Hypervernetzte dezentrale KI/ML-Verarbeitungsplattform von Nokia Far-Edge-Computing und KI für reaktionsschnelle OT-Entscheidungen

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MX Grid ist laut Nokia die weltweit erste hypervernetzte und verteilte On-Premise-KI/ML-Lösung. Da sie Daten möglichst nah an der Quelle verarbeitet und analysiert, seien Unternehmen in der Lage, die Reaktionsfähigkeit und Entscheidungsfindung im OT-Bereich zu verbessern.

Als Teil der Nokia-One-Plattform könne MX Grid die Einführung und Umsetzung von Industrie 4.0 beschleunigen. Die Lösung setze auf der Nokia-Plattform MX Industrial Edge (MXIE) auf und nutze zuverlässige drahtlose Konnektivität, um eine neue OT-Datenverarbeitungsarchitektur anzubieten, welche die IT/OT-Konvergenz erleichtern und geschäftskritische und für die Industrie lebenswichtige Anwendungen unterstützen könne.

Einem Bericht von Omdia zufolge gibt es einen wachsenden industriellen Trend der Datenvorverarbeitung am Netzwerkrand zur Verbesserung von Produktivität, Effizienz und Agilität. Dies erfordert Rechenleistung im Gerät oder in der Nähe des Geräts (einschließlich ML und KI). Neu vernetzte Knoten mit konvergierenden Funktionalitäten weisen die höchste globale Wachstumsrate auf (durchschnittliche jährliche Wachstumsrate 2022–2027: 11,3 %) und treiben die industrielle Digitalisierung und IT/OT-Konvergenz voran.

Heute laufen die meisten KI/ML-Assets in Cloud-Umgebungen. Mit MXIE hatte Nokia OT-konforme KI/ML-Verarbeitungsfunktionen im Unternehmen eingeführt, MX Grid könne diese Funktionen nun noch näher an die OT-Datenquelle bringen. MX Grid nutzt einen Pool orchestrierter rechenfähiger Feldgeräte – sogenannte Micro-Edges – mit einem spezialisierten KI-fähigen Software-Stack. Diese Micro-Edges seien über private drahtlose Netze und/oder zuverlässiges WLAN mittels MX Boost verbunden.

Durch dezentrale Datenverarbeitung und agile Entscheidungsfindung in Echtzeit, so Nokia, könne MX Grid die Effizienz des OT-Betriebs in Unternehmen steigern und Intelligenz in bestehende OT-Assets bringen. Die Lösung ermögliche eine effektivere Implementierung zahlreicher geschäftskritischer Anwendungen, u.a. vorausschauende Wartung, Sicherheit und Überwachung, Arbeitssicherheit, Nachverfolgung und Positionsbestimmung sowie Qualitätssicherung.

In einem Anwendungsfall der Qualitätssicherung analysiere die Anwendung auf dem Micro-Edge beispielsweise Echtzeitsensordaten und Video-Feeds, die von der verbundenen Maschine stammen. Je nach Grad der Abweichung könne entweder eine sofortige Aktion direkt vom Micro-Edge ausgelöst werden, oder die MXIE-Peer-Anwendung die Überwachung zur tieferen Analyse der Echtzeitdaten für spätere Korrekturmaßnahmen übernehmen. Das Ergebnis seien verbesserte Latenzzeiten und eine optimierte Netzauslastung.

Die Fähigkeit, vernetzte Mitarbeiterdaten und situationsbezogene sensorische Informationen in MX Grid zu integrieren und zu nutzen, biete auch neue Möglichkeiten für Anwendungsfälle im Bereich der Arbeitssicherheit. So nutze beispielsweise die Anwendung Visual Position and Object Detection (VPOD) die MX-Grid-Architektur, um Videodaten neben der Kamera zusammen mit MXIE zu verarbeiten, um eine genauere Verfolgung und Positionsbestimmung von Ressourcen zu ermöglichen. In Kombination mit anderen OT-Datenquellen würden Arbeitssicherheit und Kontextsensitivität so erheblich verbessert.

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