Technologia1 min czytania

Edge AI w automatyce przemysłowej: co producenci powinni wiedzieć

TSL Automation Solutions 17 grudnia 2024 Zaktualizowano 18 maj 2026

Przetwarzanie brzegowe AI w automatyce przemysłowej na hali produkcyjnej, TSL Automation Solutions

Udostępnij

Spis treści

Czym jest edge AI?

Edge AI odnosi się do uruchamiania obciążeń wnioskowania uczenia maszynowego lokalnie, na sprzęcie wdrożonym na hali produkcyjnej, czyli na „brzegu” sieci, zamiast przesyłania danych do zdalnego serwera chmurowego w celu przetworzenia. Eliminuje to opóźnienia (od 100-500ms w przypadku AI opartego na chmurze do <10ms na brzegu sieci), zmniejsza koszty przepustowości i zapewnia, że wrażliwe dane produkcyjne pozostają w obrębie fabryki.

Zastosowania AI w przemyśle

Wizyjna kontrola jakości: kamery i AI wykrywają wady powierzchniowe, błędy wymiarowe oraz nieprawidłowe położenie etykiet z prędkością linii produkcyjnej
Konserwacja predykcyjna: czujniki drgań, temperatury i prądu analizowane przez AI umożliwiają przewidzenie awarii łożyska na 2-4 tygodnie przed jej wystąpieniem
Optymalizacja procesów: modele AI dostosowują parametry procesu w czasie rzeczywistym, aby utrzymać wydajność i ograniczyć straty
Wykrywanie anomalii: AI identyfikuje nietypowe wzorce w danych z czujników, które poprzedzają awarie urządzeń

Sprzęt do edge AI: czego potrzebujesz

Obciążenia wnioskowania AI wymagają dedykowanego sprzętu do akceleracji AI:

GPU (NVIDIA Jetson, RTX): najwyższa wydajność; idealne do AI wizyjnego z wieloma kamerami
Intel NPU (Neural Processing Unit): wbudowany w procesory Intel Core Ultra; doskonały do umiarkowanych obciążeń wnioskowania bez dedykowanego GPU
Intel OpenVINO: zestaw narzędzi programowych umożliwiający uruchamianie modeli AI na procesorach, GPU i VPU firmy Intel
Akcelerator AI Hailo: karta wnioskowania AI PCIe lub M.2 umożliwiająca dodanie akceleracji do istniejących platform

Platformy Avalue do edge AI od TSL Automation

TSL Automation dostarcza przemysłowe komputery typu box AI oraz płyty główne Avalue z procesorami Intel Core Ultra (w tym zintegrowanym NPU), gniazdami rozszerzeń PCIe dla GPU oraz szybkimi interfejsami kamer. Skontaktuj się z nami, aby zaprojektować rozwiązanie edge AI dla swojej aplikacji kontroli jakości lub konserwacji predykcyjnej.

Często zadawane pytania

Obliczenia AI na brzegu sieci (edge computing) w produkcji oznaczają uruchamianie modeli uczenia maszynowego lokalnie na sprzęcie znajdującym się na hali produkcyjnej, zamiast wysyłania danych do serwera w chmurze. Dzięki temu opóźnienie pozostaje poniżej 10 ms (w porównaniu z zakresem od 100 do 500 ms w przypadku AI w chmurze), zmniejszają się koszty przepustowości łącza, a poufne dane produkcyjne pozostają w zakładzie. Stanowi to podstawę aplikacji AI działających w czasie rzeczywistym, takich jak wizualna kontrola jakości i konserwacja predykcyjna.

Główne przemysłowe zastosowania AI na brzegu sieci to wizualna kontrola jakości (kamery i AI wykrywają wady powierzchniowe z prędkością linii produkcyjnej), konserwacja predykcyjna (czujniki drgań i temperatury zasilają modele ML przewidujące awarie sprzętu), optymalizacja procesów (AI dostosowuje nastawy w czasie rzeczywistym), naprowadzanie robotów (podnoszenie i umieszczanie oparte na wizji) oraz zarządzanie energią (AI identyfikuje wzorce nieefektywności w sprzęcie produkcyjnym).

Obliczenia AI na brzegu sieci zazwyczaj wymagają przemysłowego komputera typu box PC z AI lub systemu wbudowanego z kartą GPU (NVIDIA RTX/GeForce do wnioskowania opartego na CUDA) lub NPU (Intel Core Ultra do lekkiego wnioskowania). System musi być bezwentylatorowy lub zabezpieczony przed pyłem, montowalny na szynie DIN lub panelowo, oraz przystosowany do pracy w trybie 24/7 w środowiskach przemysłowych z szeroką tolerancją temperatur i odpornością na wibracje.

W przypadku zastosowań czasu rzeczywistego, takich jak inspekcja jakości, sterowanie robotami czy korekta procesów, edge AI jest niezbędne, ponieważ opóźnienie chmury (100 do 500 ms) jest zbyt duże. AI w chmurze pozostaje przydatne do trenowania modeli, analityki danych historycznych oraz zastosowań, w których odpowiedź w czasie rzeczywistym nie jest wymagana. Większość wdrożeń przemysłowych wykorzystuje oba podejścia: edge do wnioskowania w czasie rzeczywistym, a chmurę do ponownego trenowania i analityki floty urządzeń.

Tak, TSL Automation Solutions dostarcza komputery typu box AI Avalue oraz wbudowane systemy obliczeniowe zoptymalizowane pod kątem wnioskowania edge AI w indyjskich środowiskach produkcyjnych. Obejmują one systemy z obsługą GPU NVIDIA, Intel NPU oraz platformy zoptymalizowane pod OpenVINO. Zapewniamy pełne wsparcie aplikacyjne i serwis posprzedażowy z naszego biura w Mumbaju.

Tagi: przemysłowy edge computing AI przemysłowe uczenie maszynowe AI fabryka edge AI komputer przemysłowy z siecią neuronową kontrola jakości AI przemysłowe AI NVIDIA

Przydatne? Prosimy udostępnić

TSL Automation Solutions

Dyrektor marketingu, TSL Automation Solutions

Sanjana pisze o trendach w automatyce przemysłowej, premierach produktów i nowych technologiach dla TSL Automation Solutions, dystrybutora paneli HMI, paneli PC i systemów wbudowanych z siedzibą w Mumbaju, obsługującego producentów w Indiach i na całym świecie.