Edge AI • On-Premise LLM • MCP

Wir bringen Edge AI und On-Premise-KI-Infrastruktur in die Produktion

Wir vereinen NVIDIA Jetson, NPU/GPU-Cluster, On-Premise-LLM/SLM, MCP-Server-Runtime sowie Sensor-/Kamerapipelines in einer Architektur—mit niedriger Latenz und Datenschutz vom Piloten in den Betrieb.

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Herausforderung

Warum Edge-AI- und On-Premise-LLM-Projekte in der Produktion stecken bleiben

Inference-Latenz: Jeder Frame oder Token in die Cloud verzögert Feldentscheidungen und bricht Echtzeit-Edge-Szenarien.

On-Premise-Datenschutz: Sensible Video-, Audio- und Unternehmensdaten außerhalb der Premises erzeugen Compliance- und Sicherheitsrisiken.

Edge-RTSP-/Sensor-Datenpipeline: Ohne standardisierte Kameras (RTSP), PLC und IoT-Signale laufen Vision AI und Sensor Fusion nicht zuverlässig.

Pilot-to-Production-Engpass: Jetson/GPU-Labore ohne Produktions-Runtime, Model-Pipelines und MCP-Integration skalieren nicht.

Ansatz

Wir planen Edge-Compute, On-Premise-Model-Runtime und Betriebsintegration gemeinsam

Hades Elektronik entwirft Jetson-Edge-Knoten, NPU/GPU-Compute, On-Premise-LLM/SLM- & MCP-Server, RTSP-/Sensorpipelines und ERP/MES-Anbindungen als eine Architektur. Ziel ist keine Demo, sondern latenzarme, beobachtbare und sichere Produktions-KI-Infrastruktur.

Leistungsbausteine

Technische Fähigkeiten für Edge AI und On-Premise-KI

NVIDIA Jetson Edge-AI-Integration

Wir planen Model Serving, Kamera-Ingest, Power/Thermal-Design und Feldausrollung auf Jetson Orin/Xavier.

On-Premise-LLM/SLM- & MCP-Server-Runtime

Wir betreiben Unternehmens-LLM/SLM on-prem und verbinden Tools, Datenquellen und Agenten sicher über das MCP-Protokoll.

NPU/GPU-Compute-Architektur

Wir dimensionieren Inference-Kapazität vom Edge-NPU bis zum Rechenzentrums-GPU-Cluster nach Latenz-, Batch- und Kostenzielen.

Sensor Fusion & Vision Analytics

Wir fusionieren RTSP-Kameras, Sensoren und Industriesignale zu Vision-Analytics- und Entscheidungsflüssen.

Model-Deployment-Pipelines

Wir bauen wiederholbare Pipelines von Packaging und Quantisierung bis Edge-/Cluster-Rollout und Versionsmanagement.

Use Cases

Edge-AI- und On-Premise-LLM-Szenarien

Industrielle Qualitätskontrolle

Latenzarme Fehlererkennung auf der Linie mit Kameras + Jetson/NPU; Ergebnisse fließen in MES/ERP.

Standort-/Anlagensicherheitsanalytik

On-Prem-Vision-Analytics auf RTSP-Linien: Zonenverletzung, PSA, Anomalie und Event-Trigger.

Autonome Systeme & Edge Decision

Edge-Entscheidungsschleifen vor Ort: Sensorfusion, lokale Inference und Aktion ohne Cloud-Abhängigkeit.

Private Unternehmens-LLM-/RAG-Infrastruktur

On-Premise-LLM/SLM, privates Dokumenten-RAG und MCP-Toolzugriff—KI bleibt in Ihrem Rechenzentrum.

Umsetzung

Vom KI-Piloten zur gemanagten Edge-AI-Infrastruktur

Discovery

Latenzziele, Datenschutz, Kamera-/Sensorinventar und vorhandene GPU/Jetson-Kapazität werden bewertet.

Architektur

Edge-Jetson, NPU/GPU-Cluster, LLM/SLM-Runtime, MCP und Integration werden geplant.

Implementierung

Edge-Knoten, Model Serving, RTSP-/Sensorpipelines und On-Prem-Runtime werden kontrolliert aufgebaut.

Integration

KI-Ergebnisse werden an MCP, APIs, ERP/MES und operative Benachrichtigungen angebunden.

Betrieb

Modellversionen, Inference-Performance, Sicherheit und Kapazität werden kontinuierlich überwacht.

FAQ zu Edge AI und On-Premise-KI

Wie stellen Sie die Datensicherheit von On-Premise-LLMs sicher?

Modelle und RAG-Korpora bleiben in Ihrem Netz. Zugriffskontrolle, Netzwerksegmentierung, Audit-Logs und optional air-gapped Runtime verhindern Abfluss in die Public Cloud.

Wie wählen Sie NVIDIA-Jetson-Hardware aus?

Wir dimensionieren Orin/Xavier-Klasse und Carrier-Board nach Kamerazahl, Modellgröße, FPS-/Latenzzielen, Leistungsbudget und Umgebungsbedingungen.

Was bringt die MCP-Protokollintegration?

MCP verbindet On-Premise-LLMs/Agenten standardisiert und auditierbar mit Tools, Datenquellen und Unternehmenssystemen—weniger Custom-Adapter.

Wie erreichen Sie Latenzziele?

Kritische Inference läuft am Edge (Jetson/NPU), optimiert mit Batching und Quantisierung; Cloud-Roundtrips nur wenn der Workload es erlaubt.

Funktioniert das mit bestehenden Kameras und Sensoren?

Ja. RTSP/ONVIF-Kameras, PLCs und IoT-Sensoren werden inventarisiert; Vision- und Sensor-Fusion-Pipelines passen wir an Ihren Bestand an.

Edge AI
On-Premise LLM
Sensor Fusion

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Wir prüfen Jetson, NPU/GPU, LLM/SLM, MCP sowie Kamera-/Sensorpipelines und entwickeln eine umsetzbare Edge-AI-Roadmap.

Service-Kontext: KI-Infrastruktur