Mit der Vernetzung und dem Aufkommen der Digitaltechnik wird die Welt um uns herum neu definiert, und die zunehmende Verf¨¹gbarkeit von Daten ist sowohl ein Segen als auch ein Fluch. Dies gilt insbesondere f¨¹r die kritische Versorgungsbranche.

W?hrend die steigende Datenflut ein immenses Potenzial f¨¹r neue Wertsch?pfungsm?glichkeiten birgt, kann ihre effektive Verwaltung zu einer komplexen und teuren Angelegenheit werden, insbesondere f¨¹r gro?e Versorgungsunternehmen, die mit einer veralteten Infrastruktur belastet sind.

Hier kommt Edge Analytics ins Spiel, eine transformative Technologie, die Versorgungsunternehmen unterst¨¹tzt und das Infrastrukturmanagement revolutioniert. Sie tr?gt dazu bei, das Blatt zu wenden, indem sie es den Versorgungsunternehmen erm?glicht, die von der Edge- und IoT-Infrastruktur gesammelten Daten zu nutzen, um die betriebliche Effizienz zu steigern und damit die Zuverl?ssigkeit der Dienste zu verbessern. Im Gegensatz zu herk?mmlichen Analysetools werden die Daten bei der Edge-Analytik genau dort genutzt und destilliert, wo sie generiert werden - am Edge. Es ist, als h?tten Sie einen intelligenten Assistenten auf Ihren Maschinen, in Ihren Pipelines und an Ihren entfernten Standorten, der die Daten filtert, analysiert und verwertbare Erkenntnisse liefert.

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In der Vergangenheit haben sich Unternehmen auf eine zentralisierte Datenanalyse verlassen, bei der die gesammelten Daten gekennzeichnet und kombiniert und die entsprechenden Untersuchungstechniken auf die konsolidierten Datens?tze angewendet wurden. Dieser Ansatz ist jedoch angesichts des zunehmenden Volumens und der Geschwindigkeit der von intelligenten Z?hlern gesammelten Daten, der Bandbreitenbeschr?nkungen und der gesetzlichen Bestimmungen nicht mehr praktikabel.

Versorgungsunternehmen k?nnen stattdessen maschinelles Lernen am Rande mit Deep Learning und KI im Kern einbeziehen. Ein verteiltes Analysemodell bietet eine leistungsstarke F?higkeit zum kontinuierlichen Lernen. Aus der Sicherheitsperspektive erfordern Edge- und IoT-?kosysteme aufgrund der zunehmenden Anzahl von hardware- und softwarebasierten Netzwerkzugangspunkten zus?tzliche ?berlegungen.

Edge Analytics bietet eine L?sung, indem es gro?e Mengen an Datenverkehr aus den Netzwerken entfernt und Erkenntnisse und Ma?nahmen an verbundene Ger?te in der N?he des Datenerstellungspunkts liefert. Dies f¨¹hrt zu einer schnellen und pr?zisen Entscheidungsfindung in der fortgeschrittenen Automatisierung und damit zu Fortschritten im industriellen IoT, in der Fertigung und in intelligenten St?dten.

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Im Kontext von Versorgungsunternehmen k?nnen intelligente Elektronik und Sensorchips helfen, die Nutzung der Infrastruktur in Echtzeit zu verwalten und zu ¨¹berwachen. Zus?tzlich zu den intelligenten Ger?ten bietet die verteilte Analyse am Netzrand den Versorgungsunternehmen die M?glichkeit, Stromerzeugung und -verbrauch zu ¨¹berwachen und die Nachfrage zu steuern. W?hrend Bandbreitenbeschr?nkungen zu Netzwerklatenzen f¨¹hren und die Analyse der gesammelten Daten einschr?nken k?nnen, erm?glicht Edge Intelligence den Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse vor Ort zu gewinnen - dort, wo die Daten gesammelt werden, und nur die relevantesten Informationen zu ¨¹bertragen, um schnell Erkenntnisse zu gewinnen und potenzielle Ma?nahmen einzuleiten.

Mit einer verteilten Analysearchitektur k?nnen Versorgungsunternehmen Systeme, Anlagen, Einrichtungen und das Netz aus der Ferne ¨¹berwachen. Versorger k?nnen routinem??ige, sich wiederholende Aufgaben wie Z?hlerablesungen und Inspektionen automatisieren und so Zeit und Ressourcen sparen. Drohnen, Kameras und Sensoren ¨¹berwachen Versorgungseinrichtungen und erm?glichen eine proaktive Vorbeugung und schnelle Reaktion auf Wartungsprobleme. Die Ger?te f¨¹hren Algorithmen aus und , um den Zustand der Anlagen in Echtzeit zu ¨¹berwachen, Probleme zu priorisieren und das Ausfallrisiko zu verringern. Dar¨¹ber hinaus k?nnen Unternehmen mit Hilfe von Computer Vision Anlagen inspizieren und ¨¹berwachen, Muster erkennen und Anomalien aufsp¨¹ren. Dies erm?glicht die sofortige ?bermittlung von Sicherheitswarnungen. Durch die Analyse von Daten am Rande der Anlage k?nnen Unternehmen feststellen, welche Anlagen zu wenig oder zu stark ausgelastet sind, und so die Anlagenauslastung optimieren und Kosten senken. OEMs in der Versorgungsbranche k?nnen auch Erkenntnisse aus der Edge- und IoT-Infrastruktur ziehen, um neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die den Kunden Flexibilit?t, Kontrolle und erschwingliche Dienste bieten. Die Versorgungsbranche geht beispielsweise allm?hlich zu nutzungsabh?ngigen Tarifen ¨¹ber, bei denen die Stromkosten je nach Verbrauchsverhalten der Kunden variieren.

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Edge Analytics ist eine unscheinbare Kraft, die es Versorgungsunternehmen erm?glicht, schneller, intelligenter und effizienter zu sein. Zwar gibt es noch einige Herausforderungen, insbesondere in Bezug auf die Cybersicherheit und die Datenregulierung, doch die Vorteile ¨¹berwiegen ganz offensichtlich. Laut wird die Abh?ngigkeit von Edge AI (KI auf Edge Computing) von 5 % auf 50 % steigen. Mit der richtigen Strategie und Technologie k?nnen Versorgungsunternehmen diese digitale Goldmine aussch?pfen und den Weg in eine Zukunft ebnen, in der zuverl?ssige, effiziente Versorgungsdienste die Norm und nicht die Ausnahme sind.

Letztendlich ist der Kern des digitalen Wandels, der durch Edge Analytics ausgel?st wird, ganz einfach: Es geht darum, unser Leben besser zu machen. Lassen Sie uns diese intelligente Revolution nutzen, um unsere Versorgungsunternehmen zu st?rken und die Paradigmen des Infrastrukturmanagements f¨¹r eine nachhaltigere Zukunft zu optimieren.