MR+Edge AI
Ein Energieunternehmen benötigt aufgrund der komplexen Wartung und des Betriebs vieler kritischer Geräte, dass Operatoren Mixed-Reality(MR)-Headsets mit AI-Unterstützung verwenden, um sicherzustellen, dass jeder Arbeitsschritt konform und zuverlässig ist.
Edgenesis hat eine IoT-Plattform aufgebaut und ihnen geholfen:
- API-Reduzierung: 80% Reduzierung des API-Entwicklungsaufwands speziell für die Integration von MR-Headsets.
- Plattform-Integration: 50% Reduzierung bei der Integration der Edge-AI-Plattform.
- Anbieterunabhängigkeit: Bereitstellung einer anbieterunabhängigen Lösung für die Adoption von MR-Headsets.
- Modell-Skalierbarkeit: Ermöglichung der Erstellung eines skalierbaren Edge-AI-Modells zur Verbesserung der Funktionalität von MR-Headsets.
Challenges
MR-Geräte und AI-Modelle sind mit der App gekoppelt. Die App-Entwicklung skaliert nicht, weil Änderungen tief mit Gerät und AI-Modellen verknüpft sind.
- Langsame Integration: Langsame Integration von MR-Headsets. Es dauert Monate, bis sich Ingenieure mit einem MR-Headset vertraut gemacht haben. Unterschiedliche Geräteanbieter verlangsamen den Prozess noch weiter, z.B. Microsofts Hololens, Apples Vision Pro, Metaverses Quest Pro
- Gekoppeltes Modell: Gekoppeltes AI-Modell. Die von MR-AI betriebene App ist tief mit AI-Modellen verknüpft. Änderungen am AI-Modell erfordern Änderungen an der App.
- Nicht wiederverwendbar: Nicht wiederverwendbar. Die Integration von MR-Headsets für eine App ist nicht für andere Apps wiederverwendbar, da die Geschäftslogik ständig wechselt.
- Nicht skalierbar: Nicht skalierbar. Die trainierten AI-Modelle sind mit der App selbst kombiniert. Es ist möglich, für die Nutzung anderer Instanzen zu skalieren.
Edgenesis Solution
Einfache Integration von MR-Headsets
Integration von beliebigen MR-Headsets wie Hololens2 und Vision Pro in eine IoT-Plattform, jede von MR-AI betriebene App-Entwicklung basiert auf standardisierten IoT-Plattform-Headset-APIs. App-Entwickler müssen sich nicht mehr mit spezifischen MR-Headset-Integrationen befassen. Sie können sich auf die Geschäftsentwicklung konzentrieren, wenn der Betrieb von MR-Headsets zu einigen wenigen Web-API-Aufrufen wird.
Flexible AI-Integration
Die mit MR-Events verbundenen AI-Inferenzen können in die IoT-Plattform eingebunden werden, die mit dem Telemetriedienst des IoT-Geräts verknüpft ist. Die App kann direkt über die Web-API der IoT-Plattform auf das Inferenzergebnis zugreifen. Dies macht die AI-Integration so flexibel wie einen Web-API-Aufruf.
Wiederverwendbar
Die MR-Headsets fungieren as ein API-Dienst, der immer für die App-Entwicklung zur Verfügung steht. Entwickler können sie integrieren, ohne sie in die App selbst einbauen zu müssen. Das gilt auch für die AI-Integration.
Skalierbar
AI-Modelle werden als ein API-Dienst bereitgestellt, der bei zunehmendem Verkehr auf mehrere Instanzen skaliert werden kann.
Result
Mit der Unterstützung von Edgenesis können sie nahtlos mit flexiblen MR-Geräten verbinden und AI-Modelle schnell weiterentwickeln, um digitale und intelligente Sicherheitsvorkehrungen im Betrieb von Kraftwerken zu erreichen und so eine 100% sichere Produktion in großen Kraftwerken zu gewährleisten.
