Sumala sa bag-o lang gipagawas nga Industrial AI ug AI Market Report 2021-2026, ang rate sa pagsagop sa AI sa Industrial Settings misaka gikan sa 19 porsyento ngadto sa 31 porsyento sulod lamang sa duha ka tuig.Gawas pa sa 31 porsyento sa mga respondents nga hingpit o bahin nga naglunsad sa AI sa ilang mga operasyon, laing 39 porsyento ang karon nagsulay o nag-pilot sa teknolohiya.
Ang AI mitumaw isip usa ka yawe nga teknolohiya alang sa mga tiggama ug mga kompanya sa enerhiya sa tibuuk kalibutan, ug ang pag-analisar sa IoT nagtagna nga ang merkado sa mga solusyon sa AI sa industriya magpakita usa ka lig-on nga post-pandemic compound annual growth rate (CAGR) nga 35% aron makaabot sa $102.17 bilyon sa 2026.
Ang digital age nanganak sa Internet of Things.Makita nga ang pagtunga sa artipisyal nga paniktik nagpadali sa dagan sa pag-uswag sa Internet of Things.
Atong tan-awon ang pipila sa mga hinungdan nga nagduso sa pagsaka sa industriyal nga AI ug AIoT.
Factor 1: Nagkadaghan ang software tool para sa industriyal nga AIoT
Sa 2019, sa dihang ang Iot analytics nagsugod sa pagtabon sa industriyal nga AI, adunay pipila nga gipahinungod nga mga produkto sa software sa AI gikan sa mga tigbaligya sa teknolohiya sa operasyon (OT).Sukad niadto, daghang mga tigbaligya sa OT ang nakasulod sa merkado sa AI pinaagi sa pagpalambo ug paghatag mga solusyon sa software sa AI sa porma sa mga platform sa AI alang sa salog sa pabrika.
Sumala sa datos, dul-an sa 400 ka mga vendor ang nagtanyag sa AIoT software.Ang gidaghanon sa mga tigbaligya sa software nga miapil sa industriyal nga merkado sa AI miuswag pag-ayo sa miaging duha ka tuig.Atol sa pagtuon, gipaila sa IoT Analytics ang 634 nga mga supplier sa teknolohiya sa AI sa mga tiggama / mga kostumer sa industriya.Niini nga mga kompanya, 389 (61.4%) ang nagtanyag sa software sa AI.
Ang bag-ong platform sa software sa AI nagpunting sa mga palibot sa industriya.Labaw sa Uptake, Braincube, o C3 AI, nagkadaghan nga mga tigbaligya sa teknolohiya sa operasyon (OT) ang nagtanyag gipahinungod nga mga platform sa software sa AI.Ang mga pananglitan naglakip sa ABB's Genix Industrial analytics ug AI suite, FactoryTalk Innovation suite sa Rockwell Automation, kaugalingong manufacturing consulting platform sa Schneider Electric, ug bag-o lang, piho nga mga add-on.Ang pila sa kini nga mga platform nagpunting sa daghang mga kaso sa paggamit.Pananglitan, ang plataporma sa Genix sa ABB naghatag og mga advanced analytics, lakip ang mga pre-built nga aplikasyon ug serbisyo para sa operational performance management, asset integrity, sustainability ug supply chain efficiency.
Ang mga dagkong kompanya nagbutang sa ilang mga gamit sa software sa salog sa tindahan.
Ang pagkaanaa sa ai software tools gimaneho usab sa bag-ong use-case specific software tools nga gihimo sa AWS, dagkong kompanya sama sa Microsoft ug Google.Pananglitan, kaniadtong Disyembre 2020, gipagawas sa AWS ang Amazon SageMaker JumpStart, usa ka bahin sa Amazon SageMaker nga naghatag usa ka set sa pre-built ug napasadya nga mga solusyon alang sa labing kasagaran nga mga kaso sa paggamit sa industriya, sama sa PdM, panan-aw sa kompyuter, ug awtonomiya nga pagmaneho, I-deploy nga adunay pipila lang ka pag-klik.
Ang mga solusyon sa software nga espesipiko sa paggamit sa kaso nagduso sa mga pagpaayo sa usability.
Ang mga suite sa software nga espesipiko sa paggamit sa kaso, sama niadtong naka-focus sa predictive maintenance, nahimong mas komon.Ang IoT Analytics nakamatikod 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 pagsaka sa lain-laing mga tinubdan sa datos ug sa paggamit sa mga pre-training nga mga modelo, ingon man sa kaylap. pagsagop sa mga teknolohiya sa pagpaayo sa datos.
Factor 2: Ang pagpalambo ug pagmentinar sa mga solusyon sa AI gipasayon
Ang automated machine learning (AutoML) nahimong standard nga produkto.
Tungod sa kakomplikado sa mga buluhaton nga nalangkit sa pagkat-on sa makina (ML), ang paspas nga pagtubo sa mga aplikasyon sa pagkat-on sa makina nakamugna og panginahanglan alang sa mga pamaagi sa pagkat-on sa makina nga wala sa estante nga magamit nga wala’y kahanas.Ang resulta nga natad sa panukiduki, progresibong automation alang sa pagkat-on sa makina, gitawag nga AutoML.Usa ka lainlaing mga kompanya ang nagpahimulos sa kini nga teknolohiya isip bahin sa ilang mga tanyag sa AI aron matabangan ang mga kostumer nga makahimo og mga modelo sa ML ug mas paspas nga ipatuman ang mga kaso sa paggamit sa industriya.Kaniadtong Nobyembre 2020, pananglitan, gipahibalo sa SKF ang usa ka produkto nga nakabase sa automL nga naghiusa sa datos sa proseso sa makina nga adunay data sa pag-vibrate ug temperatura aron makunhuran ang mga gasto ug mahatagan ang mga bag-ong modelo sa negosyo alang sa mga kustomer.
Ang mga operasyon sa pagkat-on sa makina (ML Ops) nagpasimple sa pagdumala ug pagmentinar sa modelo.
Ang bag-ong disiplina sa mga operasyon sa pagkat-on sa makina nagtumong sa pagpayano sa pagpadayon sa mga modelo sa AI sa mga palibot sa paggama.Ang pasundayag sa usa ka modelo sa AI kasagarang mous-os sa paglabay sa panahon tungod kay apektado kini sa daghang mga butang sulod sa planta (pananglitan, mga pagbag-o sa pag-apod-apod sa datos ug mga sumbanan sa kalidad).Ingon usa ka sangputanan, ang pagmentinar sa modelo ug ang mga operasyon sa pagkat-on sa makina nahimong kinahanglanon aron matubag ang taas nga kalidad nga mga kinahanglanon sa mga palibot sa industriya (pananglitan, ang mga modelo nga adunay pasundayag nga ubos sa 99% Mahimong mapakyas sa pag-ila sa pamatasan nga makadaot sa kaluwasan sa trabahante).
Sa bag-ohay nga mga tuig, daghang mga startup ang miapil sa ML Ops space, lakip ang DataRobot, Grid.AI, Pinecone/Zilliz, Seldon, ug Weights & Biases.Ang mga natukod nga kompanya nagdugang mga operasyon sa pagkat-on sa makina sa ilang naa na nga mga tanyag sa software sa AI, lakip ang Microsoft, nga nagpaila sa data drift detection sa Azure ML Studio.Kining bag-ong feature makapahimo sa mga tiggamit sa pag-ila sa mga kausaban sa pag-apod-apod sa input data nga makadaut sa performance sa modelo.
Factor 3: Ang artificial intelligence nga gigamit sa kasamtangan nga mga aplikasyon ug mga kaso sa paggamit
Ang tradisyonal nga mga tighatag sa software nagdugang mga kapabilidad sa AI.
Dugang pa sa naglungtad nga dako nga pinahigda nga AI software tool sama sa MS Azure ML, AWS SageMaker, ug Google Cloud Vertex AI, tradisyonal nga software suites sama sa Computerized Maintenance Management Systems (CAMMS), Manufacturing execution systems (MES) o enterprise resource planning (ERP) mahimo na nga mapauswag pag-ayo pinaagi sa pag-inject sa mga kapabilidad sa AI.Pananglitan, ang ERP provider nga Epicor Software nagdugang mga kapabilidad sa AI sa mga naa na nga produkto niini pinaagi sa Epicor Virtual Assistant (EVA).Ang mga intelihente nga ahente sa EVA gigamit sa pag-automate sa mga proseso sa ERP, sama sa pag-reschedule sa mga operasyon sa paggama o paghimo og yano nga mga pangutana (pananglitan, pagkuha sa mga detalye bahin sa pagpresyo sa produkto o ang gidaghanon sa magamit nga mga bahin).
Ang mga kaso sa paggamit sa industriya gi-upgrade pinaagi sa paggamit sa AIoT.
Daghang mga kaso sa paggamit sa industriya ang gipauswag pinaagi sa pagdugang mga kapabilidad sa AI sa naa na nga imprastraktura sa hardware/software.Ang usa ka tin-aw nga pananglitan mao ang panan-aw sa makina sa mga aplikasyon sa pagkontrol sa kalidad.Ang tradisyonal nga mga sistema sa panan-awon sa makina nagproseso sa mga imahe pinaagi sa integrated o discrete nga mga kompyuter nga adunay espesyal nga software nga nagtimbang-timbang sa gitakda nang daan nga mga parameter ug mga sukaranan (pananglitan, taas nga kalainan) aron mahibal-an kung adunay mga depekto ang mga butang.Sa daghang mga kaso (pananglitan, mga elektronik nga sangkap nga adunay lainlaing mga porma sa mga kable), ang gidaghanon sa mga sayup nga positibo taas kaayo.
Bisan pa, kini nga mga sistema gibuhi pag-usab pinaagi sa artipisyal nga paniktik.Pananglitan, ang industriyal nga makina nga 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 nag-integrate sa tradisyonal nga mga sistema sa panan-aw, nga makapahimo sa mga end user sa pagkombinar sa lawom nga pagkat-on uban sa tradisyonal nga mga himan sa panan-aw sa samang aplikasyon ngadto sa makatagbo sa gikinahanglan nga medikal ug elektronik nga palibot nga nagkinahanglan og saktong pagsukod sa mga garas, kontaminasyon ug uban pang mga depekto.
Factor 4: Ang industriyal nga AIoT hardware gipauswag
Ang AI chips paspas nga nag-uswag.
Ang naka-embed nga hardware AI chips paspas nga mitubo, 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 mga yunit sa pagproseso sa graphics (Gpus) sa NVIDIA, ang A30 ug A10, nga gipaila niadtong Marso 2021 ug angayan alang sa mga kaso sa paggamit sa AI sama sa mga sistema sa rekomendasyon ug mga sistema sa panglantaw sa kompyuter.Ang laing pananglitan mao ang ika-upat nga henerasyon sa Google nga Tensors Processing Units (TPus), nga gamhanan nga espesyal nga katuyoan integrated circuits (ASics) nga makab-ot hangtod sa 1,000 ka pilo nga mas episyente ug katulin sa pagpalambo sa modelo ug pag-deploy alang sa piho nga mga workload sa AI (pananglitan, pagtuki sa butang. , klasipikasyon sa imahe, ug mga sukdanan sa rekomendasyon).Ang paggamit sa gipahinungod nga hardware sa AI nagpamenos sa oras sa pagkalkula sa modelo gikan sa mga adlaw hangtod sa mga minuto, ug napamatud-an nga usa ka tig-ilis sa dula sa daghang mga kaso.
Ang kusgan nga hardware sa AI magamit dayon pinaagi sa usa ka modelo nga pay-per-use.
Ang mga superscale nga negosyo kanunay nga nag-upgrade sa ilang mga server aron magamit ang mga kapanguhaan sa pag-compute sa panganod aron ang mga tiggamit sa katapusan makapatuman sa mga aplikasyon sa industriyal nga AI.Sa Nobyembre 2021, pananglitan, gipahibalo sa AWS ang opisyal nga pagpagawas sa labing bag-o nga mga instance nga nakabase sa GPU, ang Amazon EC2 G5, nga gipadagan sa NVIDIA A10G Tensor Core GPU, alang sa lainlaing mga aplikasyon sa ML, lakip ang panan-aw sa kompyuter ug mga makina sa rekomendasyon.Pananglitan, ang tighatag sa mga sistema sa pagtuki nga Nanotronics naggamit sa Amazon EC2 nga mga pananglitan sa iyang nakabase sa AI nga solusyon sa pagkontrol sa kalidad aron mapadali ang mga paningkamot sa pagproseso ug makab-ot ang mas tukma nga mga rate sa pagkakita sa paghimo sa mga microchips ug nanotubes.
Konklusyon ug Prospect
Ang AI mogawas sa pabrika, ug kini mahimong ubiquitous sa mga bag-ong aplikasyon, sama sa AI-based nga PdM, ug isip mga pagpaayo sa kasamtangan nga software ug mga kaso sa paggamit.Ang mga dagkong negosyo naglunsad og daghang mga kaso sa paggamit sa AI ug nagreport sa kalampusan, ug kadaghanan sa mga proyekto adunay taas nga pagbalik sa pamuhunan.Sa kinatibuk-an, ang pagsaka sa panganod, mga platform sa iot ug kusgan nga mga chip sa AI naghatag usa ka plataporma alang sa usa ka bag-ong henerasyon sa software ug pag-optimize.
Oras sa pag-post: Ene-12-2022