Samkvæmt nýútgefna skýrslu um gervigreind í iðnaði og markað gervigreindar fyrir árin 2021-2026 jókst notkun gervigreindar í iðnaði úr 19 prósentum í 31 prósent á rétt rúmum tveimur árum. Auk 31 prósent svarenda sem hafa að hluta eða að fullu innleitt gervigreind í starfsemi sinni eru 39 prósent nú að prófa eða gera tilraun með tæknina.
Gervigreind er að koma fram sem lykiltækni fyrir framleiðendur og orkufyrirtæki um allan heim, og greining á hlutum hlutanna spáir því að markaður fyrir iðnaðarlausnir fyrir gervigreind muni sýna sterkan samsettan árlegan vöxt (CAGR) eftir heimsfaraldurinn upp á 35% og ná 102,17 milljörðum dala árið 2026.
Stafræna öldin hefur alið af sér Internetið hlutanna. Það má sjá að tilkoma gervigreindar hefur hraðað þróun Internetsins hlutanna.
Við skulum skoða nokkra af þeim þáttum sem knýja áfram aukningu iðnaðargervigreindar og AIoT.
Þáttur 1: Fleiri og fleiri hugbúnaðartól fyrir iðnaðar AIoT
Árið 2019, þegar greiningar á hlutum internetsins fóru að ná yfir iðnaðargervigreind, voru fáar sérhæfðar hugbúnaðarvörur fyrir gervigreind frá framleiðendum rekstrartækni (OT). Síðan þá hafa margir framleiðendur OT komið inn á markaðinn fyrir gervigreind með því að þróa og bjóða upp á hugbúnaðarlausnir fyrir gervigreind í formi gervigreindarpalla fyrir verksmiðjugólfið.
Samkvæmt gögnum bjóða næstum 400 söluaðilar upp á hugbúnað fyrir gervigreind (AIoT). Fjöldi hugbúnaðarframleiðenda sem ganga til liðs við markaðinn fyrir iðnaðargervigreind hefur aukist gríðarlega á síðustu tveimur árum. Í rannsókninni fann IoT Analytics 634 birgja gervigreindartækni til framleiðenda/iðnaðarviðskiptavina. Af þessum fyrirtækjum bjóða 389 (61,4%) upp á hugbúnað fyrir gervigreind.
Nýja hugbúnaðarvettvangurinn fyrir gervigreind einbeitir sér að iðnaðarumhverfi. Auk Uptake, Braincube eða C3 AI bjóða vaxandi fjöldi framleiðenda rekstrartækni (OT) upp á sérstaka hugbúnaðarvettvanga fyrir gervigreind. Dæmi um þetta eru Genix Industrial greiningar- og gervigreindarpakka ABB, FactoryTalk Innovation pakki Rockwell Automation, ráðgjafarvettvangur Schneider Electric fyrir framleiðslu og nýlega sértækar viðbætur. Sumir þessara vettvanga miða á fjölbreytt notkunarsvið. Til dæmis býður Genix vettvangur ABB upp á háþróaða greiningu, þar á meðal tilbúnar forrit og þjónustu fyrir rekstrarstjórnun, eignaheilindi, sjálfbærni og skilvirkni framboðskeðjunnar.
Stórfyrirtæki eru að setja gervigreindarhugbúnaðartól sín á verksmiðjugólfið.
Framboð á hugbúnaðartólum fyrir gervigreind er einnig knúið áfram af nýjum hugbúnaðartólum sem eru sértæk fyrir notkunartilvik, þróuð af AWS og stórum fyrirtækjum eins og Microsoft og Google. Til dæmis gaf AWS út Amazon SageMaker JumpStart í desember 2020, eiginleika í Amazon SageMaker sem býður upp á safn af fyrirfram smíðuðum og sérsniðnum lausnum fyrir algengustu iðnaðarnotkunartilvikin, svo sem PdM, tölvusjón og sjálfkeyrandi akstur, sem hægt er að setja upp með örfáum smellum.
Hugbúnaðarlausnir sem eru sértækar fyrir notkunartilvik eru að auka nothæfi.
Hugbúnaðarlausnir sem eru sértækar fyrir notkunartilvik, eins og þær sem einbeita sér að fyrirbyggjandi viðhaldi, eru að verða algengari. IoT Analytics komst að því að fjöldi þjónustuaðila sem nota hugbúnaðarlausnir fyrir vörugagnastjórnun (PdM) sem byggja á gervigreind jókst í 73 í byrjun árs 2021 vegna aukinnar fjölbreytni gagnalinda og notkunar á forþjálfunarlíkönum, sem og útbreiddrar notkunar á gagnabætingartækni.
Þáttur 2: Þróun og viðhald á gervigreindarlausnum er einfölduð
Sjálfvirk vélanám (AutoML) er að verða staðlað vara.
Vegna flækjustigs verkefna sem tengjast vélanámi (ML) hefur hraður vöxtur vélanámsforrita skapað þörf fyrir tilbúnar vélanámsaðferðir sem hægt er að nota án sérþekkingar. Rannsóknarsviðið sem af þessu hlýst, framsækin sjálfvirkni fyrir vélanám, kallast AutoML. Fjölmörg fyrirtæki nýta sér þessa tækni sem hluta af gervigreindartilboðum sínum til að hjálpa viðskiptavinum að þróa vélanámslíkön og innleiða iðnaðarnotkunartilvik hraðar. Í nóvember 2020 tilkynnti SKF til dæmis um AutoML-byggða vöru sem sameinar gögn um vélaferli við titrings- og hitastigsgögn til að draga úr kostnaði og gera viðskiptavinum kleift að nýta nýjar viðskiptamódel.
Vélanám (ML Ops) einfalda stjórnun og viðhald líkana.
Nýja fræðigreinin um vélanám miðar að því að einfalda viðhald gervigreindarlíkana í framleiðsluumhverfi. Afköst gervigreindarlíkans versna venjulega með tímanum þar sem þau verða fyrir áhrifum af ýmsum þáttum innan verksmiðjunnar (til dæmis breytingum á gagnadreifingu og gæðastöðlum). Þar af leiðandi hefur viðhald líkana og vélanám orðið nauðsynlegt til að uppfylla kröfur um gæði iðnaðarumhverfis (til dæmis geta líkön með afköst undir 99% ekki greint hegðun sem stofnar öryggi starfsmanna í hættu).
Á undanförnum árum hafa mörg sprotafyrirtæki gengið til liðs við vélanámsgeirann, þar á meðal DataRobot, Grid.AI, Pinecone/Zilliz, Seldon og Weights & Biases. Rótgróin fyrirtæki hafa bætt vélanámsaðgerðum við núverandi gervigreindarhugbúnað sinn, þar á meðal Microsoft, sem kynnti til sögunnar gagnareiknunargreiningu í Azure ML Studio. Þessi nýi eiginleiki gerir notendum kleift að greina breytingar á dreifingu inntaksgagna sem draga úr afköstum líkana.
Þáttur 3: Gervigreind notuð í núverandi forritum og notkunartilvikum
Hefðbundnir hugbúnaðarframleiðendur eru að bæta við gervigreindarmöguleikum.
Auk núverandi stórra láréttra gervigreindarhugbúnaðartóla eins og MS Azure ML, AWS SageMaker og Google Cloud Vertex AI, er nú hægt að bæta verulega hefðbundnar hugbúnaðarsvítur eins og tölvustýrð viðhaldsstjórnunarkerfi (CAMMS), framleiðslukerfi (MES) eða fyrirtækjaauðlindaáætlun (ERP) með því að bæta við gervigreindarmöguleikum. Til dæmis er ERP-veitan Epicor Software að bæta gervigreindarmöguleikum við núverandi vörur sínar í gegnum Epicor Virtual Assistant (EVA). Greindar EVA-umboðsmenn eru notaðir til að gera ERP-ferla sjálfvirkan, svo sem að endurskipuleggja framleiðsluaðgerðir eða framkvæma einfaldar fyrirspurnir (til dæmis að fá upplýsingar um verð á vöru eða fjölda tiltækra varahluta).
Notkunartilvik í iðnaði eru uppfærð með því að nota AIoT.
Nokkur notkunartilvik í iðnaði eru að verða betri með því að bæta gervigreind við núverandi vélbúnaðar-/hugbúnaðarinnviði. Ljóst dæmi er vélasjón í gæðaeftirlitsforritum. Hefðbundin vélasjónarkerfi vinna úr myndum í gegnum samþættar eða stakar tölvur sem eru búnar sérhæfðum hugbúnaði sem metur fyrirfram ákveðnar breytur og þröskulda (t.d. mikla birtuskil) til að ákvarða hvort hlutir sýni galla. Í mörgum tilfellum (til dæmis rafeindaíhlutir með mismunandi lögun raflagna) er fjöldi falskra jákvæðra niðurstaðna mjög mikill.
Þessi kerfi eru þó endurlífguð með gervigreind. Til dæmis gaf Cognex, framleiðandi iðnaðarvélasjónkerfa, út nýtt djúpnámsverkfæri (Vision Pro Deep Learning 2.0) í júlí 2021. Nýju verkfærin samþættast hefðbundnum sjónkerfum, sem gerir notendum kleift að sameina djúpnám við hefðbundin sjónverkfæri í sama forriti til að mæta krefjandi læknisfræðilegum og rafrænum umhverfum sem krefjast nákvæmrar mælingar á rispum, mengun og öðrum göllum.
Þáttur 4: Iðnaðar AIoT vélbúnaður er bættur
Gervigreindarflísar eru að batna hratt.
Innbyggðir gervigreindarflísar eru í örum vexti og fjölbreytt úrval af valkostum er í boði til að styðja við þróun og dreifingu gervigreindarlíkana. Dæmi um þetta eru nýjustu grafíkvinnslueiningarnar (Gpus) frá NVIDIA, A30 og A10, sem voru kynntar í mars 2021 og henta fyrir notkunartilvik gervigreindar eins og ráðleggingakerfi og tölvusjónkerfi. Annað dæmi eru fjórðu kynslóðar Tensors-vinnslueininga (TPu) frá Google, sem eru öflug sérhannaðar samþættar rafrásir (ASics) sem geta náð allt að 1.000 sinnum meiri skilvirkni og hraða í líkanaþróun og dreifingu fyrir tiltekið gervigreindarvinnuálag (t.d. hlutagreiningu, myndflokkun og ráðleggingaviðmið). Notkun sérstaks gervigreindarvélbúnaðar dregur úr útreikningstíma líkana úr dögum í mínútur og hefur reynst byltingarkennd í mörgum tilfellum.
Öflugur gervigreindarbúnaður er strax aðgengilegur í gegnum greiðslulíkan fyrir hverja notkun.
Stórfyrirtæki eru stöðugt að uppfæra netþjóna sína til að gera tölvuauðlindir aðgengilegar í skýinu svo að notendur geti innleitt iðnaðarforrit fyrir gervigreind. Í nóvember 2021 tilkynnti AWS til dæmis opinbera útgáfu á nýjustu GPU-byggðu tilvikunum sínum, Amazon EC2 G5, knúið af NVIDIA A10G Tensor Core GPU, fyrir fjölbreytt vélanámsforrit, þar á meðal tölvusjón og ráðleggingavélar. Til dæmis notar Nanotronics, framleiðandi greiningarkerfa, Amazon EC2 dæmi um gervigreindarbyggða gæðastjórnunarlausn sína til að flýta fyrir vinnslu og ná nákvæmari greiningartíðni í framleiðslu örflögna og nanóröra.
Niðurstaða og horfur
Gervigreind er að koma úr verksmiðjunni og hún verður alls staðar nálæg í nýjum forritum, svo sem gervigreindartengdri PdM, og sem úrbætur á núverandi hugbúnaði og notkunartilvikum. Stór fyrirtæki eru að innleiða nokkur notkunartilvik gervigreindar og tilkynna um velgengni og flest verkefni hafa mikla arðsemi fjárfestingarinnar. Í heildina veitir aukning skýsins, IoT-palla og öflugra gervigreindarflögna vettvang fyrir nýja kynslóð hugbúnaðar og hagræðingar.
Birtingartími: 12. janúar 2022