Konnektivität:Die treibende Kraft hinter der industriellen KI-Leistung

Während sich die industrielle KI von Pilotprojekten zu skalierten Implementierungen entwickelt, erweist sich die Konnektivität als entscheidender Erfolgsfaktor.

Von Rajeev Shah

Der nächste industrielle Wendepunkt

Jahrzehntelang hat sich die industrielle Automatisierung in stetigen, schrittweisen Schritten weiterentwickelt – mehr Sensoren, mehr Software und mehr vernetzte Arbeitsabläufe. Was sich geändert hat, ist das Niveau und die Platzierung der Intelligenz. Wir sind in die Ära der physischen KI eingetreten, in der Intelligenz nicht mehr nur Vorgänge analysiert, sondern zunehmend Entscheidungen trifft und diese in Echtzeit umsetzt.

In dieser neuen Phase kommunizieren, koordinieren und treffen Maschinen in der Fabrikhalle. Autonome Systeme passen sich ohne menschliches Eingreifen kontinuierlich an sich ändernde Bedingungen an. Die Auswirkungen gehen weit über die Robotik hinaus und definieren neu, wie industrielle Abläufe entworfen, verwaltet und skaliert werden.

In der Geschichte der industriellen Transformation geht es nicht mehr darum, ob autonome Systeme einen Mehrwert liefern können. Es geht darum, ob die digitalen Grundlagen, die ihnen zugrunde liegen, für die Skalierung bereit sind. Meiner Ansicht nach ist dies die entscheidende Herausforderung, vor der Industrieführer jetzt stehen.

Von Piloten zum Maßstab

Autonome mobile Roboter (AMRs) dienten einst hauptsächlich als Pilotprojekte – beschränkt auf sich wiederholende Aufgaben und bestimmte Zonen. Diese Experimente erfüllten ihren Zweck:Navigation testen, Arbeitsabläufe optimieren und ROI-Modelle validieren.

Was sich jetzt geändert hat, ist der Umfang. Führende Industrieunternehmen skalieren AMRs in Live-Produktionsumgebungen und erweitern sie von Dutzenden Robotern auf Hunderte, die in ganzen Anlagen eingesetzt werden. Diese Systeme bewegen nicht nur Materialien. Sie interpretieren Sensordaten, passen sich dynamisch an ihre Umgebung an und arbeiten in Echtzeit mit anderen Maschinen zusammen.

Dieser Übergang – von Pilotprojekten zu groß angelegten Einsätzen – offenbart eine harte Realität:Intelligenz funktioniert nur dann im großen Maßstab, wenn Maschinen und Roboter konsistent und vorhersehbar kommunizieren können.

Der unsichtbare Flaschenhals

Jeder physische KI-Einsatz – ob AMRs, autonome Inspektionsdrohnen oder auf Computer Vision basierende Qualitätssysteme – hängt von einer kontinuierlichen Maschine-zu-Maschine-Kommunikation ab. Dennoch verlassen sich viele Hersteller immer noch auf Netzwerke, die für die Büro-IT konzipiert sind, und nicht auf mobile Echtzeit-Industriesysteme.

Diese veralteten Netzwerke haben Probleme in Umgebungen mit Funkstörungen, großen Fabrikhallen, einer metalldichten Infrastruktur und ständiger Bewegung. Die Auswirkungen wirken sich auf die gesamte Produktion aus:blockierte Roboter, unterbrochene Videoübertragungen, verzögerte Versandanweisungen, unterbrochene Frontarbeiter, verzögerte Sicherheitssignale und kostspielige Ausfallzeiten.

Das ist keine kleine Unannehmlichkeit. Es handelt sich um ein Betriebsrisiko mit echten Kosten- und Sicherheitsfolgen. Daten des Uptime Institute zeigen, dass mehr als die Hälfte der Unternehmen Ausfälle meldeten, deren direkte Kosten 100.000 US-Dollar überstiegen. In der Fertigung vervielfachen sich diese Verluste schnell, wenn eine ganze Produktionslinie stillsteht.

Kein Wunder also, dass der Großteil der Betriebstechnik immer noch auf kabelgebundenen Netzwerken basiert – was eine teure Verkabelung erfordert und äußerst unflexible Systeme schafft.

Private 5G kann die Zuverlässigkeit einer kabelgebundenen Verkabelung ohne Kabel bieten und ermöglicht es Industrien, Geräte anzuschließen, die in der Vergangenheit unerschwinglich waren.

KI bewegt sich an den Rand

Industrielle KI läuft zunehmend am Rande, in der Nähe des Ortes, an dem Daten generiert und Entscheidungen getroffen werden.

Nach Angaben von J Gold and Associates werden bis zum Ende des Jahrzehnts mehr als zwei Drittel aller KI-Arbeitslasten Inferenzen am Edge beinhalten. Dies bedeutet, dass Entscheidungen nicht mehr auf zentrale Systeme verlagert werden, sondern in Echtzeit innerhalb der Betriebsumgebung selbst getroffen werden.

Dadurch verändert sich die Rolle des Netzwerks grundlegend. Es ist nicht mehr nur eine Datentransportschicht – es ist Teil des Regelkreises, der bestimmt, wie schnell Systeme reagieren, wie zuverlässig Maschinen koordinieren und wie sicher der Betrieb abläuft.

Bei einem verzögerten Paket gehen nicht mehr nur Daten verloren. Es handelt sich um eine verzögerte Sicherheitsreaktion, ein verfehltes Produktionsziel oder eine Störung im Arbeitsablauf.

Der industrielle KI-Stack

Industrielle KI ist kein einzelnes Produkt oder eine einzelne Plattform, sondern ein vollständiger Stack vom neuen Edge bis zur Cloud. Diese Randschicht ist von besonderem Interesse – es handelt sich um ein System, das aus drei voneinander abhängigen Schichten besteht.

• Geräte: Roboter, Sensoren und industrielle Handhelds generieren Daten und führen zunehmend lokal Inferenzen aus
• Konnektivität: Leistungsstarkes drahtloses Fabric mit geringer Latenz, das Geräte mit der Edge-Cloud verbindet
• Edge Cloud: Lokale Rechenressource zur Verarbeitung komplexerer KI-Arbeitslasten, die Automatisierung und Steuerung in Echtzeit unterstützt. Sicherheit ist keine separate Ebene – sie muss im gesamten System integriert sein, um Integrität und Datenschutz zu gewährleisten.

Die Fähigkeit, Daten nahtlos zwischen diesen Ebenen zu verschieben, ist von entscheidender Bedeutung. Ohne robuste Konnektivität werden Daten isoliert, die Latenz steigt und der Wert industrieller KI nimmt ab.

Private 5G:Entwickelt für industrielle Intelligenz

Im Gegensatz zur herkömmlichen Infrastruktur ist privates 5G für anspruchsvolle Industrieumgebungen konzipiert. Es bietet deterministische, äußerst zuverlässige Leistung mit nahtloser Mobilität in großen Industrieräumen – sowohl drinnen als auch draußen. Dies ist wichtig, wenn sich Flotten von Robotern und Drohnen ständig zwischen Zonen bewegen und vernetzte Mitarbeiter auf den Zugriff auf Echtzeitdaten angewiesen sind, egal wo sie sich befinden.

Vernetzter Mitarbeiter vor Ort. Bildnachweis:Adobe Stock.

Private 5G gibt Industrieunternehmen im Gegensatz zu öffentlichen 5G-Netzwerken auch die Kontrolle über ihre eigenen Netzwerke – was die Datentrennung ermöglicht, die lokale Datensouveränität gewährleistet und die Latenz durch die Verarbeitung von KI-Workloads vor Ort reduziert.

Bei einem Celona-Einsatz ersetzte eine 1,4 Quadratmeilen große Produktionsanlage in den USA das alte WLAN durch privates 5G – wodurch die jährlichen Verbindungsunterbrechungen um 70 % und die Verluste durch Ausfallzeiten um mehr als 2 Millionen US-Dollar reduziert wurden.

Konnektivität als Kerninfrastruktur

Konnektivität ist kein unterstützendes System mehr. Es bestimmt direkt, wie Vorgänge ausgeführt werden.

Zukunftsorientierte Industrieunternehmen betrachten die Netzwerkleistung bereits als betrieblichen KPI und verfolgen Betriebszeit und Latenz ebenso genau wie Durchsatz und Ertrag. Mit der Skalierung KI-gesteuerter Systeme wird die Konnektivität in Koordination, Sicherheit und Leistung eingebettet.

Maßstabsgerecht bauen

Für Industrieführer, die ihre nächste Phase der Automatisierung planen, stechen einige Grundsätze hervor:

• Entwerfen Sie physische KI für den Produktionsmaßstab, nicht für Pilotprojekte. Was bei zehn Robotern funktioniert, kann bei hundert scheitern.
• Behandeln Sie die Netzwerkzuverlässigkeit als direkte Produktivitätskennzahl. Ausfallzeiten sind messbar, ebenso wie die Netzwerkleistung.
• Planen Sie latenzempfindliche Arbeitslasten. Auf maschinellem Sehen basierende Qualitätssysteme, AMRs und die Steuerung von Maschinen mit geschlossenem Regelkreis erfordern alle eine konsistente Echtzeitkonnektivität.
• Integrieren Sie die Sicherheit im gesamten System. Da Maschinen autonom agieren, muss ein Zero-Trust-Sicherheitsschutz eingebaut werden.
• Konnektivität, Rechenleistung und Steuerung aufeinander abstimmen. Industrielle KI hängt davon ab, wie diese Systeme zusammenarbeiten – sie lassen sich ohne Duplizierung in bestehende Netzwerke integrieren.

Die wahre Lektion der industriellen KI

Bei industrieller KI geht es nicht nur um intelligentere Maschinen – es geht um eine Infrastruktur, die es ihnen ermöglicht, in Echtzeit zu arbeiten.

Während die physische KI branchenübergreifend skaliert, definiert die Konnektivität die Grenze zwischen dem, was möglich ist, und dem, was in großem Maßstab ausgeführt werden kann.

Im Zeitalter der industriellen KI ist die Zuverlässigkeit Ihres drahtlosen Netzwerks die Zuverlässigkeit Ihres Betriebs.

Über den Autor:
Rajeev ist Mitbegründer und CEO von Celona mit der Leidenschaft, seinen Kunden im Unternehmen eine neue Generation von Konnektivitätslösungen anzubieten. Er bringt fast zwei Jahrzehnte Erfahrung im Produktmanagement/Marketing in den Märkten für Unternehmens-Wi-Fi und Dienstanbieter mit. Vor der Gründung von Celona war Rajeev Vizepräsident für Produktmanagement und Marketing bei Federated Wireless – einem Marktführer im Bereich Shared Spectrum/CBRS. In dieser Rolle führte Rajeev das branchenweit erste und führende Spectrum Access System ein, ermöglichte das CBRS-Ökosystem und verhandelte gleichzeitig mehrere große Tier-1-Betreiberverträge. Vor Federated hatte Rajeev mehrere Führungspositionen im Produktmanagement bei Aruba Networks inne, unter anderem beim Aufbau seines Cloud-Wi-Fi-Geschäfts. Er hat einen M.S. Abschluss in Informatik von der University of Southern California. www.celona.io