Die Frage ist längst nicht mehr ob Modelle auf dem Edge laufen, sondern wie schnell sie dort produktiv werden. Aus drei laufenden Kundenprojekten haben wir gelernt, worauf es in der Praxis ankommt:
1. Qualitätskontrolle in der Fertigung
Ein Maschinenbauer prüft Schweißnähte direkt an der Linie – Kamera am Roboterarm, Inferenz auf einem NeuralCore-Board. Die Antwortzeit der Prüfung sank von 400 ms (Cloud) auf unter 12 ms. Ausschuss wird erkannt, bevor das Bauteil die Station verlässt.
2. Autonome Reihenkultur in der Agrar-Robotik
Unkraut-Erkennung auf einem Field Rover: Das Modell unterscheidet Kulturpflanze von Beikraut in Echtzeit, ohne Netzabdeckung auf dem Acker. Entscheidend war hier die Stromaufnahme – die TPU-Beschleuniger brauchen unter Last weniger als 2 Watt.
3. Predictive Maintenance an Bestandsmaschinen
Vibrationssensoren + kleines Zeitreihen-Modell am Schaltschrank: Die Anlage meldet Lagerschäden, bevor sie hörbar werden. Kein Cloud-Abo, keine Datenweitergabe – die Wartung läuft komplett on-premise.
„Edge AI ist kein Feature mehr, sondern Infrastruktur. Wer sie beherrscht, baut Produkte, die auch offline intelligent bleiben."
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