Wie Netzwerk-Kameras zum Intelligence Layer der Industrie werden
Björn Weber, Key Account Manager Digital Transformation bei Axis Communications, spricht über Netzwerk-Kameras, KI und Qualitätskontrolle
Netzwerk-Kameras werden in der Industrie vor allem für Sicherheitsaufgaben eingesetzt, etwa zur Überwachung von Lagerhallen. Warum verändert KI ihre Rolle derzeit so grundlegend?
Moderne Netzwerk-Kameras sind inzwischen weit mehr als nur eine reine Komponente der Sicherheitsarchitektur. Durch die Fortschritte bei Prozessorleistung, Bildsensorik und KI-gestützter Analyse haben sie sich von passiven Bildlieferanten zu intelligenten visuellen Datenquellen entwickelt. Dank leistungsfähiger Prozessoren mit Edge-Computing-Fähigkeiten und integrierten, KI-basierten Analysefunktionen können sie Bild- und Sensordaten direkt auf der Kamera analysieren und daraus kontextbezogene, anwendungstaugliche Informationen ableiten. Damit entsteht ein neues Maß an visuellem Situationsverständnis: Die Kamera registriert nicht mehr nur, dass etwas passiert, sondern kann erfassen, was passiert, wo es passiert und in welchem Zusammenhang. Sie kann beispielsweise Objekte erkennen und klassifizieren, Bewegungen verfolgen oder Anomalien identifizieren.
Dadurch erweitert sich ihr Einsatzspektrum deutlich über klassische Sicherheitsaufgaben hinaus. Netzwerk-Kameras können beispielsweise Anwendungen im Bereich Arbeitssicherheit, Prozessoptimierung und Qualitätssicherung unterstützen. Dabei lassen sie sich flexibel für unterschiedliche Aufgaben einsetzen und können mehrere Anwendungsfälle parallel abdecken. So können sie bei weniger komplexen Anwendungen bestehende Sensorik und Machine-Vision-Systeme ergänzen oder Aufgaben übernehmen, für die bislang spezialisierte Systeme eingesetzt wurden.
Worin unterscheiden sich KI-Netzwerkkameras grundsätzlich von klassischen Machine-Vision-Systemen?
Klassische Machine-Vision-Systeme sind in der Regel für einzelne, hochspezialisierte Prüfaufgaben konzipiert und auf maximale Präzision, Geschwindigkeit oder kontrollierte Umgebungsbedingungen optimiert. Dieses Maß an Präzision und Spezialisierung ist jedoch nicht für jede industrielle Anwendung notwendig. Dank der Fortschritte bei Prozessorleistung, Bildsensorik und KI-gestützter Analyse können moderne Netzwerk-Kameras zunehmend viele der weniger komplexen Aufgaben übernehmen, die bislang spezialisierten Bildverarbeitungssystemen vorbehalten waren. Dazu zählen zum Beispiel die automatische Erkennung von Produktionsfehlern, die Analyse von Materialflüssen oder die Früherkennung von Anomalien an Maschinen.
Ihr Vorteil liegt vor allem in ihrer Flexibilität: Eine Netzwerk-Kamera kann mehrere Anwendungen gleichzeitig unterstützen, über Software-Updates an neue Anforderungen angepasst und auf standardisierter Netzwerk-Infrastruktur vergleichsweise einfach skaliert und in bestehende IT- und OT-Systeme integriert werden. Dadurch lässt sich dieselbe Kamerainfrastruktur mehrfach nutzen, während der Bedarf an zusätzlichen spezialisierten Sensorsystemen reduziert werden kann. Das kann insbesondere bei weniger komplexen Anwendungen einen wirtschaftlichen Vorteil bieten. Für hochpräzise Prüfungen, sehr kleine Defekte, extrem hohe Bildraten oder spezielle Beleuchtungsverfahren bleibt klassische Machine Vision dagegen weiterhin die bessere Wahl.
Sie nennen Qualitätskontrolle, Prozessoptimierung, Arbeitssicherheit und Predictive Maintenance als wichtige Einsatzfelder. Inwiefern unterscheiden sich in diesen Bereichen die Netzwerkkameras von Axis von KI-gestützten Kamerasystemen anderer Hersteller?
Entscheidend ist aus unserer Sicht, dass Edge-KI in industriellen Umgebungen nicht nur leistungsfähig, sondern über den gesamten Lebenszyklus hinweg robust, sicher und skalierbar betrieben werden kann. Genau darauf ist Axis ausgerichtet.
Unsere Netzwerk-Kameras sind für anspruchsvolle Umgebungen konzipiert und auf einen zuverlässigen 24/7-Betrieb ausgelegt. Eine konstant hohe Bildqualität auch unter wechselnden Licht- und Umgebungsbedingungen liefert die notwendige Datengrundlage für präzise KI-Analysen. Gleichzeitig ist Cybersicherheit fest in der Produktarchitektur verankert, zum Beispiel durch AXIS Edge Vault, Secure Boot, signierte Firmware und verschlüsselte Kommunikation. Ein weiterer Schwerpunkt ist das Lifecycle-Management. Über die offene AXIS Camera Application Platform, kurz ACAP, lassen sich KI-Anwendungen direkt auf den Kameras bereitstellen und aktualisieren. Zentrale Management-Tools ermöglichen zudem, Konfigurationen, Firmware und Anwendungen auch über große Gerätebestände hinweg effizient zu verwalten und damit skalierbar auszurollen.
Hinzu kommt die Offenheit der Plattform: Standards und Schnittstellen wie ONVIF, VAPIX, APIs oder MQTT erleichtern die Integration in bestehende IT- und OT-Landschaften. Für industrielle Anwendungen zählt damit nicht nur die einzelne KI-Funktion, sondern die Fähigkeit, sie dauerhaft zuverlässig, sicher und skalierbar in bestehende Prozesse einzubetten.
Welche konkreten industriellen Anwendungen fokussieren Sie zunächst, um sie mit Netzwerkkameras zu lösen?
Wir fokussieren zunächst Anwendungen, die bereits realistisch skalierbar sind und einen unmittelbar erkennbaren operativen Nutzen bieten. Ganz vorne stehen Arbeitssicherheit und Qualitätskontrolle, gefolgt von Prozessoptimierung. Bei der Arbeitssicherheit geht es beispielsweise um die Erkennung fehlender persönlicher Schutzausrüstung, des Betretens von Gefahrenzonen sowie von Stürzen. In der Qualitätssicherung können Produkte mit standardisierten Herstellungsprozessen auf visuelle Mängel wie Risse, Verfärbungen, fehlende Komponenten oder fehlerhafte Etikettierungen überprüft werden. Bei der Prozessoptimierung lassen sich zum Beispiel Materialflüsse, Verweilzeiten von Fahrzeugen in Ladezonen oder die Auslastung von Maschinen über eine zuverlässige Objekterkennung und -verfolgung analysieren. Predictive Maintenance ist ebenfalls relevant, insbesondere bei klar sichtbaren Anomalien wie Rauch, Funkenflug oder Leckagen. Für eine zuverlässige Vorhersage werden jedoch häufig eine breitere Datenbasis und die Integration weiterer Sensordaten, beispielsweise zu Temperatur oder Vibration, benötigt.
Wo stehen Fertigungsunternehmen Ihrer Einschätzung nach heute beim Einsatz KI-basierter Bildverarbeitung?
Eine Reihe KI-gestützter Anwendungen ist längst praxistauglich und lässt sich skalierbar einsetzen. In vielen Fertigungsunternehmen wird das Potenzial visueller Intelligenz aber noch nicht vollständig ausgeschöpft. Ein wesentlicher Grund ist die weiterhin verbreitete Wahrnehmung, dass Netzwerk-Kameras primär der Sicherheit dienen. Viele Unternehmen assoziieren Kameras noch vor allem mit Einbruchsschutz oder der Dokumentation von Vorfällen. Ihr zusätzlicher Nutzen für Qualität, Effizienz oder Arbeitssicherheit wird häufig noch unterschätzt.
Hinzu kommen Vorbehalte hinsichtlich Komplexität, Integrationsaufwand, Datenschutz oder Präzision sowie organisatorische Hürden. Gerade die Trennung zwischen IT und OT spielt dabei eine wichtige Rolle: KI-basierte Netzwerk-Kameras verbinden Netzwerkinfrastruktur mit operativen Produktionsprozessen und erfordern deshalb eine bereichsübergreifende Zusammenarbeit. Auch getrennte Budgets und Verantwortlichkeiten können die Einführung erschweren.
In welchen Branchen sehen Sie die größte Dynamik beim Einsatz intelligenter Kameras?
Besonders viel Dynamik sehen wir derzeit in Industrie und Fertigung, Logistik sowie im Einzelhandel. In diesen Bereichen gibt es zahlreiche konkrete Anwendungen, bei denen intelligente Netzwerk-Kameras bereits zusätzlichen operativen Mehrwert schaffen können. In der Fertigung reicht das beispielsweise von der Prozessüberwachung bis zur Unterstützung der Qualitätssicherung. In der Logistik können Kameradaten genutzt werden, um Waren- und Fahrzeugströme besser zu analysieren oder Transportkosten durch eine optimierte Auslastung von Fahrzeugen zu reduzieren. Im Einzelhandel kommen entsprechende Lösungen unter anderem bei der Erkennung leerer Regale und damit bei der Vermeidung von Out-of-Stock-Situationen zum Einsatz. Bei Axis stehen diese Branchen derzeit im Fokus, wenn es darum geht, visuelle Daten für Business Intelligence und mehr operative Effizienz nutzbar zu machen, also datenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen und betriebliche Abläufe effizienter und transparenter zu gestalten.
Netzwerkkameras hängen klassischerweise weit oben an Decken oder Wänden, um einen maximalen Überblick zu bekommen. Welche technischen Möglichkeiten gibt es, um ungewünschte Informationen, personenbezogene Daten etwa, zu anonymisieren?
Hier gilt es, mehrere technische Ebenen zu berücksichtigen. Zum einen ermöglicht es Edge Computing, sensible Bilddaten lokal auf der Kamera auszuwerten. Für die Analyse müssen diese Daten das Unternehmensnetzwerk also nicht verlassen. An nachgelagerte Systeme wie zentrale Server oder Cloud-Plattformen können stattdessen lediglich Metadaten, bereits analysiertes oder komprimiertes Bildmaterial sowie Benachrichtigungen oder Alarme bei relevanten Ereignissen weitergegeben werden.
Zum anderen lassen sich sensible Bildinhalte gezielt maskieren. Axis unterstützt statische Privatzonenmasken für Bereiche, die grundsätzlich nicht sichtbar sein sollen. Mit AXIS Live Privacy Shield ist darüber hinaus eine dynamische, KI-basierte Maskierung in Echtzeit möglich: Je nach Anforderung können sich bewegende oder unbewegte Objekte wie Personen, nur Gesichter, Fahrzeugkennzeichen oder Hintergründe unkenntlich gemacht werden. Auch unterschiedliche Maskierungsgrade oder die Definition von Ausschlussbereichen sind möglich. So lässt sich der für Sicherheits- oder Prozessanwendungen notwendige Kontext erhalten, während personenbezogene oder sensible Informationen geschützt werden.
