Rechenleistung dort, wo Daten entstehen Edge Computing

Edge Computing verlagert Datenverarbeitung näher an Anwendungen, Maschinen und Standorte. Edge Devices und Server ermöglichen schnelle Analysen, kurze Reaktionszeiten und lokale Anwendungen ohne permanenten Umweg über die Cloud.

Edge-Lösungen entdecken

Dezentrale IT-Infrastruktur

Nicht jeder Workload gehört ins zentrale Rechenzentrum. Edge Computing verteilt Rechenleistung auf Standorte nahe der Datenquelle und ergänzt damit klassische Datacenter- und Cloud-Infrastrukturen.

Geringe Latenzen

Werden Daten direkt am Edge verarbeitet, können Anwendungen schneller reagieren. Das ist besonders relevant für Automatisierung, Machine Vision, Analyse und andere zeitkritische Prozesse.

Weniger Daten übertragen

Große Datenmengen können lokal analysiert und gefiltert werden. Nur relevante Informationen werden an zentrale Systeme übertragen. Dadurch sinken Bandbreitenbedarf und die Belastung zentraler Infrastruktur.

Lokal weiterarbeiten

Edge-Systeme können Anwendungen und Datenverarbeitung auch nahe am Einsatzort bereitstellen. Dadurch lassen sich Prozesse unabhängiger von permanenten Verbindungen zu Cloud oder Rechenzentrum betreiben.

Typische Anwendungen

Edge AI & Machine Vision

Bilddaten und KI-Modelle lokal verarbeiten, um Erkennung, Qualitätskontrolle oder Analysen direkt am Einsatzort durchzuführen.

Produktion & Logistik

Daten in Fertigung, Lager oder Fahrzeugen lokal auswerten und zeitkritische Entscheidungen direkt am Edge treffen.

Filialen & verteilte Standorte

Anwendungen, Daten und Dienste dezentral bereitstellen und ausgewählte Informationen mit zentraler IT oder Cloud synchronisieren.

Vom Edge Device bis zum Edge Server

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Vorteile von Edge Computing

Edge-Computer sind speziell für anspruchsvolle Umgebungen wie Außenbereiche oder Produktionsgebäude konzipiert und gewährleisten dort einen zuverlässigen Betrieb. Sie minimieren Ausfallzeiten, da Daten lokal verarbeitet und Arbeitsabläufe auch ohne Cloud-Anbindung fortgeführt werden können. Gleichzeitig reduzieren sie Übertragungskosten, indem Daten am Ort der Entstehung verarbeitet werden.

Agile Arbeitsweise

Dank geringer Latenz eignen sich Edge-Computer für Anwendungen in der industriellen Automatisierung, wo schnelle Reaktionen entscheidend sind. Sie erhöhen Sicherheit, vermeiden Schäden und ermöglichen eine nahezu Echtzeit-Datenverarbeitung. Zudem lassen sich bestehende SPS und Sensoren anbinden, wodurch ältere Anlagen schrittweise zu intelligent vernetzten Systemen weiterentwickelt werden können. Dies erleichtert die digitale Transformation und unterstützt vorausschauendes Monitoring und Effizienzsteigerungen.

Projekt am Edge planen? Angebot & Beratung

Wir beraten bei Dimensionierung, I/Os, Montage & Software-Stack.

Ihre Kontaktperson:

Frederic Eschbach & Serena Liu

Häufige Fragen zu Edge Computing & AKHET® Aeron FAQ

Edge Computing bezeichnet die Verarbeitung von Daten direkt am Ort ihrer Entstehung – etwa an Maschinen, Produktionslinien oder in Logistikzentren. Mit leistungsfähigen Industrie-PCs und Edge-Systemen von Pyramid können Daten lokal analysiert und in Echtzeit verarbeitet werden, ohne sie zunächst in ein entferntes Rechenzentrum zu übertragen.

Pyramid entwickelt und produziert leistungsfähige Edge- und Industrie-Computer für unterschiedlichste Einsatzbereiche. Dazu gehören beispielsweise robuste IPCs der AKHET® Plattform, kompakte Edge-Systeme für Maschinenintegration sowie skalierbare Serverlösungen für Edge-Datacenter. Die Systeme sind für den zuverlässigen Dauerbetrieb in industriellen Umgebungen ausgelegt.

Edge-Systeme von Pyramid werden in vielen industriellen Szenarien eingesetzt, beispielsweise für Machine Vision, Produktionsüberwachung, industrielle Automatisierung, Logistiksysteme oder datenintensive IIoT-Anwendungen. Sie ermöglichen eine schnelle lokale Datenverarbeitung und reduzieren gleichzeitig die Abhängigkeit von Cloud-Verbindungen.

Viele industrielle KI-Anwendungen erfordern eine schnelle Datenverarbeitung direkt am Einsatzort. Pyramid Edge-Computer bieten die notwendige Rechenleistung, um beispielsweise Bildverarbeitung, Qualitätskontrollen oder KI-basierte Analysen direkt an der Produktionslinie durchzuführen.