03 — Edge AI

Intelligenz, wo kein Server steht.

On-Device Machine Learning und Sensorik-Fusion bringen KI dorthin, wo sie wirklich gebraucht wird — an die Maschine, auf die Linie, ins Feld. Ohne Cloud-Abhängigkeit, mit voller Datensouveränität.

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Kompetenzen

Von der Sensorik bis zur Inference.

On-Device ML-Inference

Machine-Learning-Modelle, die direkt auf Edge-Geräten laufen — ohne Cloud-Verbindung, mit minimaler Latenz und maximaler Datensouveränität.

Sensorik-Fusion

Kombination von Kamera, LiDAR, Ultraschall, Temperatur und weiteren Sensoren zu einem kohärenten Lagebild — für präzise Echtzeit-Entscheidungen.

Predictive Maintenance

KI-basierte Vorhersage von Maschinenausfällen, bevor sie passieren. Schwingungsanalyse, Anomalie-Erkennung und automatische Wartungsplanung.

Embedded KI-Systeme

Kompakte KI-Lösungen für ressourcenbeschränkte Hardware: NVIDIA Jetson, Raspberry Pi, STM32, Custom-Boards — optimiert für minimalen Energieverbrauch.

OTA-Updates & Model Management

Over-the-Air-Deployment von ML-Modellen auf verteilte Edge-Flotten. Versionierung, A/B-Testing und automatische Rollbacks.

Edge-Cloud-Hybrid

Intelligente Lastverteilung zwischen Edge und Cloud: Zeitkritische Inferenz lokal, Training und Analytics in der Cloud.

Anwendungsfelder

Edge AI im Einsatz.

Qualitätskontrolle in Echtzeit

Computer-Vision-Modelle auf der Produktionslinie, die fehlerhafte Teile in Millisekunden erkennen — ohne Cloud-Roundtrip.

Smart Building & Facility Management

Sensorik-basierte Raumsteuerung, Energieoptimierung und vorausschauende Wartung von Gebäudetechnik.

Autonome Fahrzeuge & Drohnen

Echtzeit-Objekterkennung und Pfadplanung auf eingebetteter Hardware für autonome Navigation.

Industrielle Anomalie-Erkennung

Schwingungssensoren und Akustik-Analyse an Maschinen erkennen Abweichungen, bevor ein Ausfall eintritt.

Hardware-Ökosystem

Optimiert für jede Plattform.

NVIDIA JetsonRaspberry PiIntel NUCSTM32ESP32Google CoralArduinoCustom FPGAQualcomm QCSTexas Instruments

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