Mobile KI Edge Computing

---

KI-gestützte Erkenntnisse. Direkt im Fahrzeug.

Daten verarbeiten, Software-Container ausführen und Edge Intelligence direkt an der Quelle einsetzen – ganz ohne Cloud-Abhängigkeit.

Moderne Bahn- und Fahrzeugsysteme erzeugen riesige Datenmengen: Videoaufnahmen, Sensordaten, Diagnosen, Betriebssignale und mehr. Doch in vielen Fällen ist das Hochladen dieser Daten in die Cloud nicht praktikabel – sei es aufgrund von Bandbreitenbeschränkungen, Latenzzeiten oder Sicherheitsrichtlinien.

Mobile AI Edge Computing löst dieses Problem, indem die Intelligenz direkt ins Fahrzeug verlagert wird. Mit der MEC4000-Plattform von Parametric können Betreiber Daten analysieren, KI-Modelle einsetzen und eigene Anwendungen vor Ort ausführen – das reduziert Latenzen, sichert die Datenhoheit und erhöht die Systemautonomie.

Es geht nicht nur um Rechenleistung. Es geht darum, bessere Entscheidungen schneller zu treffen – genau dort, wo sie zählen.

• Für Predictive Maintenance
  Anomalien erkennen, bevor sie zu Ausfällen führen – mit Analysen direkt an Bord, ganz ohne permanente Cloud-Verbindung.
• Für Edge-AI-Videoanalysen
  Kameradaten direkt im Fahrzeug verarbeiten – für Objekterkennung, Passagierzählung, Sicherheitsmeldungen oder Bahnsteigüberwachung.
• Für die digitale Bahninfrastruktur
  Sensoreingänge und Systemsignale lokal auswerten, um Reaktionszeiten zu minimieren und das Netzwerk zu entlasten.
• Für Betreiber
  Containerisierte Anwendungen direkt auf Fahrzeuge ausrollen und zentral verwalten – sicher, effizient und flexibel.

• KI am Edge
  Machine-Learning-Modelle und Inferenz-Engines direkt im Fahrzeug ausführen – dank integrierter Neural Processing Unit (NPU).
• Kundenspezifische Logik in Containern
  Eigene Software in Docker-/OCI-Containern ausrollen – von Diagnoseskripten bis hin zu komplexer Ereignisverarbeitung.
• Sichere Systemarchitektur
  Subsysteme segmentieren und absichern – mit VLANs, Firewalls und Zugriffsrichtlinien – zentral verwaltbar.
• Effiziente Datennutzung
  Nur relevante Informationen übertragen – vorgefiltert, zusammengefasst oder ereignisgesteuert – spart Bandbreite und Kosten.
• Flexible Integration
  Kompatibel mit Cloud-, On-Premise- oder komplett offline betriebenen Architekturen. Sie bestimmen, wo und wie Daten fliessen.

1. Der MEC4000 verbindet sich über Ethernet, serielle Schnittstellen oder drahtlos mit den Fahrzeugsystemen.
2. Subsysteme werden logisch segmentiert und über VLANs sowie richtlinienbasierte Steuerung isoliert.
3. Sensor- und Systemdaten werden in Echtzeit durch die CPU und NPU an Bord erfasst und verarbeitet.
4. Kundenspezifische Anwendungen laufen in sicheren Containern – gesteuert über Remote-Update- und Orchestrierungstools.
5. Verarbeitete Ergebnisse können lokal protokolliert oder über sichere ausgehende Verbindungen an Cloud- oder Bodensysteme gesendet werden.
6. Alle Remote-Zugriffe sind vollständig protokollierbar, rollenbasiert und jederzeit aktivier- oder deaktivierbar.

ABB integriert Traktionsumrichter in Züge, die kontinuierlich überwacht werden müssen, um Leistung und Sicherheit zu gewährleisten. Bahnbetreiber – oft nicht identisch mit dem Systemintegrator – sind jedoch nicht immer berechtigt, vollständige Steuerungs- oder Diagnosedaten einzusehen.

Zusätzlich zu strengen Zugriffsanforderungen musste das System Herausforderungen im Mobilfunknetz meistern: hohe Latenz, instabile Verbindungen und die komplexe Verwaltung verteilter Geräte in einer Umgebung mit Komponenten verschiedener Hersteller.

Parametric lieferte eine Edge-basierte Onboard-Lösung auf Basis des MEC4000 Mobile Edge Computers. ABB nutzt die Plattform, um Logfiles aus den verschiedenen Subsystemen der Traktionsanlage auszulesen, zu kombinieren und auszuwerten – alles innerhalb eines sicheren Softwarecontainers.

Darüber hinaus synchronisiert der MEC4000 die angeschlossenen Geräte zeitlich und verteilt die GPS-Koordinaten netzwerkweit, um eine einheitliche, standort- und zeitbasierte Datengrundlage zu schaffen.

Die containerbasierte Softwarearchitektur gewährleistet Modularität und einfache Updates – bei voller Betriebshoheit. Die gesamte Verarbeitung erfolgt lokal im Zug; nur aufbereitete Ergebnisse und Logdaten werden an zentrale Systeme übermittelt.

• Systemweite Überwachung: Subsysteme werden zeitlich synchronisiert und standortbezogen ausgewertet – für eine konsistente Datenbasis.
• Minimierter Datenverkehr: Nur verarbeitete Ereignisse und Auswertungen werden übermittelt, was Bandbreite und Kosten spart.
• Sicherheit & Modularität: Containerisierung, VPN-Tunnel, VLAN-Segmentierung und starke Authentifizierung sorgen für Schutz und einfache Wartung.
• Betriebliche Unabhängigkeit: ABB behält volle Kontrolle über Software und Daten – ohne Cloud-Abhängigkeiten oder externe Plattformen.

Für Intelligenz gebaut. Für alles bereit.

Die Lösung unterstützt verschiedene Einsatzmodi:

• Edge-Only-Betrieb
  Alle Daten werden lokal verarbeitet und gespeichert. Ideal für abgeschottete oder netzschwache Umgebungen.
• Cloud-Integration
  Übertragung ausgewählter Daten für Langzeitanalysen, Dashboards oder Modelltraining – über sichere, ausgehende Verbindungen.
• Hybride Einsätze
  Lokale Analytik kombiniert mit zentraler Überwachung – über sichere APIs und Container-Orchestrierung.

Jede Verbindung ist verschlüsselt. Jede Anwendung ist isoliert. Jeder Zugriff ist nachvollziehbar.

Kompakt. KI-bereit. Industrie­tauglich.

Im Zentrum der Lösung steht Parametrics MEC4000 – ein leistungsstarker Edge-Computer mit:

• Basis-Hardware:
  LTE an Bord, optional 5G/Wi-Fi 6, GPS, Managed Ethernet Switch
• KI-Beschleunigung:
  Integrierte Neural Processing Unit (NPU) für ML-Inferenz
• Container-Plattform:
  Ausführung von Software in Docker-/OCI-Containern mit voller Orchestrierungsunterstützung
• Sichere Architektur:
  VLANs, Firewalls, Audit-Logs und rollenbasierter Zugriff
• Erweiterungsoptionen:
  2 × PCIe und 2 × USB 3.1 für Peripheriegeräte oder Speicher
• Zertifizierungen:
  EN50155, ECE R10 Rev4 – geprüft für Bahn und Strasse