2021-2026 Industrial AI eta AI Market Report 2021-2026 argitaratu berri denaren arabera, AIaren adopzio tasa industria ezarpenetan ehuneko 19tik ehuneko 31ra igo zen bi urte pasatxoan.Eragiketetan IA erabat edo partzialki zabaldu duten inkestatuen ehuneko 31ez gain, beste ehuneko 39 teknologia probatzen edo probatzen ari da.
AI mundu osoko fabrikatzaile eta energia enpresen funtsezko teknologia gisa ari da sortzen, eta IoT analisiak aurreikusten du AI industrialaren soluzioen merkatuak pandemiaren osteko urteko hazkunde-tasa (CAGR) sendoa erakutsiko duela 2026rako 102.170 milioi dolarretara iristeko.
Aro digitalak Gauzen Interneta sortu du.Ikus daiteke adimen artifizialaren sorrerak Gauzen Interneten garapenaren erritmoa bizkortu duela.
Ikus ditzagun AI industrialaren eta AIoTren gorakada bultzatzen duten faktore batzuk.
1. faktorea: gero eta software tresna gehiago AIoT industrialerako
2019an, Iot analytics AI industriala estaltzen hasi zenean, teknologia operatiboen (OT) saltzaileen AI software produktu dedikatu gutxi zeuden.Orduz geroztik, OT saltzaile asko AI merkatuan sartu dira AI software irtenbideak garatuz eta emanez fabrikako solairurako AI plataforma moduan.
Datuen arabera, ia 400 saltzaileek AIoT softwarea eskaintzen dute.AI industrialaren merkatuan sartu diren software saltzaileen kopurua izugarri hazi da azken bi urteetan.Azterketan zehar, IoT Analytics-ek AI teknologiaren 634 hornitzaile identifikatu zituen fabrikatzaile/bezero industrialentzat.Enpresa horietatik 389k (%61,4) AI softwarea eskaintzen dute.
AI software plataforma berriak industria-inguruneetan oinarritzen da.Uptake, Braincube edo C3 AI-tik haratago, gero eta gehiago dira teknologia operatiboen (OT) saltzaileen kopurua AI software-plataforma dedikatuak eskaintzen.Adibideen artean, ABBren Genix Industrial analytics eta AI suite, Rockwell Automation-en FactoryTalk Innovation suite, Schneider Electric-en fabrikazio-aholkularitza plataforma eta, berriki, gehigarri espezifikoak daude.Plataforma horietako batzuk erabilera-kasu askotarikoak dira.Esaterako, ABBren Genix plataformak analitika aurreratuak eskaintzen ditu, aurrez eraikitako aplikazioak eta zerbitzuak barne, errendimendu operatiboa kudeatzeko, aktiboen osotasuna, iraunkortasuna eta hornikuntza-katearen eraginkortasuna.
Enpresa handiak beren ai software-tresnak jartzen ari dira dendako solairuan.
Ai software-tresnen erabilgarritasuna AWS, Microsoft eta Google bezalako enpresa handiek garatutako erabilera-kasu espezifikoko software-tresna berriek ere bultzatzen dute.Esate baterako, 2020ko abenduan, AWS-k Amazon SageMaker JumpStart kaleratu zuen, Amazon SageMaker-en eginbide bat, aurrez eraikitako eta pertsonalizagarriak diren soluzio multzo bat eskaintzen duena, industria-erabilera ohikoenetarako, hala nola PdM, ikusmen informatikoa eta gidatzeko autonomoa. klik gutxi batzuk besterik ez.
Erabilera kasuetarako berariazko software-soluzioak erabilgarritasuna hobetzen ari dira.
Erabilera-kasuetarako berariazko software-multzoak, hala nola mantentze-lan prediktiboan oinarritzen direnak, gero eta ohikoagoak dira.IoT Analytics-ek ikusi zuen AIan oinarritutako produktuen datuen kudeaketa (PdM) software irtenbideak erabiltzen dituzten hornitzaileen kopurua 73ra igo zela 2021 hasieran, datu-iturrien aniztasuna handitu zelako eta aurretiko prestakuntza-ereduen erabileragatik, baita hedatu zena ere. datuak hobetzeko teknologiak hartzea.
2. faktorea: AI irtenbideen garapena eta mantentzea sinplifikatzen ari dira
Automated Machine Learning (AutoML) produktu estandar bihurtzen ari da.
Ikaskuntza automatikoarekin (ML) lotutako zereginen konplexutasuna dela eta, ikaskuntza automatikoko aplikazioen hazkunde azkarrak apaletik kanpoko ikaskuntzarako metodoen beharra sortu du, aditurik gabe erabil daitezkeenak.Sortzen den ikerketa-eremuari, ikaskuntza automatikorako automatizazio progresiboari, AutoML deitzen zaio.Hainbat konpainiak teknologia hau aprobetxatzen ari dira beren AI eskaintzaren barruan, bezeroei ML ereduak garatzen laguntzeko eta industria erabilera-kasuak azkarrago inplementatzen laguntzeko.2020ko azaroan, adibidez, SKF-k automatikoki oinarritutako produktu bat iragarri zuen, makinen prozesuko datuak bibrazio eta tenperaturaren datuekin konbinatzen dituena, kostuak murrizteko eta bezeroentzako negozio-eredu berriak ahalbidetzeko.
Machine learning operazioek (ML Ops) ereduen kudeaketa eta mantentze-lanak errazten dituzte.
Ikaskuntza automatikoko eragiketen diziplina berriak fabrikazio-inguruneetan AI ereduen mantentzea erraztea du helburu.AI eredu baten errendimendua normalean degradatzen da denborarekin, lantegiko hainbat faktorek eragiten baitiote (adibidez, datuen banaketan eta kalitate estandarretan aldaketak).Ondorioz, ereduen mantentze-lanak eta ikaskuntza automatikoko eragiketak beharrezkoak bihurtu dira industria-inguruneen kalitate handiko eskakizunak betetzeko (adibidez, % 99tik beherako errendimendua duten modeloek ezin dute identifikatu langileen segurtasuna arriskuan jartzen duten portaera).
Azken urteotan, startup asko batu dira ML Ops espazioan, besteak beste, DataRobot, Grid.AI, Pinecone/Zilliz, Seldon eta Weights & Biases.Ezarritako enpresek ikaskuntza automatikoko eragiketak gehitu dituzte lehendik dauden AI software-eskaintzei, Microsoft barne, Azure ML Studio-n datuen desbideratze detekzioa sartu zuena.Ezaugarri berri honi esker, erabiltzaileek ereduaren errendimendua hondatzen duten sarrerako datuen banaketan aldaketak hautemateko dituzte.
3. faktorea: Dauden aplikazioei eta erabilera-kasuei aplikatutako adimen artifiziala
Software hornitzaile tradizionalak AI gaitasunak gehitzen ari dira.
Lehendik dauden AI software-tresna horizontal handiez gain, hala nola MS Azure ML, AWS SageMaker eta Google Cloud Vertex AI, software-suite tradizionalak, hala nola, Mantentze-lan Informatizatuaren Kudeaketa Sistemak (CAMMS), Fabrikazio-exekuzio-sistemak (MES) edo enpresa-baliabideen plangintza (ERP). orain nabarmen hobetu daiteke AI gaitasunak injektatuz.Adibidez, Epicor Software ERP hornitzaileak lehendik dauden produktuei AI gaitasunak gehitzen dizkie Epicor Virtual Assistant (EVA) bidez.EVA agente adimentsuak ERP prozesuak automatizatzeko erabiltzen dira, hala nola, fabrikazio-eragiketak berriro programatzeko edo kontsulta errazak egiteko (adibidez, produktuen prezioei buruzko xehetasunak lortzea edo erabilgarri dauden pieza-kopuruari buruz).
Industria erabilera-kasuak berritzen ari dira AIoT erabiliz.
Hainbat erabilera industrial kasu hobetzen ari dira lehendik dauden hardware/software azpiegiturei AI gaitasunak gehituz.Adibide bizi bat ikusmen automatikoa da kalitatea kontrolatzeko aplikazioetan.Ikusmen automatikoko sistema tradizionalek irudiak prozesatzen dituzte, aurrez zehaztutako parametroak eta atalaseak (adibidez, kontraste handia) ebaluatzen dituzten software espezializatuz hornitutako ordenagailu integratu edo diskretuen bidez, objektuek akatsak dituzten ala ez zehazteko.Kasu askotan (adibidez, kableatuaren forma desberdinak dituzten osagai elektronikoak), positibo faltsuen kopurua oso handia da.
Hala ere, sistema hauek adimen artifizialaren bitartez berpizten ari dira.Adibidez, Cognex industria-makinen Ikusmenaren hornitzaileak Deep Learning tresna berri bat kaleratu zuen (Vision Pro Deep Learning 2.0) 2021eko uztailean. Tresna berriak ohiko ikusmen-sistemekin integratzen dira, azken erabiltzaileek aplikazio berean deep learning eta ohiko ikusmen-tresnekin konbinatzeko aukera emanez. Marradura, kutsadura eta beste akatsen neurketa zehatza eskatzen duten ingurune mediko eta elektroniko zorrotzak betetzea.
4. faktorea: AIoT hardware industriala hobetzen ari da
AI txipak azkar hobetzen ari dira.
Kapsulatutako hardware AI txipak azkar hazten ari dira, AI ereduen garapena eta hedapena laguntzeko hainbat aukera daude eskuragarri.Adibideak NVIDIAren azken grafikoak prozesatzeko unitateak (Gpus), A30 eta A10, 2021eko martxoan aurkeztu ziren eta AI erabilera kasuetarako egokiak dira, hala nola gomendio sistemetan eta ordenagailu bidezko ikusmen sistemetan.Beste adibide bat Google-ren laugarren belaunaldiko tentsoreak prozesatzeko unitateak (TPus) dira, helburu bereziko zirkuitu integratuak (ASics) indartsuak direnak, 1.000 aldiz eraginkortasun eta abiadura handiagoa lor dezaketen ereduen garapenean eta hedapenean AI lan karga zehatzetarako (adibidez, objektuen detekzioa). , irudien sailkapena eta gomendio-erreferentziak).AI hardware dedikatua erabiltzeak ereduen konputazio-denbora egunetatik minutuetara murrizten du, eta kasu askotan joko-aldaketa bat dela frogatu du.
AI hardware indartsua berehala eskuragarri dago erabilera bakoitzeko ordaintzeko eredu baten bidez.
Superscale enpresak etengabe berritzen ari dira zerbitzariak hodeian informatika-baliabideak eskuragarri jartzeko, azken erabiltzaileek AI industrialaren aplikazioak inplementatzeko.2021eko azaroan, adibidez, AWS-k GPUn oinarritutako azken instantzian, Amazon EC2 G5, NVIDIA A10G Tensor Core GPU-k elikatzen dituen GPU-n oinarritutako azken instantzien kaleratze ofiziala iragarri zuen, ML aplikazio ezberdinetarako, ordenagailu bidezko ikuspegia eta gomendio motorrak barne.Esaterako, Nanotronics detekzio sistemen hornitzaileak Amazon EC2 AI-n oinarritutako kalitatea kontrolatzeko irtenbidearen adibideak erabiltzen ditu prozesatzeko ahaleginak bizkortzeko eta mikrotxipak eta nanohodiak fabrikatzeko detekzio-tasa zehatzagoak lortzeko.
Ondorioa eta Prospektiba
AI fabrikatik ateratzen ari da, eta nonahi egongo da aplikazio berrietan, hala nola AI-n oinarritutako PdM, eta lehendik dauden software eta erabilera kasuen hobekuntza gisa.Enpresa handiak AI erabilera-kasu batzuk zabaltzen ari dira eta arrakastaren berri ematen ari dira, eta proiektu gehienek inbertsioaren itzulera handia dute.Oro har, hodeiaren, iot plataformen eta AI txip indartsuen gorakadak software eta optimizazio belaunaldi berri baterako plataforma eskaintzen du.
Argitalpenaren ordua: 2022-01-12