■ Ίσως γι' αυτό είναι τόσο σημαντικό για τους οργανισμούς να μπορούν να επιβιώσουν από τον τεράστιο ψηφιακό μετασχηματισμό που επιφέρει το Industry 4.0 χωρίς την απαραίτητη βοήθεια από το IIoT. Ο συνδυασμός αυτών των δύο τεχνολογιών, της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) και του IIoT, μπορεί να διαχειριστεί αποτελεσματικά και να χρησιμοποιήσει πλήρως τις τεράστιες ποσότητες δεδομένων που παράγονται κατά την ψηφιακή παραγωγή, μεταφέροντας τον έλεγχο της βιομηχανικής διαδικασίας σε ένα εντελώς νέο επίπεδο.
4 Πρέπει να-Έχετε δυνατότητες για διαχείριση δεδομένων IIoT
Με τη διείσδυση του κύματος της ψηφιοποίησης στον βιομηχανικό τομέα, τα μεγάλα δεδομένα έχουν γίνει η είσοδος στη βιομηχανική ψηφιοποίηση. Σύμφωνα με την IDC, ο παγκόσμιος όγκος δεδομένων έφτασε τα 42 ZB το 2019 και αναμένεται να φτάσει τα 163 ZB το 2022, με σύνθετο ετήσιο ρυθμό ανάπτυξης 57%. Και τα σενάρια εφαρμογής βιομηχανικών δεδομένων στον βιομηχανικό τομέα αυξάνονται επίσης και τα στατιστικά στοιχεία της Saidi Intelligence δείχνουν ότι η βιομηχανική αγορά μεγάλων δεδομένων της Κίνας θα είναι περίπου 14,69 δισεκατομμύρια γιουάν το 2019 και αναμένεται να διατηρήσει υψηλό ρυθμό ανάπτυξης άνω του 30% στο μέλλον. Τούτου λεχθέντος, όταν οι οργανισμοί αρχίζουν να εργάζονται για την ανάπτυξη του IIoT στα βιομηχανικά τους συστήματα, μία από τις πρώτες προκλήσεις που αντιμετωπίζουν είναι πώς να ανακτήσουν δεδομένα από το σύστημα IIoT και να τα καταστήσουν διαθέσιμα για{11}}ανάλυση και λήψη αποφάσεων{12}}σε πραγματικό χρόνο στη διαδικασία παραγωγής. Για να διασφαλίσετε ότι οι λύσεις διαχείρισης δεδομένων είναι έτοιμες για IIoT-, ακολουθούν 4 λειτουργίες στις οποίες πρέπει να εστιάσετε:
Ευέλικτη συνδεσιμότητα για το χειρισμό μιας ποικιλίας δεδομένων. Υπάρχουν διάφορα πρότυπα για συστήματα IoT που παράγουν δεδομένα που πρέπει να συμμορφώνονται με διάφορα πρωτόκολλα όπως MQTT, OPC, AMQP κ.λπ. Επιπλέον, τα περισσότερα δεδομένα IoT υπάρχουν σε ημι-δομημένες ή μη δομημένες μορφές. Επομένως, το σύστημα διαχείρισης δεδομένων πρέπει να μπορεί να συνδέεται με όλα τα συστήματα και να τηρεί διάφορα πρωτόκολλα για να μπορεί να λαμβάνει δεδομένα από αυτά τα συστήματα. Ταυτόχρονα, η λύση πρέπει να υποστηρίζει τόσο δομημένα όσο και μη δομημένα δεδομένα.
Πλούσιες δυνατότητες επεξεργασίας. Μια καλή λύση διαχείρισης δεδομένων θα πρέπει να μπορεί να φιλτράρει τα αρχεία καταγραφής σφαλμάτων από συστήματα και θα πρέπει επίσης να μπορεί να εμπλουτίζει τα δεδομένα με μεταδεδομένα, όπως χρονικές σημάνσεις ή στατικό κείμενο, για να υποστηρίζει καλύτερη ανάλυση δεδομένων.
Δυνατότητες επεξεργασίας μεγάλων δεδομένων και μηχανικής μάθησης. Δεδομένου ότι ο όγκος των δεδομένων IoT είναι πολύ μεγάλος, είναι σημαντικό το σύστημα να διατηρεί εξαιρετικά-χαμηλή καθυστέρηση κατά την εκτέλεση αναλύσεων δεδομένων σε πραγματικό-χρόνο, ώστε τα δεδομένα να μπορούν να υποβληθούν σε επεξεργασία σε πραγματικό-χρόνο.
Δυνατότητες παρακολούθησης σε πραγματικό-χρόνο. Η απόκτηση και η επεξεργασία δεδομένων IoT είναι μια συνεχής διαδικασία, επομένως οι λύσεις διαχείρισης δεδομένων θα πρέπει να παρέχουν παρακολούθηση σε πραγματικό-χρόνο μέσω οπτικοποίησης για να δείχνουν την κατάσταση της διαδικασίας όσον αφορά την απόδοση και την απόδοση ανά πάσα στιγμή.
Πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη επηρεάζει το βιομηχανικό IoT;
Πριν συζητήσουμε αυτό το θέμα, ας ρίξουμε μια ματιά στο τι έχουν να πουν οι ειδικοί ερευνητικοί οργανισμοί για το μέλλον και των δύο τεχνολογιών, της τεχνητής νοημοσύνης και του IoT: Σύμφωνα με το Markets&Markets, η τεχνητή νοημοσύνη θα είναι μια βιομηχανία 190 δισεκατομμυρίων δολαρίων μέχρι το 2025. Η IDC, από την άλλη πλευρά, πιστεύει ότι το 40% των πρωτοβουλιών ψηφιακού μετασχηματισμού το 2019 καθοδηγείται από την τεχνητή νοημοσύνη. Το Business Insider προβλέπει ότι θα υπάρχουν περισσότερες από 64 δισεκατομμύρια συσκευές IoT έως το 2025, από περίπου 10 δισεκατομμύρια το 2018. Ως αποτέλεσμα, η McKinsey δίνει αυτή την πρόβλεψη ότι έως το 2025, το IoT έχει τη δυνατότητα να δημιουργήσει από 4 τρισεκατομμύρια έως 11 τρισεκατομμύρια δολάρια σε οικονομική αξία.
Από τα παραπάνω στοιχεία, είναι ξεκάθαρο ότι η τεχνητή νοημοσύνη και το IoT, δύο τεχνολογικές έννοιες που υπάρχουν εδώ και δεκαετίες, επαν-αναδύονται στον κατάλληλο χρόνο και τόπο, διαταράσσουν τους παραδοσιακούς κανόνες της βιομηχανίας και πρόκειται να πυροδοτήσουν μια ψηφιακή επανάσταση που θα μεταφέρει την παραδοσιακή βιομηχανική επανάσταση του 18ου αιώνα στον 21ο αιώνα με την IndustryWorld of the Industrial Porith in AI. Το IoT αναμένεται να βελτιωθεί σημαντικά.
Η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται ο εγκέφαλος της βιομηχανικής νοημοσύνης
Μετά από επαρκή ανάπτυξη βασικών στοιχείων όπως δεδομένα, αλγόριθμοι και αριθμητική ισχύς, η τεχνητή νοημοσύνη έχει τα θεμέλια για υλοποίηση. Ταυτόχρονα, η ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης φέρνει επίσης καλές ευκαιρίες για την ανάπτυξη της μεταποιητικής βιομηχανίας και βελτιώνει συνολικά το επίπεδο της βιομηχανικής κατασκευής από πολλαπλές διαστάσεις. Επί του παρόντος, η τεχνητή νοημοσύνη έχει χρησιμοποιηθεί σε πολλά σενάρια εφαρμογών στον βιομηχανικό τομέα, όπως η βιομηχανική οπτική επιθεώρηση σε έξυπνα σενάρια παραγωγής και η προγνωστική συντήρηση στον τομέα της διαχείρισης εξοπλισμού. Κατά τη διάρκεια της προγνωστικής συντήρησης, χρησιμοποιώντας υπάρχοντα δεδομένα, οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να καθορίσουν πότε πρέπει να εφαρμοστούν προληπτικά μέτρα πριν ένα μηχάνημα χρειαστεί επισκευή. Η όραση υπολογιστή για οπτική επιθεώρηση είναι επίσης μια βασική τεχνολογία που μπορεί να μειώσει το κόστος και να αυξήσει την αποτελεσματικότητα. Όταν παρέχονται με τα σωστά δεδομένα εκπαίδευσης και υλικό, οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης (ML) μπορούν να είναι πιο ακριβείς και αποτελεσματικοί από τους ανθρώπους στην οπτική επιθεώρηση και χρησιμοποιούνται ήδη από την BMW, για παράδειγμα, για να διασφαλίσει τον ποιοτικό έλεγχο των εξαρτημάτων του αυτοκινήτου της. Σε παγκόσμιο επίπεδο, οι κατασκευαστικές εταιρείες εστιάζουν όλο και περισσότερο στη βελτίωση της αποτελεσματικότητας των μηχανημάτων και των συστημάτων και στη μείωση του κόστους παραγωγής. Καθώς η τεχνολογία των ημιαγωγών προχωρά και οι προσιτές αισθητήρες και επεξεργαστές γίνονται ευρύτερα διαθέσιμοι, η υιοθέτηση του IIoT θα συνεχίσει να αυξάνεται. Σύμφωνα με ανάλυση της Grand View Research, η παγκόσμια αγορά IIoT θα είναι περίπου 216,13 δισεκατομμύρια δολάρια το 2020. Τώρα που ο βιομηχανικός τομέας επιταχύνεται προς τις έξυπνες και αυτόνομες βιομηχανικές διαδικασίες, η συλλογή δεδομένων από συσκευές IoT φτάνει σε πρωτοφανή κλίμακα. Όταν τα μεγάλα δεδομένα, η τεχνητή νοημοσύνη και το IoT συνδυάζονται, δημιουργεί μια σειρά ευκαιριών για προηγμένες λύσεις ανάλυσης δεδομένων IoT. Στη διαδικασία, η τεχνητή νοημοσύνη, ειδικά οι τεχνολογίες βαθιάς/μηχανικής μάθησης, παρέχουν μια ισχυρή υποστήριξη για τη διαχείριση και την ανάλυση τεράστιων ποσοτήτων αισθητηριακών δεδομένων.
Μια έκθεση της ερευνητικής εταιρείας MobiDev προβλέπει ότι μέχρι το 2025, η τεχνητή νοημοσύνη και το IoT θα έχουν αξία άνω των 26 δισεκατομμυρίων δολαρίων. Έδειξαν επίσης ότι η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει την αποτελεσματικότητα των δεδομένων IoT κατά 25% και τα αναλυτικά στοιχεία της βιομηχανίας κατά 42%, και ότι διαδραματίζει σημαντικό ρόλο τόσο στο κέντρο του IoT όσο και στο δίκτυο αιχμής. Για παράδειγμα, σε μια γραμμή συναρμολόγησης σε ένα εργοστάσιο, ο ποιοτικός έλεγχος μπορεί να πραγματοποιηθεί μέσω της χρήσης οπτικών επιθεωρήσεων AI, οι οποίες μπορούν να μειώσουν αποτελεσματικά το ποσοστό των κατασκευαστικών ελαττωμάτων κατά τη διαδικασία κατασκευής.
Λύσεις AI + IIoT
Επηρεασμένοι από μια σειρά ευνοϊκών παραγόντων, όπως η πρόοδος στην τεχνολογία ημιαγωγών και ηλεκτρονικών συσκευών, η αυξημένη χρήση πλατφορμών υπολογιστικού νέφους, η τυποποίηση IPv6 και η κρατική υποστήριξη για δραστηριότητες Ε&Α που σχετίζονται με το IIoT{1}, οι λύσεις IIoT και η αγορά που ενσωματώνουν την τεχνητή νοημοσύνη αναπτύσσονται γρήγορα και σύμφωνα με μια νέα έκθεση έρευνας αγοράς από το Markets&Market. 76,7 δισεκατομμύρια δολάρια το 2021 στα 106,1 δισεκατομμύρια δολάρια το 2026 και μέχρι το 2026, τα έσοδα από τεχνητή νοημοσύνη σε αυτό το τμήμα αναμένεται να φτάσουν τα 16,7 δισεκατομμύρια δολάρια.
Στο πλαίσιο αυτής της μεγάλης τάσης, οι μεγάλοι προμηθευτές τεχνολογίας θα εργαστούν ήδη σκληρά για να προωθήσουν λύσεις AI + IIoT με καινοτόμες τεχνολογίες και προϊόντα.
Σύναψη
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να διαχειρίζεται τον εαυτό της και τις εφαρμογές της ανεξάρτητα και έξυπνα. Μεταξύ των τεχνολογικών ανακαλύψεων την τελευταία δεκαετία περίπου, σχεδόν τίποτα δεν έχει φτάσει στο επίπεδο του αντίκτυπου που είχε η τεχνητή νοημοσύνη σε συνδυασμό με το βιομηχανικό Διαδίκτυο των πραγμάτων (IoT) στον βιομηχανικό τομέα. Σύμφωνα με τις στατιστικές έρευνες και τις προβλέψεις της Deloitte, η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στον κατασκευαστικό τομέα της Κίνας είναι πολλά υποσχόμενη, με τις εφαρμογές να αναμένεται να είναι περίπου 25,22 δισεκατομμύρια γιουάν το 2020 και να φτάσουν τα 205,76 δισεκατομμύρια γιουάν έως το 2025, με σύνθετο ρυθμό ανάπτυξης άνω του 40%. Με την ενσωμάτωση αλγορίθμων AI σε βιομηχανικές υποδομές IoT, ολόκληρα μηχανήματα και εξοπλισμός μπορούν να εκπαιδευτούν και να αυτοματοποιηθούν για έξυπνη διαχείριση και λειτουργία εργοστασίων. Ίσως δεν μπορούμε να δούμε ακόμη εκτεταμένες εφαρμογές AI+IIoT, αλλά πιστεύω ότι σε λίγα χρόνια, η τεχνητή νοημοσύνη και το IoT θα γίνονται όλο και πιο διαδεδομένα στον βιομηχανικό τομέα.