▪ Być może dlatego tak ważne jest, aby organizacje mogły przetrwać masową transformację cyfrową spowodowaną przez Przemysł 4.0 bez krytycznej pomocy ze strony IIoT. Połączenie tych dwóch technologii, sztucznej inteligencji (AI) i IIoT, może skutecznie zarządzać ogromnymi ilościami danych generowanych podczas cyfrowej produkcji i w pełni je wykorzystywać, przenosząc kontrolę procesów przemysłowych na zupełnie nowy poziom.
4 Wymagane-posiadanie możliwości zarządzania danymi IIoT
Wraz z przenikaniem fali cyfryzacji w przemyśle, duże zbiory danych stały się wejściem do cyfryzacji przemysłu. Według IDC globalny wolumen danych osiągnął 42 ZB w 2019 r. i oczekuje się, że w 2022 r. osiągnie 163 ZB, przy złożonej rocznej stopie wzrostu wynoszącej 57%. Wzrastają także scenariusze zastosowań danych przemysłowych w przemyśle, a statystyki Saidi Intelligence wskazują, że chiński rynek dużych zbiorów danych przemysłowych w 2019 r. będzie wart około 14,69 miliarda juanów i oczekuje się, że w przyszłości utrzyma on wysoką stopę wzrostu wynoszącą ponad 30%. To powiedziawszy, gdy organizacje rozpoczynają pracę nad wdrażaniem IIoT w swoich systemach przemysłowych, jednym z pierwszych wyzwań, przed którymi stają, jest pobieranie danych z systemu IIoT i udostępnianie ich do analizy-w czasie rzeczywistym i podejmowania-decyzji w procesie produkcyjnym. Aby mieć pewność, że rozwiązania do zarządzania danymi będą gotowe na IIoT-, oto 4 funkcje, na których należy się skupić:
Wszechstronna łączność umożliwiająca obsługę różnorodnych danych. Istnieją różne standardy systemów IoT, które generują dane, które muszą być zgodne z różnymi protokołami, takimi jak MQTT, OPC, AMQP itp. Ponadto większość danych IoT występuje w formatach pół-ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych. Dlatego system zarządzania danymi musi mieć możliwość połączenia się ze wszystkimi systemami i przestrzegania różnych protokołów, aby móc odbierać dane z tych systemów. Jednocześnie rozwiązanie musi obsługiwać zarówno dane ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane.
Bogate możliwości przetwarzania krawędzi. Dobre rozwiązanie do zarządzania danymi powinno umożliwiać filtrowanie dzienników błędów z systemów, a także wzbogacanie danych o metadane, takie jak znaczniki czasu lub tekst statyczny, w celu lepszej analizy danych.
Możliwość przetwarzania dużych zbiorów danych i uczenia maszynowego. Ponieważ ilość danych IoT jest bardzo duża, ważne jest, aby system utrzymywał bardzo-niskie opóźnienia podczas przeprowadzania analizy danych-w czasie rzeczywistym, aby dane mogły być przetwarzane-w czasie rzeczywistym.
Możliwości monitorowania-w czasie rzeczywistym. Pozyskiwanie i przetwarzanie danych IoT to proces ciągły, dlatego rozwiązania do zarządzania danymi powinny zapewniać monitorowanie-w czasie rzeczywistym za pomocą wizualizacji, aby pokazać stan procesu pod względem wydajności i przepustowości w dowolnym momencie.
Jak sztuczna inteligencja wpływa na przemysłowy IoT?
Zanim omówimy ten temat, przyjrzyjmy się, co eksperckie organizacje badawcze mają do powiedzenia na temat przyszłości obu technologii, sztucznej inteligencji i IoT: Według Markets&Markets do 2025 r. sztuczna inteligencja będzie branżą wartą 190 miliardów dolarów. Z drugiej strony IDC uważa, że 40% inicjatyw w zakresie transformacji cyfrowej w 2019 r. będzie napędzanych przez sztuczną inteligencję. Business Insider przewiduje, że do 2025 r. będzie ponad 64 miliardy urządzeń IoT, w porównaniu z około 10 miliardami w 2018 r. W rezultacie McKinsey podaje prognozę, że do 2025 r. Internet Rzeczy może wygenerować wartość ekonomiczną od 4 do 11 bilionów dolarów.
Z powyższych liczb jasno wynika, że sztuczna inteligencja i internet rzeczy, dwie koncepcje technologiczne obecne od dziesięcioleci,-pojawiają się ponownie we właściwym czasie i miejscu, zakłócają tradycyjne normy branżowe i zapoczątkowują rewolucję cyfrową, która przeniesie tradycyjną rewolucję przemysłową XVIII wieku w XXI wiek wraz z Przemysłem 4.0. Dzięki włączeniu sztucznej inteligencji wydajność przemysłowego Internetu Rzeczy znacznie wzrośnie.
Sztuczna inteligencja staje się mózgiem inteligencji przemysłowej
Po wystarczającym rozwinięciu podstawowych elementów, takich jak dane, algorytmy i moc arytmetyczna, sztuczna inteligencja ma podstawy do realizacji. Jednocześnie rozwój sztucznej inteligencji niesie ze sobą także dobre szanse dla rozwoju przemysłu wytwórczego i kompleksowo podnosi poziom produkcji przemysłowej w wielu wymiarach. Obecnie sztuczna inteligencja znalazła zastosowanie w szeregu scenariuszy zastosowań w przemyśle, takich jak przemysłowa inspekcja wizualna w scenariuszach inteligentnej produkcji oraz konserwacja predykcyjna w obszarze zarządzania sprzętem. Podczas konserwacji predykcyjnej algorytmy sztucznej inteligencji mogą określić, kiedy wdrożyć środki zapobiegawcze, zanim maszyna będzie wymagała naprawy. Widzenie komputerowe do kontroli wizualnej jest również kluczową technologią, która może obniżyć koszty i zwiększyć wydajność; pod warunkiem zapewnienia odpowiednich danych szkoleniowych i sprzętu algorytmy uczenia maszynowego (ML) mogą być dokładniejsze i skuteczniejsze w kontroli wzrokowej niż ludzie, i są już wykorzystywane przez BMW na przykład do zapewniania kontroli jakości swoich części samochodowych. Na całym świecie firmy produkcyjne w coraz większym stopniu skupiają się na poprawie wydajności maszyn i systemów oraz obniżeniu kosztów produkcji. W miarę postępu technologii półprzewodników i coraz szerszej dostępności niedrogich czujników i procesorów, zastosowanie IIoT będzie nadal rosło. Według analizy przeprowadzonej przez Grand View Research, globalny rynek IIoT będzie wart około 216,13 miliardów dolarów w 2020 roku. Teraz, gdy sektor przemysłowy przyspiesza w kierunku inteligentnych i autonomicznych procesów przemysłowych, gromadzenie danych z urządzeń IoT osiąga niespotykaną dotychczas skalę. Połączenie Big Data, AI i IoT stwarza szereg możliwości dla zaawansowanych rozwiązań do analizy danych IoT. Przy tym sztuczna inteligencja, zwłaszcza technologie głębokiego uczenia się maszynowego, zapewniają potężne wsparcie w zarządzaniu ogromnymi ilościami danych sensorycznych i analizowaniu ich.
Raport firmy badawczej MobiDev przewiduje, że do 2025 roku sztuczna inteligencja i IoT będą warte ponad 26 miliardów dolarów. Wykazali także, że sztuczna inteligencja poprawia wydajność danych IoT o 25% i analityki branżowej o 42% oraz że odgrywa ważną rolę zarówno w centrum IoT, jak i w sieci brzegowej. Na przykład na linii montażowej w fabryce kontrolę jakości można przeprowadzić za pomocą inspekcji wizualnych AI, co może skutecznie zmniejszyć liczbę wad produkcyjnych w procesie produkcyjnym.
Rozwiązania AI + IIoT
Pod wpływem szeregu sprzyjających czynników, takich jak postęp w technologii półprzewodników i urządzeń elektronicznych, zwiększone wykorzystanie platform przetwarzania w chmurze, standaryzacja protokołu IPv6 oraz wsparcie rządowe dla działań badawczo-rozwojowych związanych z IIoT-, rozwiązania IIoT i rynek obejmujący sztuczną inteligencję szybko się rozwijają, a według nowego raportu z badania rynku przeprowadzonego przez Markets&Markets przewiduje się, że wielkość światowego rynku IIoT wzrośnie z 76,7 miliardów dolarów w do 106,1 miliarda dolarów w 2021 roku, a do 2026 roku przychody ze sztucznej inteligencji w tym segmencie mają osiągnąć 16,7 miliarda dolarów.
W ramach tego megatrendu główni dostawcy technologii będą już ciężko pracować, aby promować rozwiązania AI + IIoT za pomocą innowacyjnych technologii i produktów.
Wniosek
Sztuczna inteligencja potrafi samodzielnie i inteligentnie zarządzać sobą i swoimi aplikacjami. Spośród przełomów technologicznych, jakie nastąpiły w ciągu ostatniej dekady, prawie nic nie osiągnęło takiego wpływu, jaki sztuczna inteligencja w połączeniu z przemysłowym Internetem rzeczy (IoT) wywarła na sektor przemysłowy. Według badań statystycznych i prognoz Deloitte zastosowanie sztucznej inteligencji w chińskim sektorze produkcyjnym jest bardzo obiecujące – oczekuje się, że w 2020 r. wartość zastosowań wyniesie około 25,22 miliarda juanów, a do 2025 r. osiągnie poziom 205,76 miliarda juanów, przy skumulowanej stopie wzrostu wynoszącej ponad 40%. Integrując algorytmy sztucznej inteligencji z przemysłową infrastrukturą IoT, można przeszkolić i zautomatyzować całe maszyny i sprzęt w celu inteligentnego zarządzania fabryką i jej obsługi. Być może nie widzimy jeszcze powszechnych zastosowań AI + IIoT, ale wierzę, że za kilka lat sztuczna inteligencja i IoT będą coraz bardziej powszechne w sektorze przemysłowym.