Duela gutxi kaleratutako AI Industrial AI eta AI Merkatuaren txostena 2021-2026, AI AITaren tasa industria-ezarpenetan% 19tik% 31ra igo zen bi urtetan zehar. Erabatean AI AI edo partzialki biratu dituzten inkestatuen ehuneko 31az gain, gaur egun% 39 teknologia probatzen edo pilotatzen ari dira.
AI mundu osoko fabrikatzaileentzako eta energiaren enpresentzako funtsezko teknologia da, eta IOT azterketak aurreikusten du AI Solutions Industrial Solutions merkatuak urtero hazkunde-tasa post-pandemikoko (CAG) 2026 dolar lortuko duela.
Aro digitalak gauzen interneten jaiotza eman du. Ikus daiteke adimen artifizialaren sorrerak gauzen garapenaren erritmoa azkartu duela.
Ikus dezagun AI industrialaren igoera bultzatzen duten faktore batzuk.
1. faktorea: AIOT industriarako tresna gehiago eta gehiago
2019an, iOT analisiak AI industriala estaltzen hasi zirenean, teknologia operatiboen (OT) saltzaileen AI software produktuen gutxi batzuk zeuden. Orduz geroztik, OT saltzaile asko AI merkatuan sartu dira AI software irtenbideak garatuz eta fabrikako solairurako AI plataformetan.
Datuen arabera, ia 400 saltzaileek AIOT softwarea eskaintzen dute. Azken bi urteetan izugarri handitu da AI industrialaren merkatuan sartzeko software saltzaileen kopurua. Ikerketan zehar, iOT Analytics-ek AI teknologiaren 634 hornitzaile identifikatu zituen Fabrikatzaile / Industrial Bezeroei. Enpresa horietatik, 389 (% 61,4) AI softwarea eskaintzen dute.
AI Software Plataforma berriak ingurune industrialetan oinarritzen da. Uptake, Braincube edo C3 AI haratago, teknologia operatiboen kopurua (OT) saltzaileek AI software plataformak eskaintzen dituzte. Horren adibide dira ABBren genixaren analisi industrialak eta AI Suite, Rockwell Automation-en FactoryTalk Berrikuntza Suite, Schneider Electric-en fabrikaziorako aholkularitza plataforma propioa eta berriki, gehigarri zehatzak. Plataforma horietako batzuek erabilera kasu ugari eskaintzen dituzte. Adibidez, ABBren Genix Plataformak analisi aurreratua eskaintzen du, errendimendu operatiboaren kudeaketarako, aktiboaren osotasuna, iraunkortasuna eta hornidura katearen eraginkortasuna eskaintzen dituena.
Enpresa handiek AI software tresnak jartzen dituzte dendako solairuan.
AI software tresnen eskuragarritasuna AWS-k garatutako software tresna zehatzak ere bultzatzen ditu, Microsoft eta Google bezalako enpresa handiek garatutako software tresna zehatzak. Adibidez, 2020ko abenduan, Amazon Sagemaker-ek Amazon SageMaker-ek argitaratu zuen, aurrez eraikitako eta pertsonalizagarriak diren irtenbideak eskaintzen dituena, industria-erabilera kasu ohikoenetarako, hala nola, PDM, ordenagailuen ikuspegia eta gidatzeko autonomoa, klik gutxi batzuekin zabalduz.
Erabilera-kasuak berariazko software irtenbideak erabilgarritasun hobekuntzak gidatzen ari dira.
Erabilera-kasuak berariazko software suiteak, hala nola, mantentze iragarpenean oinarritutakoak, ohikoagoak dira. IOT Analytics-ek AI oinarritutako produktuen datuen kudeaketa (PDM) software irtenbideak erabiltzen dituen hornitzaile kopurua 73ra igo zela 2021 hasieran.
2. faktorea: AI soluzioen garapena eta mantentzea errazten ari dira
Makina ikasteko automatizatua (Automl) produktu estandar bihurtzen ari da.
Makina ikasteko (ML) lotutako zereginen konplexutasuna dela eta, makinak ikasteko aplikazioen hazkunde bizkorrak apalategiko makina ikasteko metodoak sortu ditu, espezializaziorik gabe erabil daitezkeenak. Lortutako ikerketaren eremua, makina ikasteko automatizazio progresiboa, automl deritzo. Hainbat enpresa teknologia hau aprobetxatzen ari dira beren AI eskaintzak bezeroei ML ereduak garatzen laguntzeko eta erabilera industrialen kasuak azkarrago aplikatzeko. 2020ko azaroan, esaterako, SKF-k automobilean oinarritutako produktua iragarri zuen makina-prozesuaren datuak bibrazio eta tenperatura datuekin uztartzen dituena, kostuak murrizteko eta bezeroentzako negozio eredu berriak ahalbidetzeko.
Makina ikasteko eragiketek (ML OPS) ereduaren kudeaketa eta mantenimendua errazten dituzte.
Makina ikasteko eragiketen diziplina berriak fabrikazio inguruneetan AI ereduen mantentzea erraztu nahi du. AI eredu baten errendimendua normalean denborarekin degradatzen da landarearen barruan hainbat faktoreren eraginpean (adibidez, datuen banaketa eta kalitate estandarren aldaketak). Ondorioz, ereduaren mantentze-lanen eta makinen ikasteko eragiketak beharrezkoak dira industria-inguruneen kalitate handiko baldintzak betetzeko (adibidez,% 99 azpitik errendimendua duten modeloek ez dute langileen segurtasuna arriskuan jartzen duten portaera identifikatzen).
Azken urteetan, startup askok ML Ops espazioan sartu dira, Datarobot, Grid.ai, Pinecone / Zilliz, Seldon eta Pisuak eta Bikoak barne. Ezarritako enpresek Machine ikasteko eragiketak gehitu dituzte lehendik dauden AI software eskaintzei, Microsoft-ek barne, Datuen Dutteko Detekzioa aurkeztu baitzuen Azure ML estudioan. Ezaugarri berri honek erabiltzaileek ereduaren errendimendua degradatzen duten sarrerako datuen banaketan aldaketak hautemateko aukera ematen die.
3. faktorea: Existitzen diren aplikazioei eta erabilera kasuetan aplikatutako adimen artifiziala
Software hornitzaile tradizionalak AI gaitasunak gehitzen ari dira.
AI AI software horizontal handiez gain, AZURE ML, AWS SageMaker, eta Google Cloud Vertex AI, hala nola, software tradizionaleko suiteak, hala nola mantentze informatikoak kudeatzeko sistema informatikoak (CAMM), fabrikazio-exekuzio sistemak (MES) edo Enterprise Baliabideen Plangintza (ERP) nabarmen hobetu daitezke, AI gaitasunak injektatuz. Adibidez, ERP hornitzailearen EPICOR Softwareak AI gaitasunak gehitzen ari dira bere produktuei bere EPICOR Birtual Assistant (EVA) bidez. EVAko agente adimendunak ERP prozesuak automatizatzeko erabiltzen dira, hala nola fabrikazio-eragiketak berriro antolatzeko edo kontsulta errazak egitea (adibidez, produktuaren prezioei buruzko xehetasunak edo eskuragarri dauden piezen kopuruari buruzko xehetasunak lortzea).
Erabilera industrialaren kasuak berritzen ari dira AIOT erabiliz.
Erabilera industrialeko hainbat kasu hobetzen ari dira AI gaitasunak lehendik dauden hardware / software azpiegiturei gehituz. Adibide bizia da kalitatearen kontrolerako aplikazioetan. Makina-ikuspegi tradizionalen sistemak irudiak prozesatzen ditu ordenagailu integratu edo diskretu bidez, aurrez zehaztutako parametroak eta atalaseak (adibidez, kontraste handia) ebaluatzen dituen objektuek akatsak erakusten dituzten ala ez zehazteko. Kasu askotan (adibidez, kableazio forma desberdinak dituzten osagai elektronikoak), positibo faltsuen kopurua oso altua da.
Hala ere, sistema horiek adimen artifizialaren bidez berpizten ari dira. Adibidez, Makina Industriaren Ikasketa Hornitzaileak Ikasteko tresna sakon berria kaleratu zuen (Vision Pro Sech Learning 2.0). Ikusmen sistema tradizionalekin integratzen da, erabiltzaileek ikaskuntza sakona uztartuz ikuspegi bereko aplikazio bereko sekretu berberekin.
4. faktorea: AIOT Hardware industriala hobetzen ari da
AI txipak azkar hobetzen ari dira.
Txertatutako hardware AI txipak azkar hazten ari dira, AI ereduen garapen eta inplementazioari laguntzeko aukera ugari eskaintzen dira. Horren adibide dira NVIDIAren azken grafikoen prozesamendu unitateak (GPUak), A30 eta A10, 2021ko martxoan sartu zirenak eta AI erabilera kasuetarako egokiak dira, hala nola gomendio sistemak eta informatika-sistemak. Beste adibide bat Google-ren laugarren belaunaldiko prozesatzeko unitateak (TPUak) dira, helburu bereziko zirkuitu integratuak (asicak), 1.000 aldiz eraginkortasun eta abiadura handiagoa lor dezaketenak, AI lan karga zehatzetarako (adibidez, objektuak hautematea, irudien sailkapena eta gomendio erreferentziak). AI hardware dedikatuak erabiltzeak ereduaren konputazio denbora murrizten du egun batzuetara, eta kasu askotan joko-aldagaia dela frogatu du.
AI Hardware indartsua berehala eskuragarri dago ordaindutako eredu baten bidez.
Superscale enpresek zerbitzariak etengabe berritzen ari dira, hodeian eskuragarri dauden informatika baliabideak egiteko, azken erabiltzaileek AI aplikazio industrialak inplementatu ahal izateko. 2021eko azaroan, adibidez, AWSk bere azken GPU oinarritutako GPU-k, Amazon EC2 G5, NVIDIA A10G Tensor Core Core GPU-k bultzatu zuen, ML aplikazio askotarako, besteak beste, ordenagailu ikuspegia eta gomendio motorrak barne. Adibidez, detekzio sistemen hornitzaileak nanotronikak AMAZON EC2 erabiltzen du AI oinarritutako kalitate kontrolerako soluzioaren adibideak prozesatzeko ahaleginak azkartzeko eta mikrotxipak eta nanotuboak fabrikatzeko detekzio-tasa zehatzagoak lortzeko.
Ondorioa eta Prospektua
AI fabrikatik ateratzen ari da, eta nonahiko izango da aplikazio berrietan, hala nola AI oinarritutako PDM eta lehendik dauden softwarearen hobekuntzak eta kasuak erabiltzeko. Enpresa handiak AI erabilera kasu ugari egiten ari dira eta arrakastaren berri emateko, eta proiektu gehienek etekin handia dute inbertsioaren inguruan. Azken finean, hodeiaren, iOT plataformen eta AI Chips boteretsuen igoerak software eta optimizazio belaunaldi berri baterako plataforma eskaintzen du.
Posta: 2012ko urtarrilaren 12a