Volgens die onlangs vrygestelde industriële KI en KI-markverslag 2021-2026, het die aanvaardingskoers van KI in industriële instellings van 19 persent tot 31 persent in net meer as twee jaar toegeneem.Benewens 31 persent van die respondente wat KI ten volle of gedeeltelik in hul bedrywighede ontplooi het, is nog 39 persent tans besig om die tegnologie te toets of te loods.
KI kom na vore as 'n sleuteltegnologie vir vervaardigers en energiemaatskappye wêreldwyd, en IoT-ontleding voorspel dat die mark vir industriële KI-oplossings 'n sterk post-pandemiese saamgestelde jaarlikse groeikoers (CAGR) van 35% sal toon om $102.17 miljard teen 2026 te bereik.
Die digitale era het geboorte gegee aan die Internet van Dinge.Dit kan gesien word dat die opkoms van kunsmatige intelligensie die tempo van die ontwikkeling van die Internet van Dinge versnel het.
Kom ons kyk na sommige van die faktore wat die opkoms van industriële KI en AIoT dryf.
Faktor 1: Meer en meer sagteware-instrumente vir industriële AIoT
In 2019, toe Iot-analise industriële KI begin dek het, was daar min toegewyde KI-sagtewareprodukte van verskaffers van operasionele tegnologie (OT).Sedertdien het baie OT-verkopers die KI-mark betree deur KI-sagteware-oplossings te ontwikkel en te verskaf in die vorm van KI-platforms vir die fabrieksvloer.
Volgens data bied byna 400 verskaffers AIoT-sagteware aan.Die aantal sagtewareverkopers wat by die industriële KI-mark aansluit, het die afgelope twee jaar dramaties toegeneem.Tydens die studie het IoT Analytics 634 verskaffers van KI-tegnologie aan vervaardigers/industriële kliënte geïdentifiseer.Van hierdie maatskappye bied 389 (61,4%) KI-sagteware.
Die nuwe KI-sagtewareplatform fokus op industriële omgewings.Benewens Uptake, Braincube of C3 AI, bied 'n groeiende aantal verskaffers van operasionele tegnologie (OT) toegewyde KI-sagtewareplatforms.Voorbeelde sluit in ABB se Genix Industrial analytics en KI suite, Rockwell Automation se FactoryTalk Innovation suite, Schneider Electric se eie vervaardigingskonsultasieplatform, en meer onlangs spesifieke byvoegings.Sommige van hierdie platforms teiken 'n wye reeks gebruiksgevalle.Byvoorbeeld, ABB se Genix-platform bied gevorderde ontledings, insluitend voorafgeboude toepassings en dienste vir bedryfsprestasiebestuur, bate-integriteit, volhoubaarheid en voorsieningskettingdoeltreffendheid.
Groot maatskappye plaas hul ai-sagteware-instrumente op die winkelvloer.
Die beskikbaarheid van ai-sagteware-instrumente word ook aangedryf deur nuwe gebruik-geval-spesifieke sagteware-instrumente wat ontwikkel is deur AWS, groot maatskappye soos Microsoft en Google.Byvoorbeeld, in Desember 2020 het AWS Amazon SageMaker JumpStart vrygestel, 'n kenmerk van Amazon SageMaker wat 'n stel voorafgeboude en aanpasbare oplossings bied vir die mees algemene industriële gebruiksgevalle, soos PdM, rekenaarvisie en outonome bestuur, Ontplooi met net 'n paar kliks.
Gebruik-geval-spesifieke sagteware oplossings dryf bruikbaarheid verbeterings.
Gebruik-geval-spesifieke sagteware suites, soos dié wat gefokus is op voorspellende instandhouding, word meer algemeen.IoT Analytics het opgemerk dat die aantal verskaffers wat KI-gebaseerde produkdatabestuur (PdM)-sagteware-oplossings gebruik, gestyg het tot 73 vroeg in 2021 as gevolg van 'n toename in die verskeidenheid databronne en die gebruik van vooropleidingsmodelle, sowel as die wydverspreide aanvaarding van dataverbeteringstegnologieë.
Faktor 2: Die ontwikkeling en instandhouding van KI-oplossings word vereenvoudig
Outomatiese masjienleer (AutoML) word 'n standaardproduk.
As gevolg van die kompleksiteit van die take wat met masjienleer (ML) geassosieer word, het die vinnige groei van masjienleertoepassings 'n behoefte geskep aan van die rak masjienleermetodes wat sonder kundigheid gebruik kan word.Die gevolglike navorsingsveld, progressiewe outomatisering vir masjienleer, word AutoML genoem.’n Verskeidenheid maatskappye gebruik hierdie tegnologie as deel van hul KI-aanbiedinge om kliënte te help om ML-modelle te ontwikkel en industriële gebruiksgevalle vinniger te implementeer.In November 2020, byvoorbeeld, het SKF 'n outomL-gebaseerde produk aangekondig wat masjienprosesdata met vibrasie- en temperatuurdata kombineer om koste te verminder en nuwe besigheidsmodelle vir kliënte moontlik te maak.
Masjienleerbedrywighede (ML Ops) vereenvoudig modelbestuur en instandhouding.
Die nuwe dissipline van masjienleerbedrywighede het ten doel om die instandhouding van KI-modelle in vervaardigingsomgewings te vereenvoudig.Die werkverrigting van 'n KI-model verswak gewoonlik met verloop van tyd, aangesien dit deur verskeie faktore binne die aanleg beïnvloed word (byvoorbeeld veranderinge in dataverspreiding en kwaliteitstandaarde).Gevolglik het modelinstandhouding en masjienleerbedrywighede nodig geword om aan die hoë gehaltevereistes van industriële omgewings te voldoen (byvoorbeeld modelle met werkverrigting onder 99% kan nie gedrag identifiseer wat werkersveiligheid in gevaar stel nie).
In onlangse jare het baie beginners by die ML Ops-ruimte aangesluit, insluitend DataRobot, Grid.AI, Pinecone/Zilliz, Seldon en Weights & Biases.Gevestigde maatskappye het masjienleerbedrywighede by hul bestaande KI-sagteware-aanbiedinge gevoeg, insluitend Microsoft, wat opsporing van dataverdryf in Azure ML Studio bekendgestel het.Hierdie nuwe kenmerk stel gebruikers in staat om veranderinge in die verspreiding van insetdata op te spoor wat modelwerkverrigting verswak.
Faktor 3: Kunsmatige intelligensie toegepas op bestaande toepassings en gebruiksgevalle
Tradisionele sagtewareverskaffers voeg KI-vermoëns by.
Benewens bestaande groot horisontale KI-sagteware-instrumente soos MS Azure ML, AWS SageMaker en Google Cloud Vertex AI, tradisionele sagteware-suites soos Computerized Maintenance Management Systems (CAMMS), Manufacturing-uitvoeringstelsels (MES) of ondernemingshulpbronbeplanning (ERP) kan nou aansienlik verbeter word deur KI-vermoëns in te spuit.Byvoorbeeld, ERP-verskaffer Epicor Software voeg KI-vermoëns by sy bestaande produkte deur sy Epicor Virtual Assistant (EVA).Intelligente EVA-agente word gebruik om ERP-prosesse te outomatiseer, soos om vervaardigingsbedrywighede te herskeduleer of om eenvoudige navrae uit te voer (byvoorbeeld om besonderhede oor produkpryse of die aantal beskikbare onderdele te verkry).
Industriële gebruiksgevalle word opgegradeer deur AIoT te gebruik.
Verskeie industriële gebruiksgevalle word verbeter deur KI-vermoëns by bestaande hardeware/sagteware-infrastruktuur by te voeg.'n Aanskoulike voorbeeld is masjienvisie in gehaltebeheertoepassings.Tradisionele masjienvisiestelsels verwerk beelde deur geïntegreerde of diskrete rekenaars wat toegerus is met gespesialiseerde sagteware wat voorafbepaalde parameters en drempels (bv. hoë kontras) evalueer om te bepaal of voorwerpe defekte vertoon.In baie gevalle (byvoorbeeld elektroniese komponente met verskillende bedradingvorms), is die aantal vals positiewes baie hoog.
Hierdie stelsels word egter herleef deur kunsmatige intelligensie.Byvoorbeeld, industriële masjien Vision-verskaffer Cognex het 'n nuwe Deep Learning-instrument (Vision Pro Deep Learning 2.0) in Julie 2021 vrygestel. Die nuwe gereedskap integreer met tradisionele visiestelsels, wat eindgebruikers in staat stel om diep leer met tradisionele visie-instrumente in dieselfde toepassing te kombineer om voldoen aan veeleisende mediese en elektroniese omgewings wat akkurate meting van skrape, kontaminasie en ander defekte vereis.
Faktor 4: Industriële AIoT hardeware word verbeter
KI-skyfies verbeter vinnig.
Ingeboude hardeware KI-skyfies groei vinnig, met 'n verskeidenheid opsies beskikbaar om die ontwikkeling en ontplooiing van KI-modelle te ondersteun.Voorbeelde sluit in NVIDIA se nuutste grafiese verwerkingseenhede (Gpus), die A30 en A10, wat in Maart 2021 bekendgestel is en geskik is vir KI-gebruiksgevalle soos aanbevelingstelsels en rekenaarvisiestelsels.Nog 'n voorbeeld is Google se vierde generasie Tensors Processing Units (TPus), wat kragtige spesiale-doel geïntegreerde stroombane (ASics) is wat tot 1 000 keer meer doeltreffendheid en spoed in modelontwikkeling en -ontplooiing vir spesifieke KI-werkladings (bv. , beeldklassifikasie en aanbevelingmaatstawwe).Die gebruik van toegewyde AI-hardeware verminder modelberekeningstyd van dae na minute, en het in baie gevalle bewys dat dit 'n spelwisselaar is.
Kragtige KI-hardeware is onmiddellik beskikbaar deur 'n betaal-per-gebruik-model.
Superskaal ondernemings is voortdurend besig om hul bedieners op te gradeer om rekenaarhulpbronne in die wolk beskikbaar te stel sodat eindgebruikers industriële KI-toepassings kan implementeer.In November 2021, byvoorbeeld, het AWS die amptelike vrystelling aangekondig van sy jongste GPU-gebaseerde instansies, Amazon EC2 G5, aangedryf deur die NVIDIA A10G Tensor Core GPU, vir 'n verskeidenheid ML-toepassings, insluitend rekenaarvisie en aanbevelingsenjins.Die verskaffer van opsporingstelsels, Nanotronics, gebruik byvoorbeeld Amazon EC2-voorbeelde van sy KI-gebaseerde gehaltebeheeroplossing om verwerkingspogings te bespoedig en meer akkurate opsporingstempo's in die vervaardiging van mikroskyfies en nanobuise te behaal.
Gevolgtrekking en vooruitsig
KI kom uit die fabriek, en dit sal alomteenwoordig wees in nuwe toepassings, soos KI-gebaseerde PdM, en as verbeterings aan bestaande sagteware en gebruiksgevalle.Groot ondernemings is besig om verskeie KI-gebruiksgevalle uit te voer en sukses te rapporteer, en die meeste projekte het 'n hoë opbrengs op belegging.Al met al bied die opkoms van die wolk, iot-platforms en kragtige KI-skyfies 'n platform vir 'n nuwe generasie sagteware en optimalisering.
Postyd: Jan-12-2022