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Industrie 4.0 · 4 Min. Lesezeit

Edge Computing vs. Cloud: Wo sollte Ihre KI rechnen?

2 kHz Vibrationsdaten, 8 Maschinen, 24/7 — das sind rund 1,4 GB Rohdaten pro Stunde. In die Cloud zu schicken? Theoretisch möglich. Sinnvoll? Selten.

Das Latenz-Problem

Unsere 3σ-Alarmlogik benötigt unter 800 ms von der Messung bis zum Alarm. Cloud-Roundtrips über normale Business-Internetleitungen liegen bei 50–200 ms — theoretisch in Ordnung. Aber: Verbindungsabbrüche, Paketverlust und Bandbreitenengpässe können die Latenz auf Sekunden treiben. In einer Notabschaltungs-Situation (E-STOP) ist das nicht akzeptabel.

Unsere Hybrid-Architektur

Edge Gateway (lokal, Raspberry Pi 5 oder Industrie-PC):
— Rohdaten-Erfassung (MQTT, OPC UA)
— Feature-Extraktion in Echtzeit
— 3σ-Alarmlogik (Latenz: < 50 ms)
— Isolation Forest Scoring

Cloud Backend (Azure / AWS):
— Langzeit-Datenspeicherung
— Modell-Retraining auf historischen Daten
— Web-Dashboard für Management
— SMS/E-Mail-Alerts

Datenschutz & Souveränität

Für viele Mittelständler ist es wichtig, dass Produktionsdaten das Werk nicht verlassen. Mit unserem Edge-Ansatz bleiben die Rohdaten lokal. In die Cloud gehen nur aggregierte Features und Alarm-Events — keine Rückschlüsse auf Produktionsmengen oder Fertigungsparameter möglich.

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Forbach & Partners · Gründer & Experte

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