Edge Computing Edge-KI-Lösung von NTT Data überwindet IT- und OT-Silos 

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NTT Data präsentiert eine neue Edge-KI-Plattform, die die Konvergenz von IT und OT unterstützt, indem sie die KI-Verarbeitung an die Edge bringt. Zum einen werden dabei die Daten zu dem Zeitpunkt und an dem Ort verarbeitet, an dem sie generiert werden, und zum anderen werden verschiedene IoT-Geräte, -Systeme und -Daten zusammengeführt. Dadurch ermöglicht diese Lösung Echtzeit-Entscheidungen, eine verbesserte betriebliche Effizienz und eine sichere Bereitstellung von KI-Anwendungen.

GenAI und Large Language Models (LLMs) stehen aktuell im Mittelpunkt des Interesses. Diese Technologien sind aber für Anwendungen in Branchen unpassend, die eine Echtzeit- und lokale Entscheidungsfindung benötigen. Die Edge-KI-Lösung von NTT Data adressiert diese Herausforderung, indem sie große Datensätze auf kompakten Computing-Plattformen verarbeitet und kleinere, effizientere Machine-Learning-Modelle verwendet, um KI-Ergebnisse in Echtzeit zu liefern. Edge-KI von NTT Data ist eine umfassende Managed-Service-Plattform, die alle Systeme, Tools und Funktionen beinhaltet, die für die KI-Nutzung an der Edge erforderlich sind. Dabei geht es um die automatische Erkennung, Aufbereitung und Verarbeitung von Daten, die Rechenleistung, die nahtlose Konnektivität und das KI-Modell-Management.

Herausforderungen mit KI-gestützten Erkenntnissen adressieren

Die Edge-KI-Plattform wurde zur Bewältigung branchenspezifischer Anforderungen entwickelt und nutzt Plug & Play Ready sowie kosteneffiziente KI-Modelle, die in einer kleinen Compute Box laufen können. Edge-KI übernimmt dabei spezifische Aufgaben wie die Unterstützung der Sicherheit oder der betrieblichen Effizienz, indem Daten von verschiedenen Geräten in einer Netzwerkumgebung gesammelt werden, sodass eine unmittelbare und sichere Datenverarbeitung und -analyse möglich ist.
 Fertigungsbetriebe beispielsweise profitieren durch den Zugriff auf IT- und OT-Daten von Sensoren, Maschinen, Kameras und Applikationen von einer verbesserten vorausschauenden Wartung. Damit können sie Ausfälle prognostizieren und frühzeitig verhindern. Darüber hinaus kann die Edge-KI von NTT Data den Energieverbrauch in Echtzeit überwachen und optimieren. Dadurch ist es möglich, Energiespitzen vorherzusagen und die Maschinennutzung zu verbessern sowie Kosten und CO₂-Emissionen durch erneuerbare Energien zu senken.

Partnerschaft zwischen Silo AI und appliedAI

Neues KI-Zentrum soll Expertise bündeln

„Unsere Edge-KI-Plattform stellt einen wichtigen Fortschritt bei der sicheren und kosteneffizienten Einführung von KI im Edge-Bereich dar“, erklärt Shahid Ahmed, Group Executive Vice President Edge Services bei NTT Data. „Durch die Harmonisierung von Daten aus unterschiedlichen Sensoren und Geräten mit schlanken, effizienten KI-Modellen, die alle Arten von Automatisierungsanwendungen unterstützen, leistet unsere Edge-KI-Lösung als erstes vollständig verwaltetes Angebot Pionierarbeit bei der Einführung von industrieller KI und hilft Unternehmen bei der Modernisierung mit maßgeschneiderten, branchenspezifischen Lösungen.“

Sichere KI-Einführung an der Edge mit vollständig verwaltetem Service​

Die Managed Services von NTT Data für Edge-KI bieten eine zentrale Sicht und Verwaltung für Geräte, Sensoren und Assets. Mit fachkundiger Unterstützung und fortschrittlichen Technologien hilft der IT-Dienstleister Unternehmen, komplexe Prozesse zu vereinfachen, Kosteneinsparungen zu erzielen, die Performance zu verbessern und die digitale Transformation zu beschleunigen. Als die branchenweit erste vollständig verwaltete Konvergenzplattform für IT und OT transformiert Edge-KI physische Anlagen in Software-Assets, um datengesteuerte Erkenntnisse zu gewinnen, und das unabhängig vom Hersteller. Managed Services integrieren OT-Assets mit IT-Anwendungen und steigern so die betriebliche Effizienz. Edge-KI bietet auch einen Überblick über die Firmware-Version aller vernetzten Geräte, um das Patchen von Schwachstellen zu erleichtern und die allgemeine Gerätesicherheit zu gewährleisten.