Edge Computing

Schlüsseltechnologie für das Internet of Things

Die Anwendung von Data Science und Künstlicher Intelligenz in technischen Systemen eröffnet vollkommen neue Möglichkeiten. Der Einsatz ist aufgrund großer zu verarbeitender Datenmengen jedoch kostenintensiv. Edge Computing bietet die Lösung: Aus den Datenmengen werden die gewünschten Informationen z.B. durch Machine Learning direkt an der Maschine oder lokal im entsprechenden Endgerät ausgewertet. Mit diesen Informationen werden lokal Prozesse gesteuert, sodass lediglich eine reduzierte Datenmenge an die Cloud übertragen werden muss.

Vorteile

  • Lokale Datenverarbeitung ermöglicht die Kontrolle über die zu übertragenden Informationen
  • Einsparung von Betriebskosten für die Übertragung zur Cloud
  • Verringerung von Rechenzeiten für zeitkritische Anwendungen

Nutzen

  • Neutrale Beratung für eine passende Lösung für Ihre Aufgabenstellung
  • Ein Technologiepartner vom Sensor bis zur Cloud-Applikation
  • Für die Aufgabe optimierte Elektronik und Software für die Edge-Komponenten
  • Nachgewiesene Kompetenz bei der Auswahl marktgängiger Lösungen

Ihr Weg zum Edge Computing


Zunächst analysieren wir mit Ihnen gemeinsam die Aufgabenstellung und beraten Sie zu einem optimalen Architekturkonzept. Auf Basis von Use-Cases oder eines Proof of Concepts (PoC) schätzen oder ermitteln wir das anfallende Datenvolumen der konkreten Applikation. Dann beurteilen wir mit Ihnen gemeinsam, ob eine Vorverarbeitung auf einer Edge-Komponente sinnvoll ist. Wir beraten Sie bei der Auswahl einer passenden Cloud inkl. Cloud-Services und ggf. eines erforderlichen Backends zur Datenverwaltung und Auswertung. Der Proof of Concept lässt sich zu einem MVP (Minimum Viable Product) und danach in Iterationen zur seriengerechten Lösung erweitern. Die Vorgehensweise erlaubt maximale Transparenz über Zeit und Kosten und ermöglicht es Ihnen, Ihre Anforderungen und Wünsche optimal in die Entwicklung einfließen zu lassen.

Smart Home Assistenten

Im Kontext der Vernetzung des häuslichen Umfelds durch Smart Home Anwendungen gewinnt das Maschinelle Lernen, wie zum Beispiel die Objekterkennung in Bildern, eine größer werdende Relevanz. Während in den ersten Generationen der vernetzten Systeme zunächst das rein reaktive Handeln der Geräte, wie zum Beispiel das Ein- und Ausschalten der Raumbeleuchtung oder aber auch die Temperaturregelung des Wohnraums im Fokus stand, werden Smart Home Assistenten durch die Verknüpfung mehrerer Komponenten und Dienste intelligenter und komplexer, da Teilfunktionen auf unterschiedliche Systeme aufgeteilt werden.

Ein daraus resultierender Effekt ist, dass die einzelnen Funktionen immer mehr verschwimmen, in virtuellen Services abgebildet werden und daher nicht mehr physikalisch einzelnen Komponenten des Gesamtsystems zugeordnet werden können. Diese Abbildung von physikalischen auf virtuelle Entitäten wird im allgemeinen Internet of Things genannt. Die aus der Vernetzung und Virtualisierung entstehenden Möglichkeiten sind sehr vielfältig.

Die Umsetzung und Beratung komplex aufgebauter Gesamtsysteme ist eine Kernkompetenz von Smart Mechatronics. Wir nutzen dabei die Methoden des Systems Engineerings und dabei vor allem CONSENS, welches Grundlage von vielen erfolgreichen Kundenprojekten ist. Arbeitsergebnisse dieser Methode sind Umfeldmodelle, Anwendungsfälle, Anforderungen und Systemmodelle, die sich auch für ein verteiltes System mit Cloudanbindung anwenden lässt.

Von der Idee zum realisierbaren Konzept: Proof of Concept

  • Entscheidungsbasis für Freigaben in Ihrem internen Stage Gate Prozess
  • Machbarkeitsanalyse und Erprobung von neuen technischen Konzepten
  • Frühzeitige Simulation von potenziellen Lösungsideen
  • Erprobung von Usability und HMI-Konzepten

Smart Fridge

Entwicklung einer KI für die nächste Kühlschrankgeneration

Die Motivation zur Entwicklung eines intelligenten Kühlschranks entsteht aus dem immer größer werdenden Bewusstsein der Verbraucher, dass Nahrungsmittel nicht verschwendet und weggeworfen werden sollten.

Smart Mechatronics engagiert sich an dieser Stelle mit internen Forschungsprojekten. Eines dieser Forschungsprojekte ist unser Smart Fridge. Grundgedanke dabei ist die Erweiterung handelsüblicher Kühlschränke für den Endverbraucher um zusätzliche intelligente Funktionen. Diese basieren auf dem abgestimmten Zusammenspiel einzelner Sensoren mit modernen KI Funktionen.

Das Ziel des Smart Fridge Projekts besteht darin, die Verschwendung von Lebensmitteln zu minimieren. In Deutschland werden pro Jahr und Person ca. 75 kg Lebensmittel entsorgt wovon circa 39 kg vermeidbar sind. Diese Menge soll mit Hilfe des Smart Fridge reduziert werden, ohne den Verbraucher vor organisatorische Herausforderungen - z.B. das manuelle Scannen von Lebensmittel - zu stellen. Ein mögliches Lösungsszenario besteht in der automatisierten Erfassung der in einem Kühlschrank gelagerten Lebensmittel. Im Innenraum des Kühlschranks werden Bilder erfasst und in einem intelligenten Cloud-Service ausgewertet. Der Endverbraucher wird mittels App informiert und kann seinen Kühlschrank bzw. dessen automatisierte Nachfüllung durch Smart Home Assistenten wie beispielsweise Google Home oder Amazon Alexa realisieren.

Durch die intelligente Nutzung des Gesamtsystems sind unterschiedliche Dienste für den Verbraucher denkbar. Dabei steht die Statusüberwachung der Lebensmittel im Kühlschrank anhand von Temperatur, Ablaufdatum und weiterer Umweltsensorik im Mittelpunkt. Durch den Abgleich der erkannten Lebensmittel mit Benutzerpräferenzen kann aus den Daten eine Einkaufsliste generiert werden, welche in einer App angezeigt werden kann. Dabei könnten auch Rezeptvorschlägen auf Basis der Lebensmittel im Kühlschrank und dem spezifischen Konsumentenverhalten erstellt werden. Häufig gekaufte Lebensmittel könnten so direkt über gängige Lieferdienste oder Einzelhändler automatisiert nachbestellt werden und für den Verbraucher eine Kostensenkung durch eine bessere Lebensmittelhaltung ergeben.

Eine daraus resultierende Anforderung ist zum Beispiel das Tracking und die Wiedererkennung einzelner Lebensmittel, sodass deren Alter ermittelt werden kann. Auf Basis der Altersinformationen können für den Nutzer Verderblichkeitswarnungen generiert werden.

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