Sumala sa bag-o lang gipagawas nga Industrial AI and AI Market Report 2021-2026, ang rate sa pagsagop sa AI sa mga industriyal nga setting misaka gikan sa 19 porsyento ngadto sa 31 porsyento sulod lang sa kapin duha ka tuig. Gawas pa sa 31 porsyento sa mga respondents nga hingpit o partially nga nagpatuman sa AI sa ilang mga operasyon, laing 39 porsyento ang kasamtangang nagsulay o nag-pilot sa teknolohiya.
Ang AI mitumaw isip usa ka importanteng teknolohiya para sa mga tiggama ug mga kompanya sa enerhiya sa tibuok kalibutan, ug ang pag-analisar sa IoT nagtagna nga ang merkado sa mga solusyon sa industrial AI magpakita og kusog nga post-pandemic compound annual growth rate (CAGR) nga 35% aron moabot sa $102.17 bilyon sa 2026.
Ang digital nga panahon mao ang hinungdan sa pag-usbong sa Internet of Things. Makita nga ang pagtungha sa artificial intelligence nakapaspas sa dagan sa pag-uswag sa Internet of Things.
Atong tan-awon ang pipila sa mga hinungdan nga nagduso sa pag-usbong sa industrial AI ug AIoT.
Hinungdan 1: Nagkadaghan ang mga gamit sa software para sa industrial AIoT
Niadtong 2019, sa dihang nagsugod ang Iot analytics sa pagtabon sa industrial AI, diyutay ra ang dedikado nga mga produkto sa AI software gikan sa mga vendor sa operational technology (OT). Sukad niadto, daghang mga vendor sa OT ang misulod sa merkado sa AI pinaagi sa pagpalambo ug paghatag og mga solusyon sa AI software sa porma sa mga plataporma sa AI para sa factory floor.
Sumala sa datos, hapit 400 ka mga vendor ang nagtanyag og AIoT software. Ang gidaghanon sa mga vendor sa software nga miapil sa industriyal nga merkado sa AI misaka pag-ayo sa miaging duha ka tuig. Atol sa pagtuon, ang IoT Analytics nakaila og 634 ka mga supplier sa teknolohiya sa AI ngadto sa mga tiggama/mga kustomer sa industriya. Niini nga mga kompanya, 389 (61.4%) ang nagtanyag og AI software.
Ang bag-ong plataporma sa software sa AI nagpunting sa mga palibot sa industriya. Gawas sa Uptake, Braincube, o C3 AI, nagkadaghan ang mga vendor sa operational technology (OT) nga nagtanyag og dedikado nga mga plataporma sa software sa AI. Ang mga pananglitan naglakip sa Genix Industrial analytics ug AI suite sa ABB, ang FactoryTalk Innovation suite sa Rockwell Automation, ang kaugalingong plataporma sa pagkonsulta sa manufacturing sa Schneider Electric, ug bag-ohay lang, ang mga piho nga add-on. Ang uban niini nga mga plataporma nagtumong sa lain-laing mga gamit. Pananglitan, ang plataporma sa Genix sa ABB naghatag og abante nga analytics, lakip ang mga pre-built nga aplikasyon ug serbisyo para sa pagdumala sa performance sa operasyon, integridad sa asset, pagpadayon ug kahusayan sa supply chain.
Ang mga dagkong kompanya nagbutang sa ilang mga himan sa AI software sa pag-operate.
Ang pagkaanaa sa mga himan sa ai software gimaneho usab sa bag-ong mga himan sa software nga espesipiko sa paggamit nga gihimo sa AWS, mga dagkong kompanya sama sa Microsoft ug Google. Pananglitan, niadtong Disyembre 2020, gipagawas sa AWS ang Amazon SageMaker JumpStart, usa ka bahin sa Amazon SageMaker nga naghatag usa ka hugpong sa mga pre-built ug customizable nga mga solusyon alang sa labing kasagarang mga kaso sa paggamit sa industriya, sama sa PdM, computer vision, ug autonomous driving, Deploy sa pipila lang ka pag-klik.
Ang mga solusyon sa software nga espesipiko sa paggamit (use-case specific software solutions) nagduso sa mga kalamboan sa paggamit (usability).
Ang mga use-case-specific software suite, sama niadtong naka-focus sa predictive maintenance, nahimong mas komon. Naobserbahan sa IoT Analytics nga ang gidaghanon sa mga provider nga naggamit sa AI-based product data management (PdM) software solutions misaka ngadto sa 73 sa sayong bahin sa 2021 tungod sa pag-usbaw sa lain-laing mga tinubdan sa datos ug sa paggamit sa mga pre-training model, ingon man sa kaylap nga pagsagop sa mga teknolohiya sa pagpaayo sa datos.
Hinungdan 2: Ang pagpalambo ug pagmentinar sa mga solusyon sa AI gipasimple
Ang automated machine learning (AutoML) nahimong usa ka standard nga produkto.
Tungod sa pagkakomplikado sa mga buluhaton nga nalangkit sa machine learning (ML), ang paspas nga pagtubo sa mga aplikasyon sa machine learning nakamugna og panginahanglan alang sa mga pamaagi sa machine learning nga magamit nga walay kahanas. Ang resulta nga natad sa panukiduki, ang progresibong automation para sa machine learning, gitawag og AutoML. Nagkalain-laing mga kompanya ang naggamit niini nga teknolohiya isip kabahin sa ilang mga tanyag sa AI aron matabangan ang mga kustomer sa pagpalambo sa mga modelo sa ML ug mas paspas nga pagpatuman sa mga kaso sa paggamit sa industriya. Pananglitan, niadtong Nobyembre 2020, gipahibalo sa SKF ang usa ka produkto nga nakabase sa automL nga naghiusa sa datos sa proseso sa makina uban sa datos sa vibration ug temperatura aron makunhuran ang mga gasto ug makapahimo sa mga bag-ong modelo sa negosyo para sa mga kustomer.
Ang mga operasyon sa machine learning (ML Ops) nagpasayon sa pagdumala ug pagmentinar sa modelo.
Ang bag-ong disiplina sa mga operasyon sa machine learning nagtumong sa pagpasimple sa pagmentinar sa mga modelo sa AI sa mga palibot sa paggama. Ang performance sa usa ka modelo sa AI kasagarang moubos sa paglabay sa panahon tungod kay kini maapektuhan sa daghang mga hinungdan sulod sa planta (pananglitan, mga pagbag-o sa pag-apod-apod sa datos ug mga sumbanan sa kalidad). Tungod niini, ang pagmentinar sa modelo ug mga operasyon sa machine learning nahimong kinahanglanon aron matubag ang taas nga kalidad nga mga kinahanglanon sa mga palibot sa industriya (pananglitan, ang mga modelo nga adunay performance nga ubos sa 99% Mahimong mapakyas sa pag-ila sa pamatasan nga nagbutang sa peligro sa kaluwasan sa mga trabahante).
Sa bag-ohay nga mga tuig, daghang mga startup ang miapil sa wanang sa ML Ops, lakip ang DataRobot, Grid.AI, Pinecone/Zilliz, Seldon, ug Weights & Biases. Ang mga natukod nga kompanya nagdugang mga operasyon sa machine learning sa ilang kasamtangang mga tanyag sa AI software, lakip ang Microsoft, nga nagpaila sa data drift detection sa Azure ML Studio. Kini nga bag-ong bahin nagtugot sa mga tiggamit sa pag-ila sa mga pagbag-o sa pag-apod-apod sa input data nga nagpamenos sa performance sa modelo.
Hinungdan 3: Artipisyal nga paniktik nga gigamit sa kasamtangang mga aplikasyon ug mga kaso sa paggamit
Ang mga tradisyonal nga tighatag og software nagdugang og mga kapabilidad sa AI.
Gawas pa sa kasamtangang dagkong horizontal AI software tools sama sa MS Azure ML, AWS SageMaker, ug Google Cloud Vertex AI, ang tradisyonal nga mga software suites sama sa Computerized Maintenance Management Systems (CAMMS), Manufacturing execution systems (MES) o enterprise resource planning (ERP) mahimo na karon nga mapauswag pag-ayo pinaagi sa pagdugang og mga kapabilidad sa AI. Pananglitan, ang ERP provider nga Epicor Software nagdugang og mga kapabilidad sa AI sa kasamtangang mga produkto niini pinaagi sa Epicor Virtual Assistant (EVA). Ang mga intelligent EVA agent gigamit aron awtomatiko ang mga proseso sa ERP, sama sa pag-reschedule sa mga operasyon sa paggama o paghimo og mga simpleng pangutana (pananglitan, pagkuha og mga detalye bahin sa presyo sa produkto o ang gidaghanon sa magamit nga mga piyesa).
Ang mga industrial use case gi-upgrade pinaagi sa paggamit sa AIoT.
Daghang mga gamit sa industriya ang gipauswag pinaagi sa pagdugang sa mga kapabilidad sa AI sa kasamtangang imprastraktura sa hardware/software. Usa ka klaro nga pananglitan mao ang machine vision sa mga aplikasyon sa pagkontrol sa kalidad. Ang tradisyonal nga mga sistema sa machine vision nagproseso sa mga imahe pinaagi sa integrated o discrete nga mga kompyuter nga adunay espesyal nga software nga nag-evaluate sa gitakda nang daan nga mga parameter ug mga threshold (pananglitan, taas nga contrast) aron mahibal-an kung ang mga butang nagpakita og mga depekto. Sa daghang mga kaso (pananglitan, mga elektronik nga sangkap nga adunay lainlaing mga porma sa mga kable), ang gidaghanon sa mga false positive taas kaayo.
Apan, kini nga mga sistema gibuhi pag-usab pinaagi sa artificial intelligence. Pananglitan, ang industrial machine Vision provider nga Cognex nagpagawas ug bag-ong Deep Learning tool (Vision Pro Deep Learning 2.0) niadtong Hulyo 2021. Ang bag-ong mga himan gihiusa sa tradisyonal nga mga sistema sa panan-aw, nga nagtugot sa mga end user sa paghiusa sa deep learning uban sa tradisyonal nga mga himan sa panan-aw sa parehas nga aplikasyon aron matubag ang lisud nga medikal ug elektronik nga mga palibot nga nanginahanglan tukma nga pagsukod sa mga garas, kontaminasyon ug uban pang mga depekto.
Hinungdan 4: Gipauswag ang hardware sa industriyal nga AIoT
Kusog nga nag-uswag ang mga AI chips.
Ang mga embedded hardware AI chips kusog nga nagtubo, nga adunay lainlaing mga kapilian nga magamit aron suportahan ang pag-uswag ug pag-deploy sa mga modelo sa AI. Ang mga pananglitan naglakip sa pinakabag-o nga graphics processing units (Gpus) sa NVIDIA, ang A30 ug A10, nga gipaila kaniadtong Marso 2021 ug angay alang sa mga kaso sa paggamit sa AI sama sa mga sistema sa rekomendasyon ug mga sistema sa panan-aw sa kompyuter. Laing pananglitan mao ang ikaupat nga henerasyon nga Tensors Processing Units (TPus) sa Google, nga mga gamhanan nga special-purpose integrated circuits (ASics) nga makab-ot hangtod sa 1,000 ka pilo nga dugang nga kahusayan ug katulin sa pag-uswag ug pag-deploy sa modelo alang sa piho nga mga workload sa AI (pananglitan, pag-ila sa butang, klasipikasyon sa imahe, ug mga benchmark sa rekomendasyon). Ang paggamit sa dedikado nga AI hardware nagpamenos sa oras sa pagkalkula sa modelo gikan sa mga adlaw ngadto sa mga minuto, ug napamatud-an nga usa ka game changer sa daghang mga kaso.
Ang gamhanang AI hardware anaa dayon pinaagi sa pay-per-use model.
Ang mga superscale nga negosyo kanunay nga nag-upgrade sa ilang mga server aron magamit ang mga computing resources sa cloud aron ang mga end user makapatuman sa mga industrial AI application. Pananglitan, niadtong Nobyembre 2021, gipahibalo sa AWS ang opisyal nga pagpagawas sa pinakabag-o nga GPU-based instances niini, ang Amazon EC2 G5, nga gipadagan sa NVIDIA A10G Tensor Core GPU, para sa lain-laing mga ML application, lakip ang computer vision ug recommendation engine. Pananglitan, ang detection systems provider nga Nanotronics naggamit sa Amazon EC2 nga mga ehemplo sa AI-based quality control solution niini aron mapadali ang mga paningkamot sa pagproseso ug makab-ot ang mas tukma nga detection rates sa paghimo og mga microchip ug nanotube.
Konklusyon ug Palaaboton
Mogawas na ang AI gikan sa pabrika, ug kini makita sa tanang dapit sa mga bag-ong aplikasyon, sama sa AI-based PdM, ug isip mga pagpaayo sa kasamtangang software ug mga gamit. Ang mga dagkong negosyo naglunsad og daghang gamit sa AI ug nagreport og kalampusan, ug kadaghanan sa mga proyekto adunay taas nga balik sa puhunan. Sa kinatibuk-an, ang pag-usbaw sa cloud, mga plataporma sa IoT, ug gamhanang mga AI chip naghatag og plataporma alang sa bag-ong henerasyon sa software ug pag-optimize.
Oras sa pag-post: Enero 12, 2022