Samkvæmt nýútkominni AI og AI markaðsskýrslu frá Industrial AI og AI 2021-2026 jókst ættleiðingarhlutfall AI í iðnaðarumhverfi úr 19 prósent í 31 prósent á rúmum tveimur árum. Til viðbótar við 31 prósent svarenda sem hafa að fullu eða að hluta til rúlla út AI í rekstri sínum, eru 39 prósent til viðbótar að prófa eða stýra tækninni.
AI er að koma fram sem lykiltækni fyrir framleiðendur og orkufyrirtæki um allan heim og IoT greining spáir því að iðnaðar AI lausnir markaðurinn muni sýna sterkan árlegan vaxtarhraða eftir pandemic (CAGR) upp á 35% til að ná 102,17 milljörðum dala árið 2026.
Stafrænöldin hefur alið internet hlutanna. Það má sjá að tilkoma gervigreindar hefur flýtt fyrir þróun þróunar Internet hlutanna.
Við skulum kíkja á nokkra þætti sem knýja upp hækkun iðnaðar AI og AIOT.
Þáttur 1: Sífellt fleiri hugbúnaðartæki fyrir iðnaðar AIOT
Árið 2019, þegar IoT Analytics byrjaði að ná til Industrial AI, voru fáar sérstakar AI hugbúnaðarvörur frá OT) framleiðendum. Síðan þá hafa margir söluaðilar farið inn á AI markaðinn með því að þróa og útvega AI hugbúnaðarlausnir í formi AI palla fyrir verksmiðjugólfið.
Samkvæmt gögnum bjóða næstum 400 söluaðilar AIOT hugbúnað. Fjöldi hugbúnaðarframleiðenda sem taka þátt í iðnaðar AI markaði hefur aukist verulega á síðustu tveimur árum. Meðan á rannsókninni stóð benti IoT Analytics 634 birgjar AI tækni við framleiðendur/iðnaðar viðskiptavini. Af þessum fyrirtækjum bjóða 389 (61,4%) AI hugbúnað.
Nýi AI hugbúnaðarpallurinn fjallar um iðnaðarumhverfi. Fyrir utan upptöku, Braincube eða C3 AI, er vaxandi fjöldi framleiðenda rekstrartækni (OT) að bjóða upp á sérstaka AI hugbúnaðarpalla. Sem dæmi má nefna ABB's Genix Industrial Analytics og AI Suite, Rockwell Automation's FactoryTalk Innovation Suite, Schneider eigin framleiðsluvettvang Schneider, og nýlega sérstök viðbót. Sumir af þessum pöllum miða við fjölbreytt úrval af tilvikum. Sem dæmi má nefna að Genix pallur ABB veitir háþróaða greiningar, þar með talið fyrirfram byggð forrit og þjónustu fyrir rekstrarárangursstjórnun, heiðarleika eigna, sjálfbærni og skilvirkni framboðs keðju.
Stór fyrirtæki eru að setja AI hugbúnaðartæki sín á búðargólfið.
Framboð á AI hugbúnaðartækjum er einnig drifið áfram af nýjum hugbúnaðartækjum sem eru notaðir af AWS, stórum fyrirtækjum eins og Microsoft og Google. Til dæmis, í desember 2020, sendi AWS frá sér Amazon Sagemaker Jumpstart, eiginleika Amazon Sagemaker sem veitir mengi fyrirframbyggðra og sérsniðinna lausna fyrir algengustu tilvikin í iðnaðarnotkun, svo sem PDM, tölvusjón og sjálfstæðan akstur, dreifðu með örfáum smellum.
Sértækar hugbúnaðarlausnir sem nota til að knýja fram endurbætur á nothæfi.
Notkunar-sértækar hugbúnaðarsvítur, svo sem þær sem einbeita sér að fyrirsjáanlegu viðhaldi, verða algengari. IoT Analytics tók fram að fjöldi veitenda sem notuðu AI-undirstaða vörugagnastjórnun (PDM) hugbúnaðarlausnir hækkuðu í 73 snemma árs 2021 vegna aukningar á fjölbreyttum gagnaheimildum og notkun forþjálfunarlíkana, svo og útbreiddrar notkunar gagnaaukunartækni.
Þáttur 2: Þróun og viðhald AI lausna er verið að einfalda
Sjálfvirk vélanám (AUTORL) er að verða venjuleg vara.
Vegna margbreytileika verkefnanna sem tengjast vélanámi (ML) hefur ör vöxtur vélanámsaðgerða skapað þörf fyrir vélarannsóknaraðferðir sem ekki eru notaðar sem hægt er að nota án sérfræðiþekkingar. Rannsóknarsviðið sem af því leiðir, framsækin sjálfvirkni fyrir vélanám, er kallað AutomaL. Margvísleg fyrirtæki nýta þessa tækni sem hluta af AI framboði sínu til að hjálpa viðskiptavinum að þróa ML líkön og innleiða tilvik í iðnaðarnotkun hraðar. Í nóvember 2020, til dæmis, tilkynnti SKF sjálfvirkt vöru sem sameinar vélaferilgögn með titrings- og hitastigsgögnum til að draga úr kostnaði og gera nýjum viðskiptamódelum fyrir viðskiptavini.
Vélarnámsaðgerðir (ML OPS) Einfalda líkanastjórnun og viðhald.
Nýja agi vélanáms aðgerða miðar að því að einfalda viðhald AI líkana í framleiðsluumhverfi. Árangur AI líkans brýtur venjulega niður með tímanum þar sem það hefur áhrif á nokkra þætti innan verksmiðjunnar (til dæmis breytingar á dreifingu gagna og gæðastaðla). Fyrir vikið hefur viðhald á líkanum og vélanámi orðið nauðsynleg til að uppfylla hágæða kröfur iðnaðarumhverfis (til dæmis, líkön með afköst undir 99% geta ekki greint hegðun sem stofnar öryggi starfsmanna í hættu).
Undanfarin ár hafa margir sprotafyrirtæki gengið til liðs við ML Ops rýmið, þar á meðal Datarobot, Grid.ai, Pinecone/Zilliz, Seldon og Weights & Biases. Stofnuð fyrirtæki hafa bætt við vélanámsaðgerðir við núverandi AI hugbúnaðarframboð, þar á meðal Microsoft, sem kynnti uppgötvun gagnadreifingar í Azure ML Studio. Þessi nýi eiginleiki gerir notendum kleift að greina breytingar á dreifingu innsláttargagna sem brjóta niður afköst líkansins.
Þáttur 3: Gervigreind beitt við fyrirliggjandi forrit og nota mál
Hefðbundnir hugbúnaðaraðilar bæta við AI getu.
Til viðbótar við núverandi stór lárétta AI hugbúnaðartæki eins og MS Azure ML, AWS SageMaker og Google Cloud Vertex AI, er hefðbundin hugbúnaðarsvítur eins og tölvutæku viðhaldsstjórnunarkerfi (CAMM), framleiðsla framkvæmdar kerfa (MES) eða Enterprise Resource Planning (ERP) er nú hægt að bæta verulega með því að sprauta AI getu. Sem dæmi má nefna að EPICOR hugbúnaður EPICOR bætir AI getu við núverandi vörur sínar í gegnum Epicor Virtual Assistant (EVA). Greindir EVA umboðsmenn eru notaðir til að gera sjálfvirkan ERP ferla, svo sem endurskipulagningu framleiðsluaðgerða eða framkvæma einfaldar fyrirspurnir (til dæmis að fá upplýsingar um verðlagningu vöru eða fjölda tiltækra hluta).
Verið er að uppfæra mál í iðnaðarnotkun með því að nota AIOT.
Verið er að auka nokkur tilvik í iðnaðarnotkun með því að bæta AI getu við núverandi vélbúnaðar/hugbúnaðarinnviði. Skemmt dæmi er vélarsýn í gæðaeftirlitsforritum. Hefðbundin sjónskerfi vélar vinna úr myndum í gegnum samþættar eða stakar tölvur búnar sérhæfðum hugbúnaði sem metur fyrirfram ákveðnar breytur og viðmiðunarmörk (td mikla andstæða) til að ákvarða hvort hlutir sýna galla. Í mörgum tilvikum (til dæmis rafrænum íhlutum með mismunandi raflögn) er fjöldi rangra jákvæða mjög mikill.
Hins vegar er verið að endurvekja þessi kerfi með gervigreind. Sem dæmi má nefna að Cognex, Vision Provider Cognex, sendi frá sér nýtt Deep Learning tól (Vision Pro Deep Learning 2.0) í júlí 2021. Nýju verkfærin samþætta við hefðbundin sjónkerfi, sem gerir endanotendum kleift að sameina djúpt nám við hefðbundin sjónverkfæri í sömu notkun til að mæta krefjandi læknisfræðilegu og rafrænu umhverfi sem krefst nákvæmrar mælingar á rispum, mengun og öðrum göllum.
Þáttur 4: Iðnaðar AIOT vélbúnaður er bættur
AI franskar batna hratt.
Innbyggðir AI flísar vélbúnaðar vaxa hratt, með ýmsum valkostum sem eru í boði til að styðja við þróun og dreifingu AI gerða. Sem dæmi má nefna nýjustu grafíkvinnslueiningar NVIDIA (GPU), A30 og A10, sem voru kynnt í mars 2021 og henta fyrir AI notkunartilfelli eins og meðmælakerfi og tölvusjónskerfi. Annað dæmi er fjórða kynslóð Tensors Processing Units (TPUS), sem eru öflug sérstök tilgangs samþætt hringrás (ASICS) sem getur náð allt að 1.000 sinnum meiri skilvirkni og hraða í þróun líkans og dreifingu fyrir sérstakt AI vinnuálag (td hlutargreining, myndaflokkun og ráðleggingarviðmið). Með því að nota sérstaka AI vélbúnað dregur úr útreikningstíma líkans frá dögum til mínútur og hefur reynst vera leikjaskipti í mörgum tilvikum.
Öflugur AI vélbúnaður er strax fáanlegur með líkan fyrir borgun fyrir notkun.
Superscale fyrirtæki eru stöðugt að uppfæra netþjóna sína til að gera tölvuauðlindir aðgengilegar í skýinu svo að notendur geti innleitt iðnaðar AI forrit. Í nóvember 2021 tilkynnti AWS til dæmis opinbera útgáfu af nýjustu tilvikum GPU, Amazon EC2 G5, knúin af NVIDIA A10G Tensor Core GPU, fyrir margs konar ML forrit, þar á meðal tölvusjón og meðmælavélar. Til dæmis notar Nanotronics greiningarkerfi Nanotronics Amazon EC2 dæmi um AI-byggða gæðaeftirlit lausn þess til að flýta fyrir vinnslustarfi og ná nákvæmari uppgötvunarhlutfalli við framleiðslu á örflögu og nanotubes.
Ályktun og horfur
AI er að koma út úr verksmiðjunni og það verður alls staðar nálægur í nýjum forritum, svo sem AI-undirstaða PDM, og sem endurbætur á núverandi hugbúnaði og nota mál. Stór fyrirtæki eru að rúlla nokkrum AI notkunartilvikum og tilkynna árangur og flest verkefni hafa mikla arðsemi. Allt í allt veitir hækkun skýsins, IoT pallar og öflug AI flís vettvangur fyrir nýja kynslóð hugbúnaðar og hagræðingar.
Post Time: Jan-12-2022