Duela gutxi argitaratu den Industria AI eta AI Merkatuaren 2021-2026 Txostenaren arabera, AIren erabilera-tasa industria-inguruneetan % 19tik % 31ra igo da bi urte baino gehiagotan. Inkestatuen % 31k AI erabat edo partzialki ezarri dutenez gain, beste % 39k teknologia probatzen edo pilotatzen ari dira gaur egun.
Adimen artifiziala (IA) mundu osoko fabrikatzaile eta energia-enpresentzat funtsezko teknologia bihurtzen ari da, eta gauzen internetaren analisiak aurreikusten du industria-IA irtenbideen merkatuak pandemia osteko % 35eko urteko hazkunde-tasa konposatua (CAGR) erakutsiko duela, 2026rako 102.170 milioi dolarretara iritsiz.
Aro digitalak Gauzen Internet sortu du. Ikus daiteke adimen artifizialaren sorrerak Gauzen Interneten garapenaren erritmoa bizkortu duela.
Ikus ditzagun industria-IAren eta AIoTren gorakada bultzatzen duten faktore batzuk.
1. faktorea: gero eta software tresna gehiago industriako AIoTrako
2019an, Gauzen Interneteko analisiak industria-IA hartzen hasi zirenean, operazio-teknologiako (OT) saltzaileen IA software produktu dedikatu gutxi zeuden. Ordutik, OT saltzaile asko sartu dira IA merkatuan, fabrika-solairurako IA plataformen moduan IA software irtenbideak garatu eta eskainiz.
Datuen arabera, ia 400 saltzailek eskaintzen dute AIoT softwarea. Azken bi urteetan izugarri handitu da industria-AI merkatuan sartu diren software saltzaileen kopurua. Ikerketan zehar, IoT Analytics-ek fabrikatzaileei/industria-bezeroei AI teknologiaren 634 hornitzaile identifikatu zituen. Enpresa horietatik, 389k (% 61,4) eskaintzen dute AI softwarea.
IA software plataforma berriak ingurune industrialetan jartzen du arreta. Uptake, Braincube edo C3 AI-z gain, gero eta eragiketa-teknologiako (OT) saltzaile gehiagok eskaintzen dituzte IA software plataforma dedikatuak. Adibide gisa, ABBren Genix Industrial analisi eta IA suitea, Rockwell Automation-en FactoryTalk Innovation suitea, Schneider Electric-en fabrikazio-aholkularitza plataforma eta, duela gutxi, gehigarri espezifikoak daude. Plataforma horietako batzuek erabilera-kasu sorta zabala dute helburu. Adibidez, ABBren Genix plataformak analisi aurreratuak eskaintzen ditu, besteak beste, eragiketa-errendimenduaren kudeaketarako, aktiboen osotasunerako, iraunkortasunerako eta hornikuntza-katearen eraginkortasunerako aurrez eraikitako aplikazioak eta zerbitzuak.
Enpresa handiek beren adimen artifizialaren software tresnak tailerrean jartzen ari dira.
Adimen artifizialaren software tresnen eskuragarritasuna AWS-ek, Microsoft eta Google bezalako enpresa handiek garatutako kasuetarako software tresna berriek ere bultzatzen dute. Adibidez, 2020ko abenduan, AWS-ek Amazon SageMaker JumpStart kaleratu zuen, Amazon SageMaker-en funtzio bat, industria-erabilera kasu ohikoenetarako aurrez eraikitako eta pertsonalizagarriak diren irtenbide multzo bat eskaintzen duena, hala nola PdM, ikusmen artifiziala eta gidatze autonomoa. Klik gutxi batzuekin inplementatu.
Erabilera-kasu espezifikoetako software-irtenbideek erabilgarritasun-hobekuntzak bultzatzen ari dira.
Erabilera-kasu espezifikoetarako software-multzoek, hala nola mantentze-lan prediktiboetan oinarritutakoek, gero eta ohikoagoak dira. IoT Analytics-ek ikusi zuen produktuen datuen kudeaketa (PdM) software-irtenbideak erabiltzen dituzten hornitzaileen kopurua IA-n oinarritutako 73ra igo zela 2021eko hasieran, datu-iturrien aniztasunaren eta aurre-prestakuntza-ereduen erabileraren igoeraren ondorioz, baita datuak hobetzeko teknologien adopzio zabalaren ondorioz ere.
2. faktorea: IA irtenbideen garapena eta mantentzea sinplifikatzen ari dira
Makina-ikaskuntza automatizatua (AutoML) produktu estandar bihurtzen ari da.
Makina-ikaskuntzarekin (AA) lotutako zereginen konplexutasuna dela eta, makina-ikaskuntzako aplikazioen hazkunde azkarrak aditurik gabe erabil daitezkeen makina-ikaskuntzako metodo eskuragarrien beharra sortu du. Ondorioz sortutako ikerketa-eremuari, makina-ikaskuntzarako automatizazio progresiboari, AutoML deritzo. Hainbat enpresa ari dira teknologia hau erabiltzen beren IA eskaintzen barruan, bezeroei AA ereduak garatzen eta industria-erabilera kasuak azkarrago ezartzen laguntzeko. 2020ko azaroan, adibidez, SKFk automL oinarritutako produktu bat iragarri zuen, makina-prozesuko datuak bibrazio eta tenperatura datuekin konbinatzen dituena kostuak murrizteko eta bezeroentzako negozio-eredu berriak ahalbidetzeko.
Makina-ikaskuntzako eragiketek (ML Ops) modeloen kudeaketa eta mantentze-lanak errazten dituzte.
Makina-ikaskuntzako eragiketen diziplina berriak fabrikazio-inguruneetan IA ereduen mantentze-lanak erraztea du helburu. IA eredu baten errendimendua normalean denborarekin hondatzen da, lantegian dauden hainbat faktorek eragiten baitute (adibidez, datuen banaketan eta kalitate-estandarren aldaketek). Ondorioz, ereduen mantentze-lanak eta makina-ikaskuntzako eragiketak beharrezkoak bihurtu dira industria-inguruneen kalitate-eskakizun handiak betetzeko (adibidez, % 99tik beherako errendimendua duten ereduek langileen segurtasuna arriskuan jartzen duen portaera identifikatzea huts egin dezakete).
Azken urteotan, startup asko batu dira ML Ops espaziora, besteak beste, DataRobot, Grid.AI, Pinecone/Zilliz, Seldon eta Weights & Biases. Enpresa finkatuek makina-ikaskuntzako eragiketak gehitu dituzte beren IA software eskaintzetan, Microsoftek barne, zeinak datuen desbideratze detekzioa sartu zuen Azure ML Studion. Ezaugarri berri honek erabiltzaileei sarrerako datuen banaketan ereduaren errendimendua hondatzen duten aldaketak detektatzeko aukera ematen die.
3. faktorea: Adimen artifiziala aplikazio eta erabilera kasuetan aplikatuta
Software hornitzaile tradizionalek adimen artifizialaren gaitasunak gehitzen ari dira.
MS Azure ML, AWS SageMaker eta Google Cloud Vertex AI bezalako IA software tresna horizontal handiez gain, ohiko software multzoak, hala nola Mantentze-lanen Kudeaketa Sistema Informatizatuak (CAMMS), Fabrikazio exekuzio sistemak (MES) edo enpresa baliabideen plangintza (ERP), nabarmen hobetu daitezke orain IA gaitasunak txertatuz. Adibidez, Epicor Software ERP hornitzaileak IA gaitasunak gehitzen ari da bere produktuetan bere Epicor Virtual Assistant (EVA) bidez. EVA agente adimendunak erabiltzen dira ERP prozesuak automatizatzeko, hala nola fabrikazio eragiketak berriro programatzeko edo kontsulta sinpleak egiteko (adibidez, produktuen prezioei edo eskuragarri dauden piezen kopuruari buruzko xehetasunak lortzeko).
Industria-erabilera kasuak AIoT erabiliz hobetzen ari dira.
Hainbat erabilera industrial kasu hobetzen ari dira IA gaitasunak gehituz hardware/software azpiegiturari. Adibide bizia kalitate kontrol aplikazioetan ikusmen artifiziala da. Ikusmen artifizial tradizionaleko sistemek irudiak prozesatzen dituzte software espezializatu batekin hornitutako ordenagailu integratu edo diskretuen bidez, eta software horrek aurrez zehaztutako parametroak eta atalaseak (adibidez, kontraste handia) ebaluatzen ditu objektuek akatsak dituzten ala ez zehazteko. Kasu askotan (adibidez, kableatu forma desberdinak dituzten osagai elektronikoak), positibo faltsuen kopurua oso handia da.
Hala ere, sistema hauek adimen artifizialaren bidez berpizten ari dira. Adibidez, Cognex industria-makina ikusmen hornitzaileak ikaskuntza sakoneko tresna berri bat (Vision Pro Deep Learning 2.0) kaleratu zuen 2021eko uztailean. Tresna berriak ikusmen-sistema tradizionalekin integratzen dira, eta azken erabiltzaileei ikaskuntza sakona ikusmen-tresna tradizionalekin konbinatzeko aukera ematen diete aplikazio berean, marradurak, kutsadura eta bestelako akatsen neurketa zehatza behar duten ingurune mediko eta elektroniko zorrotzak asetzeko.
4. faktorea: Industriako AIoT hardwarea hobetzen ari da
AI txipak azkar hobetzen ari dira.
IA txipak hardware txertatuan hazten ari dira azkar, IA ereduen garapena eta hedapena laguntzeko aukera ugari daudelarik. Adibide gisa, NVIDIAren azken grafiko prozesatzeko unitateak (Gpus) daude, A30 eta A10, 2021eko martxoan aurkeztu zirenak eta IA erabilera kasuetarako egokiak direnak, hala nola gomendio sistemetarako eta ikusmen artifizialeko sistemetarako. Beste adibide bat Google-ren laugarren belaunaldiko Tensors Processing Units (TPus) dira, helburu bereziko zirkuitu integratu (ASics) indartsuak direnak, IA lan-karga espezifikoetarako (adibidez, objektuen detekzioa, irudien sailkapena eta gomendio erreferentziak) modeloen garapenean eta hedapenean 1.000 aldiz eraginkortasun eta abiadura handiagoa lor dezaketenak. IA hardware dedikatua erabiltzeak modeloen kalkulu denbora egunetatik minutuetara murrizten du, eta kasu askotan jokoa aldatzen duen faktorea dela frogatu da.
IA hardware indartsua berehala eskuragarri dago erabilera bakoitzeko ordainketa-eredu baten bidez.
Eskala handiko enpresek etengabe eguneratzen dituzte beren zerbitzariak, baliabide informatikoak hodeian eskuragarri egon daitezen, azken erabiltzaileek industria-aplikazio adimen artifizialak inplementatu ahal izan ditzaten. 2021eko azaroan, adibidez, AWS-ek bere GPUan oinarritutako azken instantzien, Amazon EC2 G5, NVIDIA A10G Tensor Core GPUak hornitutakoaren, kaleratze ofiziala iragarri zuen hainbat ML aplikaziotarako, besteak beste, ikusmen artifiziala eta gomendio motorrak. Adibidez, Nanotronics detekzio-sistemen hornitzaileak Amazon EC2 adibideak erabiltzen ditu bere IA oinarritutako kalitate-kontrolerako irtenbidean prozesatzeko ahaleginak bizkortzeko eta detekzio-tasa zehatzagoak lortzeko mikrotxipen eta nanotuboen fabrikazioan.
Ondorioa eta Perspektiba
AI fabrikatik ateratzen ari da, eta nonahikoa izango da aplikazio berrietan, hala nola AI oinarritutako PdM-n, eta software eta erabilera kasuen hobekuntzetan. Enpresa handiak hainbat AI erabilera kasu abiarazten ari dira eta arrakasta izan dutela jakinarazi dute, eta proiektu gehienek inbertsioaren itzulera handia dute. Oro har, hodeiaren, gauzen interneteko plataformen eta AI txip indartsuen gorakadak software eta optimizazio belaunaldi berri baten plataforma eskaintzen du.
Argitaratze data: 2022ko urtarrilaren 12a