme: Erkennen Inline-Fehler und passen Prozessparameter dynamisch an; reduziert Materialverschwendung und verbessert die Sicherheit
Fahrerlose Transportfahrzeuge: Lokale Sensorfusion für die Navigation ermöglicht Hindernisvermeidung und effiziente Routenplanung
CNC- und Werkzeugmaschinen: Echtzeit-Überwachung von Werkzeugverschleiß sowie Werkzeug- und Spindelausrichtung; Reduziert Ausschuss und ungeplante Wartungen
Maschinenbedienung und Pick-and-Place-Systeme: schnelles Erkennen und adaptives Platzieren von Teilen in unstrukturierten Umgebungen
Umgebungs- und Zustandsüberwachung: Früherkennung von Maschinenausfällen, Lagerproblemen oder Lecks
Sprachsteuerung und Multifaktor-Authentifizierung: Lokale Verarbeitung von Sprach-, Gesichts- und Gestenerkennung für sichere, freihändige Bedienung, Datenschutz und Zugriff nur für autorisierte Personen
Integrierte Sensorik und effiziente ML-Inferenz
IIoT-Edge-KI-Plattformen müssen Echtzeitentscheidungen bei begrenztem Rechen-, Speicher- und Energiebudget ermöglichen. Die PSOC-Edge-Mikrocontroller von Infineon liefern dafür die nötige Recheneffizienz und ML-Beschleunigung. In Kombination mit dem PSOC 4100T unterstützen sie multimodale Sensorik und verbinden analoge Frontends mit digitaler Sensorik für die kapazitive, induktive und Flüssigkeitserkennung unter Verwendung der CAPSENSE-Technologie der fünften Generation. Dabei erkennt die kapazitive Sensorik leitfähige Objekte oder Berührungen durch Änderung der Kapazität. Die induktive Sensorik misst dagegen Magnetfeldänderungen, um leitfähige Objekte zu detektieren, und die Flüssigkeitserkennung basiert auf Änderungen der dielektrischen Eigenschaften einer Sensorelektrode.
PSOC-Edge-MCUs unterstützen den Dauerbetrieb durch energieeffiziente Sensorik und ereignisgesteuerte Verarbeitung. Wird eine Auslösebedingung erkannt, führt der integrierte neuronale Prozessor eine Echtzeit-ML-Inferenz durch und ermöglicht so Anwendungen wie Schweißfehlererkennung, Werkzeugverschleißüberwachung und Objektklassifizierung, ohne eine Cloud-Verbindung. Der hardwarebeschleunigte Neuralprozessor unterstützt gängige Aktivierungsfunktionen und Faltungsschichten. Er ist für kleine Modelle mit geringer Latenz optimiert und speziell für MCU-basierte Inferenz ausgelegt. Dadurch wird die Haupt-CPU entlastet, der Speicherplatzbedarf reduziert und eine extrem niedrige Leistungsaufnahme erreicht.
KI-Modelle als geistiges Eigentum schützen
IIoT-ML-Modelle sind mehr als nur ausführbarer Code: Sie stellen wertvolles geistiges Eigentum (Intellectual Property, IP) dar und basieren auf proprietären Algorithmen, sorgfältig gekennzeichneten Datensätzen und umfangreicher Entwicklungsarbeit IIoT-ML-Modelle am intelligenten Edge sind jedoch anfällig für Extraktion oder Manipulation. Ohne Schutzmaßnahmen wie Modellauthentifizierung, Verschlüsselung oder isolierte Ausführung können sie kopiert, manipuliert oder durch nicht autorisierte Versionen ersetzt werden.
PSOC-Edge-MCUs mindern diese Risiken durch hardwarebasierte Sicherheitsfunktionen wie Secure Boot, kryptografisch signierte Over-the-Air-Updates (OTA) und sichere Ausführungsumgebungen. Sie tragen dazu bei, dass nur authentifizierte Modelle ausgeführt werden und sensible Daten geschützt bleiben. Außerdem unterstützen sie die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben wie CE und EU Cyber Resilience Act (CRA), wodurch der Zertifizierungsaufwand sinkt und gleichzeitig Manipulationen oder nicht autorisierte Updates verhindert werden. Die MCUs erfüllen zudem die Anforderungen der Infineon Edge Protect Category 4 (EPC4) mit PSA Certified L3/L4 iSE.
Tools für die Entwicklung von Embedded-KI
Die Entwicklung von IIoT-Edge-KI-Anwendungen erfordert einen dedizierten Ausgleich zwischen Leistungs-, Energie- und Speicherparametern, um den Einschränkungen des Embedded-Designs gerecht zu werden. Zudem richten sich gängige KI-Entwicklungsumgebungen an leistungsstarke CPUs oder GPUs und setzen beträchtliche Rechen-, Speicher- und Energieressourcen voraus die den zur Verfügung stehenden Platz und das Energiebudget eingebetteter IIoT‑Edge‑Geräte überschreiten. Einige Tool bieten Hardwarebeschleunigung über GPUs oder NPUs, meist fehlen jedoch die Integration von MCU-basierten Beschleunigern und sichere Update-Mechanismen.
Die Deepcraft-Software-Suite und die ModusToolbox Industrial Technology Pack von Infineon für PSOC-Edge-MCUs bieten eine End-to-End-KI-Toolchain für Modelltraining, Optimierung durch Quantisierung und Pruning, Validierung und sichere OTA-Bereitstellung. Entwicklerinnen und Entwickler können vorgefertigte Klassifizierungs- und Erkennungsmodelle nutzen oder eigene Architekturen über vertraute ML-Frameworks wie TensorFlow Lite importieren. Die Tools wurden für eingebettete IIoT-Geräte entwickelt und reduzieren den Speicher- und Energiebedarf, ohne die Inferenzgenauigkeit zu beeinträchtigen.
Zusammenfassung
Bis 2030 soll der IIoT-Markt 3,3 Billionen US-Dollar erreichen, getrieben von Edge-AI-Lösungen, die schnelle, gesicherte und adaptive Intelligenz direkt am Einsatzort ermöglichen. Infineon bietet dafür eine durchgängige Entwicklungsumgebung für Training, Optimierung und den gesicherten Einsatz sowie ein starkes Partnerökosystem, das Entwicklungszeiten verkürzt und die Skalierung von IIoT- und Edge-AI-Lösungen unterstützt.
