Die Integration des 5G-Mobilfunkstandards hat die Nutzungsmöglichkeiten moderner Technologien für Unternehmen revolutioniert. Besonders interessant ist die Nutzung von 5G-Netzen, wenn sie mit Künstlicher Intelligenz (KI) kombiniert wird.
Unternehmen, die diese beiden Technologien effektiv miteinander verknüpfen und innovative Anwendungen entwickeln, werden auch künftig zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten der 5G-Technologie ausschöpfen können. Die Verbindung von 5G und KI bietet die Möglichkeit, neue Standards in verschiedenen Lebens- und Arbeitsbereichen zu setzen und somit die Transformationsmöglichkeiten für Unternehmen erheblich zu verbessern. Im Folgenden geben wir einen Überblick, welche Chancen diese Verknüpfung bietet.
Optimierte Arbeitsprozesse mit 5G und KI
Mit Industrie 4.0 hat das Datenaufkommen auf dem Factory-Floor deutlich zugenommen. Immer mehr Unternehmen erfassen und nutzen diese Daten, um innovative Services rund um Produktion und Fertigung zu entwickeln.
Mögliche Szenarien:
- Die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) basiert auf der fortlaufenden Überwachung von relevanten Betriebsdaten wie mechanischen und thermischen Belastungen. Kombiniert mit den üblichen Qualitätskontrollen der produzierten Güter, können Unternehmen damit die Wartungsintervalle ihrer Maschinen und Roboter besser planen und optimieren.
- Um alternative Methoden zur Optimierung des Transportflusses zu nutzen, setzen Unternehmen künstliche Intelligenz (KI) zur Überwachung von fahrerlosen Transportfahrzeugen (FTFs) ein. Diese KI-Systeme sind in der Lage, über die an den FTFs angebrachten Überwachungskameras blockierte Gänge oder regelmäßig auftretende Engpässe zu erkennen. Die Informationen werden dann über das 5G-Netzwerk an das zentrale Steuerungssystem übermittelt, das daraufhin die Routen der FTFs optimiert.
- Künstliche Intelligenz (KI) ist bei der Fehlerbehebung von großer Bedeutung. Wenn ein fahrerloser Transportwagen oder ein automatisierter Roboterarm ungewöhnlich oder fehlerhaft agiert, erkennt die KI die Abweichung mithilfe der Integration eines 5G-Netzwerks und anhand von Kamerabeobachtungen. Anschließend analysiert die KI das beobachtete Problem und leitet geeignete Maßnahmen zur Fehlerbehebung ein.
Diese Anwendungsszenarien finden in verschiedenen Branchen wie dem Transportwesen, der Logistik oder der industriellen Produktion Verwendung. Gemein ist ihnen, dass sie auf die Verarbeitung von Daten angewiesen sind, um Empfehlungen zu generieren oder autonomes Handeln zu ermöglichen. In diesem Zusammenhang spielt ein zuverlässiges 5G-Netz eine entscheidende Rolle, um die Echtzeitübertragung großer Datenmengen zu gewährleisten, die von Künstlicher Intelligenz verarbeitet werden. Die hohe Geschwindigkeit und niedrige Latenzzeit von 5G sorgen für eine effiziente Kommunikation zwischen Sensoren, Geräten und der KI-Infrastruktur. Dadurch können Daten in Echtzeit gesammelt und analysiert werden, um schnell und präzise Entscheidungen zu treffen.
KI braucht Ressourcen – die Herausforderung steigender Datenmengen
In modernen Industrieumgebungen, wie der Smart Factory, Logistikzentren, dem Transportwesen und im Handel, nimmt das Datenaufkommen stetig zu. Das ist insbesondere eine Folge der Industrie 4.0, die immer mehr Unternehmen dazu veranlasst, Daten zu erfassen und für innovative Produktionsservices zu nutzen.
Effizienzsteigerung durch Auslagerung auf Edge-Server
Um diese wachsende Datenflut zu bewältigen, stehen Unternehmen vor der Herausforderung, höhere Speicher- und Rechenkapazitäten bereitzustellen. Statt jedoch jede Maschine, jedes Fahrzeug oder jeden Roboter mit leistungsstarken Steuerungen (PLC) oder Industrie-PCs auszustatten, erweist sich oft die Auslagerung von KI-Funktionen auf Edge-Server als wirtschaftlichere Option.
Edge-Server, die am Rand des Produktionsbereichs (Shop-Floor) positioniert sind, bieten zahlreiche Vorteile:
- Flexibilität und Skalierbarkeit: Diese Server sind flexibel skalierbar und einfach zu verwalten, was den Ressourcenverbrauch reduziert und Platz einspart.
- Alternative zu Public-Cloud-Lösungen: Immer mehr Unternehmen sehen in Edge-Servern eine Alternative zu weit entfernten Public-Cloud-Lösungen, die oft mit Unsicherheiten bezüglich der WAN-Verfügbarkeit und Ausfallrisiken verbunden sind.
- Entwicklung im Rahmen des MEC-Konzepts: Zahlreiche Server-Anbieter haben passende Lösungen für MEC-Konzepte (Multi-Access Edge Computing) entwickelt, häufig in Zusammenarbeit mit Netzwerk-Herstellern.
5G-Netzwerke und KI in mobilen Anwendungen
Die Bedeutung von 5G und KI in mobilen Anwendungen sollte nicht unterschätzt werden, da sie eine Reihe entscheidender Vorteile bieten. Einer dieser positiven Aspekte ist eine verbesserte Signalverbreitung, die bei professioneller Planung selbst in schwierigen Umgebungen wie Schiffswerften , in denen zum Beispiel wegen großer Stahlflächen unerwünschte Funkreflexionen auftreten können, möglich ist.
Darüber hinaus ermöglicht 5G ein reibungsloses Wechseln der Funkzellen, was insbesondere in autonomen Fahrzeugen auf großen Firmengeländen von Bedeutung ist. Die drahtlose Vernetzung über 5G bietet auch eine ideale Lösung für Umgebungen, in denen Produktions- oder Logistikprozesse häufig an unterschiedliche Auftragsanforderungen angepasst werden müssen. Schließlich kann 5G auch als zuverlässige Back-up-Lösung für kabelgebundene Infrastrukturen dienen und somit die kontinuierliche Betriebsbereitschaft sicherstellen.
Netzintegration entscheidend
Was die Technik an sich zu leisten vermag, ist das eine – wie die Ergebnisse in der Praxis aussehen, aber etwas völlig anderes. Primär kommt es auf das Zusammenspiel der unterschiedlichen Netzwerk-Komponenten an. Um beispielsweise eine KI-Applikation auf Edge-Servern eng in Fertigungs- und Produktionsprozesse einbinden zu können, benötigen Unternehmen zunächst eine passende Systemarchitektur auf der Serverseite. Davon ausgehend, gilt es dann im nächsten Schritt, diese sowohl in das (kabelgebundene) Kernnetz des Unternehmens als auch in die RAN-Infrastruktur des Funknetzes zu integrieren. So lässt sich die gesamte Infrastruktur effizient managen und die Leistungsfähigkeit im laufenden Betrieb dauerhaft gewährleisten.
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