Lifecycle Management für Künstliche Intelligenz

14.08.2025 | Wer Embedded KI im Alltag industrieller Fertigung und Automation zum Laufen gebracht hat, kann von ihren Vorteilen und dem Nutzen auch für Endkunden profitieren. Damit dies langfristig so bleibt, sollte das oft vernachlässigte Lifecycle Management berücksichtigt werden. Der sichere und erfolgreiche Betrieb von KI erfordert kontinuierliche Aufmerksamkeit für Themen wie Fleet Management, Observability und Federated Learning.

KI-Modelle verändern sich im Lauf der Zeit (Modelldrift) und erfordern kontinuierliche Überwachung und Updates. Bei vielen im Feld eingesetzten KI-Geräten ist professionelles Fleet Management nötig, um Modelle aktuell zu halten, Hardwarefunktionsfähigkeit zu sichern und Sicherheitsstandards einzuhalten. Zentrale Updates, Konfigurationsänderungen und Monitoring müssen strategisch verknüpft sein. Für Automatisierungskomponenten ist das aus technischer und gesetzlicher Sicht unerlässlich. Wir bieten mit dem GUT! (Grossenbacher Update Tool) eine integrierte Plattform für Device- und Software-Management, die CRA-Anforderungen berücksichtigt. Diese Plattform ist eine notwendige, aber nicht hinreichende Grundlage für ein ganzheitliches KI-Ökosystem.

Über diese Themen berichten wir im dritten und letzten Teil der Artikelserie "Der Weg zur Embedded KI". Lesen Sie den gesamten Bericht des Fachmagazins «Computer & Automation»!
Lifecycle Management für Künstliche Intelligenz