Samkvæmt nýútkominni Industrial AI og AI Market Report 2021-2026, jókst upptökuhlutfall gervigreindar í iðnaðarstillingum úr 19 prósentum í 31 prósent á rúmum tveimur árum. Til viðbótar við 31 prósent svarenda sem hafa nýtt gervigreind að fullu eða að hluta í starfsemi sinni, eru önnur 39 prósent að prófa eða prófa tæknina.
Gervigreind er að koma fram sem lykiltækni fyrir framleiðendur og orkufyrirtæki um allan heim og IoT greining spáir því að markaðurinn fyrir gervigreindarlausnir í iðnaði muni sýna sterkan árlegan vaxtarhraða eftir heimsfaraldur (CAGR) upp á 35% til að ná 102.17 milljörðum Bandaríkjadala árið 2026.
Stafræn öld hefur alið af sér Internet of Things. Það má sjá að tilkoma gervigreindar hefur hraðað þróun Internet of Things.
Við skulum skoða nokkra af þeim þáttum sem knýja fram hækkun iðnaðar gervigreind og AIoT.
Þáttur 1: Fleiri og fleiri hugbúnaðarverkfæri fyrir iðnaðar-AIoT
Árið 2019, þegar Iot greiningar fóru að ná yfir gervigreind í iðnaði, voru fáar sérstakar gervigreindarhugbúnaðarvörur frá framleiðendum rekstrartækni (OT). Síðan þá hafa margir OT seljendur farið inn á gervigreindarmarkaðinn með því að þróa og veita gervigreindarhugbúnaðarlausnir í formi gervigreindarpalla fyrir verksmiðjugólfið.
Samkvæmt gögnum bjóða næstum 400 söluaðilar AIoT hugbúnað. Fjöldi hugbúnaðarframleiðenda sem ganga til liðs við gervigreindarmarkaðinn í iðnaði hefur aukist verulega á undanförnum tveimur árum. Í rannsókninni benti IoT Analytics á 634 birgja gervigreindartækni til framleiðenda/iðnaðarviðskiptavina. Af þessum fyrirtækjum bjóða 389 (61,4%) upp á gervigreindarhugbúnað.
Nýi gervigreindarhugbúnaðarvettvangurinn einbeitir sér að iðnaðarumhverfi. Fyrir utan Uptake, Braincube eða C3 AI býður vaxandi fjöldi rekstrartækniframleiðenda (OT) framleiðendur sérstaka gervigreindarhugbúnaðarvettvang. Sem dæmi má nefna ABB Genix Industrial greiningar- og gervigreindarsvítuna, FactoryTalk Innovation Suite frá Rockwell Automation, eigin framleiðsluráðgjafarvettvang Schneider Electric og nýlega sérstakar viðbætur. Sumir þessara kerfa miða á fjölbreytt úrval af notkunartilfellum. Til dæmis býður Genix vettvangur ABB upp á háþróaða greiningu, þar á meðal fyrirfram smíðuð forrit og þjónustu fyrir rekstrarárangursstjórnun, eignaheilleika, sjálfbærni og skilvirkni aðfangakeðju.
Stór fyrirtæki eru að setja AI hugbúnaðarverkfærin sín á verkstæði.
Aðgengi að ai hugbúnaðarverkfærum er einnig knúið áfram af nýjum notkunarsértækum hugbúnaðarverkfærum sem þróuð eru af AWS, stórum fyrirtækjum eins og Microsoft og Google. Til dæmis, í desember 2020, gaf AWS út Amazon SageMaker JumpStart, eiginleika Amazon SageMaker sem býður upp á safn af forbyggðum og sérhannaðar lausnum fyrir algengustu iðnaðarnotkunartilvikin, svo sem PdM, tölvusjón og sjálfvirkan akstur. bara nokkra smelli.
Hugbúnaðarlausnir sem eru sértækar fyrir notkunartilvik knýja fram nothæfisbætur.
Notkunartilvikssértækar hugbúnaðarsvítur, eins og þær sem einbeita sér að forspárviðhaldi, eru að verða algengari. IoT Analytics tók eftir því að fjöldi veitenda sem notuðu gervigreindar-undirstaðar vörugagnastjórnunar (PdM) hugbúnaðarlausnir jókst í 73 snemma árs 2021 vegna aukinnar fjölbreytni gagnagjafa og notkunar á forþjálfunarlíkönum, sem og útbreiddarinnar innleiðingu á tækni til að auka gögn.
Þáttur 2: Verið er að einfalda þróun og viðhald gervigreindarlausna
Sjálfvirk vélanám (AutoML) er að verða staðlað vara.
Vegna þess hversu flókin verkefnin eru tengd vélanámi (ML) hefur ör vöxtur vélanámsforrita skapað þörf fyrir vélrænar aðferðir sem hægt er að nota án sérfræðiþekkingar. Rannsóknarsviðið sem af því leiðir, framsækin sjálfvirkni fyrir vélanám, er kallað AutoML. Fjölbreytt fyrirtæki nýta sér þessa tækni sem hluta af gervigreindarframboði sínu til að hjálpa viðskiptavinum að þróa ML módel og innleiða iðnaðarnotkun hraðar. Í nóvember 2020, til dæmis, tilkynnti SKF um sjálfvirka vöru sem sameinar vélvinnslugögn með titrings- og hitastigi til að draga úr kostnaði og gera viðskiptavinum kleift að nota nýtt viðskiptamódel.
Vélarnámsaðgerðir (ML Ops) einfalda stjórnun og viðhald líkana.
Hin nýja fræðigrein vélanámsaðgerða miðar að því að einfalda viðhald gervigreindarlíkana í framleiðsluumhverfi. Frammistaða gervigreindarlíkans versnar venjulega með tímanum þar sem það hefur áhrif á nokkra þætti innan verksmiðjunnar (td breytingar á gagnadreifingu og gæðastöðlum). Fyrir vikið hafa módelviðhald og vélanámsaðgerðir orðið nauðsynlegar til að uppfylla háar gæðakröfur iðnaðarumhverfis (til dæmis geta gerðir með frammistöðu undir 99% ekki greint hegðun sem stofnar öryggi starfsmanna í hættu).
Á undanförnum árum hafa mörg sprotafyrirtæki gengið til liðs við ML Ops rýmið, þar á meðal DataRobot, Grid.AI, Pinecone/Zilliz, Seldon og Weights & Biases. Stofnuð fyrirtæki hafa bætt vélanámsaðgerðum við núverandi gervigreindarhugbúnaðarframboð sitt, þar á meðal Microsoft, sem kynnti gagnareksskynjun í Azure ML Studio. Þessi nýi eiginleiki gerir notendum kleift að greina breytingar á dreifingu inntaksgagna sem draga úr afköstum líkansins.
Þáttur 3: Gervigreind sem notuð er á núverandi forrit og notkunartilvik
Hefðbundnir hugbúnaðarframleiðendur bæta við gervigreindargetu.
Til viðbótar við núverandi stóra lárétta gervigreindarhugbúnaðarverkfæri eins og MS Azure ML, AWS SageMaker og Google Cloud Vertex AI, hefðbundnar hugbúnaðarsvítur eins og tölvuvædd viðhaldsstjórnunarkerfi (CAMMS), framleiðslukerfi (MES) eða auðlindaáætlun fyrirtækja (ERP) er nú hægt að bæta verulega með því að sprauta gervigreindargetu. Til dæmis er ERP veitandinn Epicor Software að bæta gervigreindargetu við núverandi vörur sínar í gegnum Epicor Virtual Assistant (EVA). Snjallir EVA umboðsmenn eru notaðir til að gera sjálfvirkan ERP ferla, svo sem að endurskipuleggja framleiðsluaðgerðir eða framkvæma einfaldar fyrirspurnir (til dæmis að fá upplýsingar um vöruverð eða fjölda tiltækra hluta).
Verið er að uppfæra tilfelli fyrir iðnaðarnotkun með því að nota AIoT.
Nokkrar iðnaðarnotkunartilvik eru bætt með því að bæta gervigreindargetu við núverandi vélbúnaðar-/hugbúnaðarinnviði. Skýrt dæmi er vélsjón í gæðaeftirlitsforritum. Hefðbundin vélsjónkerfi vinna myndir í gegnum innbyggðar eða stakar tölvur sem eru búnar sérhæfðum hugbúnaði sem metur fyrirfram ákveðnar færibreytur og þröskulda (td mikil birtuskil) til að ákvarða hvort hlutir hafi galla. Í mörgum tilfellum (td rafeindaíhlutir með mismunandi lögun raflagna) er fjöldi rangra jákvæða mjög hár.
Hins vegar er verið að endurvekja þessi kerfi með gervigreind. Til dæmis gaf Cognex, iðnaðarvél Vision veitandi, út nýtt Deep Learning tól (Vision Pro Deep Learning 2.0) í júlí 2021. Nýju verkfærin samþættast hefðbundin sjónkerfi, sem gerir endanotendum kleift að sameina djúpt nám við hefðbundin sjónverkfæri í sama forriti til að mæta krefjandi læknisfræðilegu og rafrænu umhverfi sem krefst nákvæmrar mælingar á rispum, mengun og öðrum göllum.
Þáttur 4: Iðnaðar AIoT vélbúnaður verið að bæta
AI flísar eru að batna hratt.
Innbyggðar gervigreindarflögur eru í örum vexti, með margvíslegum valkostum í boði til að styðja við þróun og dreifingu gervigreindarlíkana. Sem dæmi má nefna nýjustu grafíkvinnslueiningar (Gpus) frá NVIDIA, A30 og A10, sem voru kynntar í mars 2021 og henta fyrir gervigreind notkunartilvik eins og meðmælakerfi og tölvusjónkerfi. Annað dæmi er fjórða kynslóð Google Tensors Processing Units (TPus), sem eru öflugar sértækar samþættar hringrásir (ASics) sem geta náð allt að 1.000 sinnum meiri skilvirkni og hraða í líkanaþróun og dreifingu fyrir tiltekið gervigreind vinnuálag (td hlutgreiningu , myndflokkun og viðmið um meðmæli). Notkun sérstakrar gervigreindarvélbúnaðar dregur úr útreikningstíma líkana úr dögum í mínútur og hefur reynst breytilegur í mörgum tilfellum.
Öflugur gervigreind vélbúnaður er strax fáanlegur í gegnum líkan sem greitt er fyrir hverja notkun.
Superscale fyrirtæki eru stöðugt að uppfæra netþjóna sína til að gera tölvuauðlindir aðgengilegar í skýinu svo að endanotendur geti innleitt iðnaðar gervigreindarforrit. Í nóvember 2021, til dæmis, tilkynnti AWS opinbera útgáfu nýjustu GPU-undirstaða tilvika, Amazon EC2 G5, knúin af NVIDIA A10G Tensor Core GPU, fyrir margs konar ML forrit, þar á meðal tölvusjón og ráðleggingarvélar. Til dæmis notar greiningarkerfaveitan Nanotronics Amazon EC2 dæmi um gæðaeftirlitslausn sína sem byggir á gervigreind til að flýta fyrir vinnslu og ná nákvæmari greiningarhraða við framleiðslu á örflögum og nanórörum.
Niðurstaða og horfur
AI er að koma út úr verksmiðjunni og það mun vera alls staðar nálægt í nýjum forritum, eins og AI-undirstaða PdM, og sem endurbætur á núverandi hugbúnaði og notkunartilfellum. Stór fyrirtæki eru að setja út nokkur gervigreind notkunartilvik og tilkynna um árangur og flest verkefni hafa mikla arðsemi af fjárfestingu. Allt í allt, uppgangur skýsins, IOT palla og öflugra gervigreindarflaga veitir vettvang fyrir nýja kynslóð hugbúnaðar og hagræðingar.
Birtingartími: Jan-12-2022