text: Einfach erklärt: Was ist Embedded Intelligence?
  Ein System, das sich selbst analysiert und optimiert
  Industrielle Internet-of-Things-Lösungen (IoT) sind viel schneller entstanden als ursprünglich prognostiziert. Dies hängt mit der digitalen Transformation von Industrie, Wirtschaft und Gesellschaft zusammen. Die digitale Transformation erhöht die Menge der erzeugten und übertragenen Daten kontinuierlich. Dafür verantwortlich ist Embedded Intelligence (EI), die intelligente Komponente vernetzter IoT-Ökosysteme.
  Embedded Systems sind nicht neu
  Embedded Intelligence ist ein Begriff für einen selbstreferenziellen Prozess in der Technologie, bei dem ein bestimmtes System oder Programm in der Lage ist, seine eigenen Vorgänge zu analysieren. Eingebettete Intelligenz ist häufig in Geschäftsprozessen, Automatisierungsprogrammen oder aufgabenbasierten Ressourcen enthalten. Mit Hilfe von Embedded Intelligence können Unternehmen die Bereitstellung von Technologie in Unternehmensumgebungen intelligenter gestalten. Embedded Systems sind seit vielen Jahren ein wesentlicher Bestandteil der Systemtechnik. Branchen wie Luft- und Raumfahrt, Automobilindustrie, Maschinenbau und industrielle Steuerungen sind auf eingebettete Software angewiesen, um die Funktionalität bereitzustellen, mit der Produkte komplexere Aufgaben ausführen können, um die Betriebsleistung zu verbessern. Embedded Intelligence wird manchmal auch als "Embedded Analytics" bezeichnet, da ein System sich selbst mit spezifischen Analysen überwachen und seine eigenen Vorgänge auf verschiedene Weisen optimieren kann.
  Embedded Intelligence macht Analysen effizienter
  Embedded Intelligence bietet Funktionen wie interaktive Dashboards, Berichterstellung, Predictive Analytics und Datenanalyse in vorhandenen Geschäftsanwendungen. Dabei werden alle Funktionen direkt in die Anwendungen integriert. Durch Embedded Intelligence müssen Endbenutzer nicht mehr von der Anwendung, an der sie arbeiten, in eine separate Analyseanwendung springen. Dies erhöht die Effizienz und macht die Analyse von Daten, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, effektiver. Embedded Intelligence kann viele Formen annehmen. In einigen Fällen können physische Sensoren Geschäftsprozessdaten an ein Überwachungsprogramm zurückgeben, das die Elemente dieses Prozesses entsprechend ändert. In vielen Fällen stellt sich Embedded Intelligence als eine Reihe von Analysen dar, bei denen ein bestimmter Softwareprozess verwendet und optimiert wird. Embedded Intelligence fasst die Daten in den unterschiedlichsten Programmen zusammen und stellt sie den menschlichen Entscheidungsträgern zur Verfügung.
  Nicht zu verwechseln mit Business Intelligence
  Je näher Embedded Intelligence am Kernworkflow platziert wird, desto effektiver ist sie. Mit anderen Worten: Analysen, die auf einer unternehmensweiten Plattform für die Ressourcenplanung bereitgestellt werden, können eher als Business Intelligence-Tool denn als Tool für Embedded Analytics angesehen werden. Ein Analysewerkzeug, das sich auf eine bestimmte digitale Aufgabe konzentriert, wird jedoch häufig als Embedded Intelligenz eingestuft, da es selbstreferenziell ist - es "sieht", was dieses Programm tut, und berichtet darüber zu Zwecken von Änderung und Verbesserung dessen, was dieses spezielle Programm in der Vergangenheit getan hat.
  EI erhöht Intelligenz physischer Geräte
  Vor allem das Internet der Dinge (IoT) profitiert vom Einsatz eingebetteter Intelligenz. Immer intelligenter vernetzte Ökosysteme lassen die Anzahl der Geräte in den IoT-Ökosystemen explodieren, mit tiefgreifenden Auswirkungen auf den Markt für Embedded Systems. Durch die Implementierung von IoT-Lösungen können Unternehmen in Bereichen wie Fertigung, Lieferkette und Außendienstmanagement vorausschauend und proaktiv reagieren. Die Menge der Sensordaten und die Verwendung von IoT-Analysen tragen so dazu bei, die Intelligenz physischer Geräte zu erhöhen.
  Unterstützende Infrastruktur notwendig
  Bei Embedded Intelligence werden die Fähigkeiten der Künstlichen Intelligenz in ein Edge-Gerät integriert, so dass das Gerät lernen, analysieren und autonom handeln kann. Intelligente Edge-Systeme verbessern die Ergebnisse für Unternehmen und Verbraucher, indem sie sofortige, autonome oder halbautonome Entscheidungen unabhängig vom Rechenzentrum und privaten oder öffentlichen Clouds treffen. Die richtigen Embedded Intelligence Systems einzusetzen, reicht allerdings noch nicht aus. Um den Wert dieser Systeme zu maximieren, benötigen sie eine unterstützende Infrastruktur dahinter, sei es am Edge oder in einer Hybrid-Cloud, damit diese Systeme voneinander lernen können.
  Viele Branchen sind auf Embedded Systems angewiesen
  Eingebettete Systeme sind seit vielen Jahren ein wesentlicher Bestandteil der Systemtechnik. Branchen wie Luft- und Raumfahrt, Automobilindustrie, Maschinenbau und industrielle Steuerungen sind auf eingebettete Software angewiesen, um die Funktionalität bereitzustellen, mit der Produkte komplexere Aufgaben ausführen können, um die Betriebsleistung zu verbessern. Embedded Intelligence kann für bestimmte Aufgaben entwickelt und optimiert werden, um die Größe und die Kosten des Geräts, der Maschine oder des Produkts zu reduzieren und dessen Zuverlässigkeit und Leistung zu erhöhen.
  EI im Roboter
  Ein weiteres Beispiel für Embedded Intelligence ist die Robotik. Der Roboter ist im Grunde eine intelligente Maschine, deren Funktionalität von eingebetteten Systemen gesteuert wird. Die Robotik enthält in ihrem Kern eingebettete Systeme, um die für sie erforderlichen Funktionen auszuführen, z. B. Bestückungssysteme in der Fertigungsindustrie oder Schweißroboter für die Automobilmontage. Aber auch in sogenannten Smart Homes oder Smart Cities findet man Embedded Intelligence-Systeme. Sie können intelligente Echtzeitaufgaben ausführen, um Strom und Wasser zu verwalten und intelligente Autos und Drohnen sowie viele andere intelligente Geräte zu steuern.
  Der Anstoß zur Entwicklung von Embedded Intelligence war der Wunsch, menschliches Leben einfacher, komfortabler und sicherer zu machen. Embedded Intelligence zeichnet die Fähigkeit aus, aus einer sich dynamisch ändernden Umgebung zu lernen und die eigenen Steuerungsprogramme ändern zu können, um sich an neue Situationen anzupassen. Diese Funktionen sind erforderlich, um autonome Geräte zu betreiben. Embedded Intelligence Systems machen Produkte intelligenter, vernetzter, kollaborativer und autonomer.