edgeRX Pro: TDK stellt Sensor-Knoten für Predictive Maintenance vor
Veröffentlicht am: 21.08.2026 um 01:30 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Der Technologiekonzern TDK hat mit dem edgeRX Pro einen neuen Sensor-Knoten für die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) vorgestellt. Die Mitte August präsentierte Hardware erweitert das bestehende SensEI-Edge-Intelligence-Portfolio des Unternehmens und integriert eine Vielzahl von Sensortechnologien in einem robusten Gehäuse. Das System ist darauf ausgelegt, Anomalien in industriellen Umgebungen frühzeitig zu erkennen und so ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren.
Umfassende Sensorik für industrielle Umgebungen
Der edgeRX Pro kombiniert Vibrations-, Akustik-, Magnet-, Temperatur- und Rotationssensorik. Zur Ausstattung gehören zudem eine 6-Achsen-Inertialmesseinheit (IMU), ein Magnetometer sowie ein digitales Mikrofon. Nach Angaben des Herstellers ist das Gerät nach dem Standard IP67 zertifiziert und damit gegen Staub und Wasser geschützt.
Ein Schwerpunkt der Entwicklung lag auf der Energieeffizienz: Das Modul erreicht eine Batterielebensdauer von bis zu 10 Jahren. Alternativ kann die Stromversorgung über ein USB-Kabel erfolgen, wobei diese Energiequelle vom System priorisiert wird.
Als Zielmärkte nennt TDK die Fertigungsindustrie, den Energiesektor, die Lagerhaltung sowie den Bereich Heizung, Lüftung und Klimatechnik (HVAC). Zu den konkreten Anwendungsszenarien zählen unter anderem die Erkennung von Druckluftlecks, akustische Anomalieprüfungen, die Überwachung von Öl- und Gasleitungen sowie die Analyse von Schienen- und Lagerdefekten.
Fortschritte in der maritimen und akustischen Überwachung
Parallel zur Hardware-Ankündigung von TDK zeigen aktuelle Entwicklungen in der Forschung und Kooperationen die zunehmende Spezialisierung von Edge-KI-Lösungen. Ein Team um Khanh Huu Doan entwickelte eine edge-zentrische SCADA-Lösung (Supervisory Control and Data Acquisition), die auf einer Siemens S7-1200 SPS und einem neuronalen Netz basiert.
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In Feldtests auf einem Schulungsschiff wurde das System zur Wartung von Schiffsmaschinen eingesetzt. Bei einer Abtastung alle 3 Sekunden erreichte die Lösung eine Steuerungslatenz von unter 450 Millisekunden und erkannte Fehler innerhalb von 3,1 bis 4,9 Sekunden. Ein spezielles Bit-Packing-Protokoll reduzierte dabei den Kommunikationsaufwand um etwa 90 Prozent.
Im Bereich der akustischen Überwachung gab das Unternehmen Deeply eine exklusive Partnerschaft mit Acoustic AI Systems bekannt, um den britischen Markt für Hafenausrüstung zu erschließen. Die eingesetzte Technologie kombiniert Schall- und Ultraschallanalysen.
Während eine industrielle Variante auf die Fehlererkennung fokussiert, ist eine Sicherheitsversion darauf spezialisiert, Schreie oder Explosionen in toten Winkeln zu identifizieren und Alarme auszulösen, ohne Schalldaten dauerhaft zu speichern.
Effizienzsteigerung durch spezialisierte Hardware
Ein weiterer Trend in der Branche ist die Optimierung der Rechenleistung direkt am Einsatzort. POSCO DX präsentierte eine Plattform für unstrukturierte Industriedaten, die auf koreanische Neural Processing Units (NPUs) setzt.
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Durch eine Hybrid-Architektur, bei der Grafikprozessoren (GPUs) für das Training und NPUs für die Echtzeit-Inferenz genutzt werden, konnten die Infrastrukturkosten um etwa 50 Prozent und der Stromverbrauch um rund 90 Prozent im Vergleich zu reinen GPU-Lösungen gesenkt werden.
Für den Offshore-Einsatz in der Öl- und Gasindustrie stellte MinFarm Tech das MF Gateway vor. Das System besteht aus einem Edge Gateway mit 200 GB Speicher und einem Field Gateway mit On-Demand-GPUs für KI-Berechnungen. Die solarbetriebene Einheit ist für die ATEX-Zone 2 zertifiziert und unterstützt gängige Industrieprotokolle wie Modbus und HART.
Integration großer KI-Modelle in den Betrieb
Auch die Anwendung komplexer Softwaremodelle nimmt zu. State Grid Changzhou implementierte ein System zur Fehlerbeseitigung, das auf großen KI-Modellen und einer RAG-Engine (Retrieval-Augmented Generation) basiert. In Umspannstationen konnte dadurch die durchschnittliche Dauer von Wartungsaufgaben um etwa 40 Prozent reduziert werden.
In der Lebensmittelproduktion setzt Paldo im Werk Naju auf ein autonomes Fertigungssystem von MICUBE Solution. Das Projekt mit einem Budget von 2,37 Milliarden Won nutzt Echtzeitdaten zur Vorhersage von Produktparametern wie Nudeldicke und Fettgehalt.
Ergänzend dazu lieferte eine in der Fachzeitschrift Scientific Reports veröffentlichte Studie zu einem neuen KI-Framework Belege für die Effektivität solcher Systeme: Durch das dort beschriebene Verfahren konnten Steuerungsfehler um 73,3 Prozent (MAPE) reduziert und Energieeinsparungen von 9,1 Prozent erzielt werden, wobei Fehler bis zu 36 Stunden vor einem Ausfall erkannt wurden.
