SWIFT-EDGE-BOX - Industrielles Edge Computing Dashboard
Edge Computing

SWIFT-EDGE-BOX

Industrielle KI am Edge

Daten dort verarbeiten, wo sie entstehen — Edge Computing mit niedriger Latenz, KI-Inferenz, containerisierten Anwendungen und Echtzeit-Analytik für Industrie 4.0.

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Konzept-Visualisierung

Beispielhafte Produktkonfiguration

Illustrative 3D-Darstellung einer typischen SWIFT-EDGE-BOX Konfiguration

SWIFT-EDGE-BOX 3D-Visualisierung Konzept

Edge-Intelligenz für Industrie 4.0

Enterprise-KI und Analytik lokal, ohne Cloud-Abhängigkeiten

01

EDGE KI

Machine Learning Modelle direkt vor Ort für Echtzeit-Vorhersagen und Anomalie-Erkennung ohne Cloud-Latenz.

  • TensorFlow
  • PyTorch
  • ONNX Runtime
02

ECHTZEIT

Sub-Millisekunden Reaktionszeiten für kritische industrielle Anwendungen, wo jede Millisekunde zählt.

  • Niedrige Latenz
  • Deterministisch
  • Hoher Durchsatz
03

CONTAINER

Anwendungen mit Docker-Containern bereitstellen und aktualisieren für maximale Flexibilität und Portabilität.

  • Docker
  • Kubernetes
  • Node-RED

Für industrielle Workloads gebaut

Alles was Sie für anspruchsvolle Edge Computing Anwendungen benötigen

ML

Machine Learning Inferenz

TensorFlow, PyTorch und ONNX Modelle lokal für Predictive Maintenance und Qualitätskontrolle

DA

Lokale Analytik-Engine

Sensordaten vor Ort verarbeiten und analysieren, nur relevante Erkenntnisse in die Cloud

AG

Datenaggregation

Daten aus mehreren Quellen sammeln, filtern und transformieren vor der Übertragung

DS

Datensouveränität

Sensible Produktionsdaten vor Ort behalten und trotzdem Cloud-Funktionen nutzen

HP

Hochleistung

Multi-Core Verarbeitung mit optionaler GPU-Beschleunigung für anspruchsvolle Workloads

PG

Protokoll-Gateway

Legacy-Protokolle mit modernen Standards wie OPC UA und MQTT verbinden

Wo SWIFT-EDGE-BOX Mehrwert liefert

Bewährte Lösungen in Fertigung und Industrieautomation

Fertigung

Predictive Maintenance

KI-gestützte Ausfallvorhersage bevor Störungen auftreten, bis zu 50% weniger Stillstand

Qualität

Visuelle Inspektion

Echtzeit-Qualitätskontrolle mit Computer Vision für Defekterkennung bei Liniengeschwindigkeit

Optimierung

Prozessanalytik

Kontinuierliche Verbesserung durch ML-gestützte Erkenntnisse und automatische Optimierung

Sicherheit

Anomalie-Erkennung

Ungewöhnliche Muster in Echtzeit für Betriebs- und Sicherheitsüberwachung erkennen

Automation

Robotersteuerung

Niedriglatenz-Entscheidungen für kollaborative Roboter und automatisierte Systeme

Energie

Lastprognose

ML-basierte Energiebedarfsvorhersage für Smart Grid Optimierung

Spezifikationen

Technische Highlights

Enterprise-Hardware für industrielles Edge Computing

CPU

Verarbeitung

Multi-Core ARM/x86 Prozessoren mit optionaler GPU-Beschleunigung für ML-Workloads

RAM

Speicher

Bis zu 32GB RAM mit NVMe-Speicher für schnellen Datenzugriff und Modell-Laden

NET

Konnektivität

Dual Gigabit Ethernet, WiFi, optionales LTE für flexible Netzwerkintegration

API

Protokolle

OPC UA, MQTT, Modbus TCP/RTU, REST API, Sparkplug B / UNS

RUN

Laufzeit

Docker Container, Kubernetes-ready, Node-RED, Python, .NET

SEC

Sicherheit

TPM 2.0, verschlüsselter Speicher, VPN, Zertifikatsverwaltung

Bereit für Edge Computing?

Lassen Sie uns besprechen, wie SWIFT-EDGE-BOX Ihre digitale Transformation beschleunigen und KI in Ihre Produktion bringen kann.

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