Quattru fattori facenu l'AIoT industriale u novu preferitu

Sicondu u Rapportu di Mercatu 2021-2026 di l'AI è l'AI Industriale 2021-2026, u tassu d'adopzione di l'AI in i paràmetri industriali hè aumentatu da u 19 per centu à u 31 per centu in pocu più di dui anni.In più di u 31 per centu di i rispondenti chì anu implementatu cumplettamente o parzialmente l'AI in e so operazioni, un altru 39 per centu sò attualmente teste o pilotu a tecnulugia.

L'IA hè emergente cum'è una tecnulugia chjave per i pruduttori è l'imprese energetiche in u mondu, è l'analisi IoT predice chì u mercatu di soluzioni industriali AI mostrarà un forte tassu di crescita annuale compostu post-pandemia (CAGR) di 35% per ghjunghje à $ 102,17 miliardi per u 2026.

L'era digitale hà datu nascita à l'Internet of Things.Pò esse vistu chì l'emergenza di l'intelligenza artificiale hà acceleratu u ritmu di u sviluppu di l'Internet di e cose.

Fighjemu un ochju à alcuni di i fatturi chì guidanu l'aumentu di l'IA industriale è l'AIoT.

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Fattore 1: Sempre più strumenti di software per l'AIoT industriale

In 2019, quandu l'analisi Iot hà cuminciatu à copre l'AI industriale, ci era pochi prudutti di software AI dedicati da i venditori di tecnulugia operativa (OT).Da tandu, parechji venditori OT sò intruti in u mercatu AI sviluppendu è furnisce soluzioni di software AI in forma di piattaforme AI per u pianu di a fabbrica.

Sicondu i dati, quasi 400 venditori offrenu software AIoT.U numeru di venditori di software chì si uniscenu à u mercatu industriale di l'IA hè aumentatu dramaticamente in l'ultimi dui anni.Durante u studiu, IoT Analytics hà identificatu 634 fornitori di tecnulugia AI à i fabricatori / clienti industriali.Di sti cumpagnie, 389 (61.4%) offrenu software AI.

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A nova piattaforma di software AI si concentra in ambienti industriali.Al di là di Uptake, Braincube o C3 AI, un numeru crescente di venditori di tecnulugia operativa (OT) offrenu piattaforme di software AI dedicate.Esempii includenu l'analisi industriale Genix di ABB è a suite AI, a suite FactoryTalk Innovation di Rockwell Automation, a piattaforma di cunsulenza di fabricazione di Schneider Electric, è più recentemente, add-ons specifichi.Alcune di queste piattaforme miranu una larga gamma di casi d'usu.Per esempiu, a piattaforma Genix di ABB furnisce analitiche avanzate, cumprese applicazioni è servizii pre-custruiti per a gestione di u rendiment operativu, l'integrità di l'assi, a sustenibilità è l'efficienza di a supply chain.

E grande cumpagnie mettenu i so strumenti di software AI in u pianu di a buttrega.

A dispunibilità di l'arnesi di u software ai hè ancu guidata da novi strumenti di software specifichi per u casu d'usu sviluppati da AWS, grandi cumpagnie cum'è Microsoft è Google.Per esempiu, in dicembre 2020, AWS hà liberatu Amazon SageMaker JumpStart, una funzione di Amazon SageMaker chì furnisce un inseme di soluzioni pre-custruite è persunalizabili per i casi d'usu industriali più cumuni, cum'è PdM, visione di l'informatica è guida autonoma, Implementa cù solu uni pochi di clicchi.

Soluzioni di u software specifichi per i casi d'usu guidanu migliure di usabilità.

I suite di software specifichi per i casi d'usu, cum'è quelli focalizzati in mantenimentu predittivu, sò diventati più cumuni.IoT Analytics hà osservatu chì u numeru di fornitori chì utilizanu soluzioni software di gestione di dati di produttu basati in AI (PdM) hè aumentatu à 73 à l'iniziu di u 2021 per via di un aumentu di a varietà di fonti di dati è di l'usu di mudelli di pre-formazione, è ancu di a diffusione. l'adopzione di tecnulugia di rinfurzà i dati.

Fattore 2: U sviluppu è u mantenimentu di soluzioni AI sò simplificati

L'apprendimentu automaticu automaticu (AutoML) hè diventatu un pruduttu standard.

A causa di a cumplessità di i travaglii assuciati à l'apprendimentu di machine (ML), a rapida crescita di l'applicazioni di apprendimentu di machine hà creatu una necessità di metudi di apprendimentu di machine off-the-shelf chì ponu esse aduprati senza sapè fà.U campu di ricerca risultatu, l'automatizazione progressiva per l'apprendimentu di machine, hè chjamatu AutoML.Una varietà di cumpagnie sfruttanu sta tecnulugia cum'è parte di e so offerte AI per aiutà i clienti à sviluppà mudelli ML è implementà casi d'usu industriale più veloce.In nuvembre 2020, per esempiu, SKF hà annunziatu un pruduttu basatu in automL chì combina dati di prucessu di a macchina cù dati di vibrazione è temperatura per riduce i costi è attivà novi mudelli di cummerciale per i clienti.

L'operazioni di apprendimentu automaticu (ML Ops) simplificanu a gestione è u mantenimentu di mudelli.

A nova disciplina di l'operazioni di apprendimentu machine hà u scopu di simplificà u mantenimentu di mudelli AI in ambienti di fabricazione.U rendiment di un mudellu AI tipicamente degrada cù u tempu, postu chì hè affettatu da parechji fatturi in a pianta (per esempiu, cambiamenti in a distribuzione di dati è standard di qualità).In u risultatu, l'operazioni di mantenimentu di mudelli è di apprendimentu di macchine sò diventate necessarie per risponde à i requisiti di alta qualità di l'ambienti industriali (per esempiu, mudelli cù prestazioni sottu à 99% pò fallu à identificà u cumpurtamentu chì mette in periculu a sicurità di i travagliadori).

Nta l'ultimi anni, assai startups anu unitu à u spaziu ML Ops, cumprese DataRobot, Grid.AI, Pinecone / Zilliz, Seldon è Weights & Biases.L'imprese stabilite anu aghjustatu operazioni di apprendimentu di machine à e so offerte di software AI esistenti, cumprese Microsoft, chì hà introduttu a rilevazione di deriva di dati in Azure ML Studio.Questa nova funzione permette à l'utilizatori di detectà cambiamenti in a distribuzione di dati di input chì degradanu u rendiment di u mudellu.

Fattore 3: Intelligenza artificiale applicata à l'applicazioni esistenti è i casi d'usu

I fornitori di software tradiziunali aghjunghjenu capacità AI.

In più di i grandi strumenti di software AI horizontali esistenti cum'è MS Azure ML, AWS SageMaker è Google Cloud Vertex AI, suite di software tradiziunali cum'è Sistemi di Gestione di Manutenzione Computerizzata (CAMMS), Sistemi di Esecuzione di Produzione (MES) o pianificazione di risorse di l'impresa (ERP) pò avà esse migliuratu significativamente injecting capacità AI.Per esempiu, u fornitore ERP Epicor Software aghjusta capacità AI à i so prudutti esistenti attraversu u so Epicor Virtual Assistant (EVA).L'agenti EVA intelligenti sò aduprati per automatizà i prucessi ERP, cum'è a riprogrammazione di l'operazioni di fabricazione o a realizazione di dumande simplici (per esempiu, ottene dettagli nantu à i prezzi di u produttu o u numeru di parti dispunibili).

I casi d'usu industriale sò stati aghjurnati cù l'AIoT.

Diversi casi d'usu industriale sò stati rinfurzati aghjunghjendu capacità AI à l'infrastruttura hardware / software esistente.Un esempiu vivu hè a visione di a macchina in l'applicazioni di cuntrollu di qualità.I sistemi tradiziunali di visione di a macchina processanu l'imaghjini attraversu computer integrati o discreti equipati di software specializatu chì valuta parametri è soglie predeterminati (per esempiu, cuntrastu altu) per determinà se l'uggetti presentanu difetti.In parechji casi (per esempiu, cumpunenti elettroni cù diverse forme di filatu), u numeru di falsi pusitivi hè assai altu.

In ogni casu, sti sistemi sò stati rianimati attraversu l'intelligenza artificiale.Per esempiu, u fornitore di Vision di macchina industriale Cognex hà liberatu un novu strumentu di Deep Learning (Vision Pro Deep Learning 2.0) in lugliu 2021. I novi arnesi s'integranu cù i sistemi di visione tradiziunali, chì permettenu à l'utilizatori finali di cumminà l'apprendimentu profondu cù i strumenti di visione tradiziunali in a listessa applicazione. risponde à l'ambienti medichi è elettronichi esigenti chì necessitanu una misurazione precisa di graffi, contaminazioni è altri difetti.

Fattore 4: L'hardware AIoT industriale hè migliuratu

I chips AI miglioranu rapidamente.

I chip AI hardware integrati sò in crescita rapidamente, cù una varietà di opzioni dispunibili per sustene u sviluppu è l'implementazione di mudelli AI.L'esempii includenu l'ultime unità di processazione grafica di NVIDIA (Gpus), l'A30 è l'A10, chì sò stati introdotti in marzu 2021 è sò adattati per i casi d'usu AI cum'è sistemi di raccomandazione è sistemi di visione per computer.Un altru esempiu hè a quarta generazione di Tensors Processing Unit (TPus) di Google, chì sò putenti circuiti integrati per scopi speciali (ASics) chì ponu ottene sin'à 1000 volte più efficienza è velocità in u sviluppu di mudelli è implementazioni per carichi di travagliu specifichi di AI (per esempiu, rilevazione di oggetti). , classificazione di l'imagine è benchmarks di raccomandazione).L'usu di hardware AI dedicatu riduce u tempu di calculu di mudelli da ghjorni à minuti, è hà dimustratu per esse un cambiante di ghjocu in parechji casi.

Un hardware AI putente hè immediatamente dispunibule attraversu un mudellu di pagamentu per usu.

L'imprese superscale aghjurnanu constantemente i so servitori per rende dispunibili e risorse informatiche in u nuvulu per chì l'utilizatori finali ponu implementà applicazioni industriali di IA.In nuvembre 2021, per esempiu, AWS hà annunziatu a liberazione ufficiale di e so ultime istanze basate in GPU, Amazon EC2 G5, alimentata da a GPU NVIDIA A10G Tensor Core, per una varietà di applicazioni ML, cumprese a visione di l'informatica è i motori di raccomandazione.Per esempiu, u fornitore di sistemi di rilevazione Nanotronics usa Amazon EC2 esempi di a so suluzione di cuntrollu di qualità basata in AI per accelerà i sforzi di trasfurmazioni è ottene tassi di rilevazione più precisi in a fabricazione di microchip è nanotubi.

Conclusioni è Prospettiva

L'AI esce da a fabbrica, è serà ubiquitus in novi applicazioni, cum'è PdM basatu in AI, è cum'è miglioramenti à u software esistenti è casi d'usu.I grandi imprese sò sparghje parechji casi di usu di AI è rappurtanu successu, è a maiò parte di i prughjetti anu un altu ritornu di l'investimentu.In tuttu, l'ascesa di u nuvulu, i piattaforme iot è i chips AI putenti furnisce una piattaforma per una nova generazione di software è ottimisazione.


Tempu di Postu: 12-Jan-2022
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