Yaqinda e'lon qilingan Industrial AI va AI Market 2021-2026 hisobotiga ko'ra, sanoat sozlamalarida sun'iy intellektni qo'llash darajasi ikki yil ichida 19 foizdan 31 foizga oshgan. O'z faoliyatida sun'iy intellektni to'liq yoki qisman joriy qilgan respondentlarning 31 foizidan tashqari, yana 39 foizi hozirda texnologiyani sinovdan o'tkazmoqda yoki sinovdan o'tkazmoqda.
AI butun dunyo bo'ylab ishlab chiqaruvchilar va energiya kompaniyalari uchun asosiy texnologiya sifatida paydo bo'lmoqda va IoT tahlili prognozlariga ko'ra, sanoat sun'iy intellekt echimlari bozori 2026 yilga kelib 35% dan keyingi kuchli yillik o'sish sur'atini (CAGR) 102,17 milliard dollarga etadi.
Raqamli asr narsalar internetini dunyoga keltirdi. Ko'rinib turibdiki, sun'iy intellektning paydo bo'lishi narsalar internetining rivojlanish sur'atlarini tezlashtirdi.
Keling, sanoat AI va AIoTning o'sishiga turtki bo'lgan ba'zi omillarni ko'rib chiqaylik.
1-omil: sanoat AIoT uchun ko'proq dasturiy vositalar
2019-yilda, Iot analitikasi sanoat AIni qamrab olishni boshlaganida, operatsion texnologiyalar (OT) sotuvchilari tomonidan ajratilgan AI dasturiy mahsulotlar kam edi. O'shandan beri ko'plab OT sotuvchilari zavod maydonchasi uchun AI platformalari ko'rinishida AI dasturiy echimlarini ishlab chiqish va taqdim etish orqali AI bozoriga kirishdi.
Ma'lumotlarga ko'ra, 400 ga yaqin sotuvchilar AIoT dasturiy ta'minotini taklif qilishadi. So'nggi ikki yil ichida sanoat AI bozoriga qo'shiladigan dasturiy ta'minot sotuvchilari soni keskin oshdi. Tadqiqot davomida IoT Analytics ishlab chiqaruvchilar/sanoat mijozlariga AI texnologiyasining 634 ta yetkazib beruvchisini aniqladi. Ushbu kompaniyalarning 389 tasi (61,4%) AI dasturiy ta'minotini taklif qiladi.
Yangi AI dasturiy platformasi sanoat muhitiga qaratilgan. Uptake, Braincube yoki C3 AI-dan tashqari, ko'plab operatsion texnologiyalar (OT) sotuvchilari maxsus AI dasturiy platformalarini taklif qilmoqdalar. Masalan, ABB’ning Genix Industrial analitikasi va AI to‘plami, Rockwell Automation’ning FactoryTalk Innovatsiyalar to‘plami, Schneider Electric’ning o‘zining ishlab chiqarish bo‘yicha konsalting platformasi va yaqinda maxsus qo‘shimchalar. Ushbu platformalarning ba'zilari keng ko'lamli foydalanish holatlariga qaratilgan. Masalan, ABB’ning Genix platformasi operatsion samaradorlikni boshqarish, aktivlar yaxlitligi, barqarorlik va ta’minot zanjiri samaradorligi uchun oldindan yaratilgan ilovalar va xizmatlarni o‘z ichiga olgan ilg‘or tahlillarni taqdim etadi.
Yirik kompaniyalar o'zlarining AI dasturiy vositalarini do'konga joylashtirmoqda.
AI dasturiy vositalarining mavjudligi, shuningdek, AWS, Microsoft va Google kabi yirik kompaniyalar tomonidan ishlab chiqilgan yangi foydalanish uchun maxsus dasturiy vositalar bilan bog'liq. Misol uchun, 2020-yil dekabr oyida AWS Amazon SageMaker JumpStart-ni chiqardi, bu Amazon SageMaker xususiyati bo‘lib, u PdM, kompyuterni ko‘rish va avtonom haydash, Deploy with eng keng tarqalgan sanoat foydalanish holatlari uchun oldindan tuzilgan va moslashtirilgan yechimlar to‘plamini taqdim etadi. bir necha marta bosish.
Foydalanish holatlari uchun maxsus dasturiy echimlar foydalanish imkoniyatlarini yaxshilashga yordam beradi.
Bashoratli texnik xizmat ko'rsatishga yo'naltirilganlar kabi foydalanish holatlari uchun maxsus dasturiy ta'minot to'plamlari keng tarqalgan. IoT Analytics 2021-yil boshida maʼlumotlar manbalari xilma-xilligi va treningdan oldingi modellardan foydalanish, shuningdek, AI-ga asoslangan mahsulot maʼlumotlarini boshqarish (PdM) dasturiy yechimlaridan foydalanadigan provayderlar soni 73 taga yetganini kuzatdi. ma'lumotlarni yaxshilash texnologiyalarini qabul qilish.
2-omil: AI yechimlarini ishlab chiqish va ularga xizmat ko‘rsatish soddalashtirilmoqda
Avtomatlashtirilgan mashinani o'rganish (AutoML) standart mahsulotga aylanmoqda.
Mashinani o'rganish (ML) bilan bog'liq vazifalarning murakkabligi tufayli, mashinani o'rganish ilovalarining tez o'sishi tajribasiz foydalanish mumkin bo'lgan tayyor mashinani o'rganish usullariga ehtiyoj tug'dirdi. Natijadagi tadqiqot sohasi, mashinani o'rganish uchun progressiv avtomatlashtirish AutoML deb ataladi. Turli kompaniyalar mijozlarga ML modellarini ishlab chiqish va sanoatda foydalanish holatlarini tezroq amalga oshirishga yordam berish uchun AI takliflarining bir qismi sifatida ushbu texnologiyadan foydalanmoqda. Masalan, 2020-yil noyabr oyida SKF xarajatlarni kamaytirish va mijozlar uchun yangi biznes modellarini yaratish uchun mashina jarayoni maʼlumotlarini tebranish va harorat maʼlumotlari bilan birlashtirgan automL asosidagi mahsulotni eʼlon qildi.
Mashinani o'rganish operatsiyalari (ML Ops) modelni boshqarish va texnik xizmat ko'rsatishni soddalashtiradi.
Mashinani o'rganish operatsiyalarining yangi intizomi ishlab chiqarish muhitida AI modellariga xizmat ko'rsatishni soddalashtirishga qaratilgan. AI modelining ishlashi odatda vaqt o'tishi bilan yomonlashadi, chunki unga zavod ichidagi bir nechta omillar ta'sir qiladi (masalan, ma'lumotlarni tarqatish va sifat standartlaridagi o'zgarishlar). Natijada, modelga texnik xizmat ko'rsatish va mashinani o'rganish operatsiyalari sanoat muhitining yuqori sifat talablariga javob berish uchun zarur bo'lib qoldi (masalan, unumdorligi 99% dan past bo'lgan modellar ishchilar xavfsizligiga xavf tug'diradigan xatti-harakatlarni aniqlay olmaydi).
So'nggi yillarda DataRobot, Grid.AI, Pinecone/Zilliz, Seldon va Weights & Biases kabi ko'plab startaplar ML Ops maydoniga qo'shildi. Tashkil etilgan kompaniyalar o'zlarining mavjud sun'iy intellekt dasturiy ta'minot takliflariga mashinani o'rganish operatsiyalarini qo'shdilar, shu jumladan Microsoft, Azure ML Studio'da ma'lumotlar siljishini aniqlashni joriy qildi. Ushbu yangi xususiyat foydalanuvchilarga kirish ma'lumotlarini taqsimlashda model ishlashini pasaytiradigan o'zgarishlarni aniqlash imkonini beradi.
3-omil: Mavjud ilovalar va foydalanish holatlariga qo'llaniladigan sun'iy intellekt
An'anaviy dasturiy ta'minot provayderlari AI imkoniyatlarini qo'shmoqda.
MS Azure ML, AWS SageMaker va Google Cloud Vertex AI kabi mavjud yirik gorizontal AI dasturiy vositalaridan tashqari, kompyuterlashtirilgan texnik xizmat ko'rsatishni boshqarish tizimlari (CAMMS), ishlab chiqarishni bajarish tizimlari (MES) yoki korporativ resurslarni rejalashtirish (ERP) kabi an'anaviy dasturiy ta'minot to'plamlari. endi AI imkoniyatlarini kiritish orqali sezilarli darajada yaxshilanishi mumkin. Masalan, ERP provayderi Epicor Software o'zining Epicor Virtual Assistant (EVA) orqali mavjud mahsulotlariga AI imkoniyatlarini qo'shmoqda. Intellektual EVA agentlari ishlab chiqarish operatsiyalarini qayta rejalashtirish yoki oddiy so'rovlarni bajarish (masalan, mahsulot narxi yoki mavjud qismlar soni haqida ma'lumot olish) kabi ERP jarayonlarini avtomatlashtirish uchun ishlatiladi.
AIoT yordamida sanoatda foydalanish holatlari yangilanmoqda.
Mavjud apparat/dasturiy ta'minot infratuzilmasiga sun'iy intellekt imkoniyatlarini qo'shish orqali bir nechta sanoat foydalanish holatlari yaxshilanmoqda. Yorqin misol - sifatni nazorat qilish dasturlarida mashinani ko'rish. An'anaviy mashina ko'rish tizimlari ob'ektlarda nuqsonlar mavjudligini aniqlash uchun oldindan belgilangan parametrlar va chegaralarni (masalan, yuqori kontrast) baholovchi maxsus dasturiy ta'minot bilan jihozlangan integratsiyalangan yoki diskret kompyuterlar orqali tasvirlarni qayta ishlaydi. Ko'pgina hollarda (masalan, turli xil simli shakllarga ega elektron komponentlar) noto'g'ri pozitivlar soni juda ko'p.
Biroq, bu tizimlar sun'iy intellekt orqali qayta tiklanmoqda. Masalan, sanoat mashinalari Vision provayderi Cognex 2021-yil iyul oyida yangi Deep Learning vositasini (Vision Pro Deep Learning 2.0) chiqardi. Yangi vositalar anʼanaviy koʻrish tizimlari bilan integratsiyalashgan boʻlib, oxirgi foydalanuvchilarga chuqur oʻrganishni anʼanaviy koʻrish vositalari bilan bir xil ilovada birlashtirish imkonini beradi. chizish, ifloslanish va boshqa nuqsonlarni aniq o'lchashni talab qiluvchi talabchan tibbiy va elektron muhitlarga javob bering.
4-omil: Industrial AIoT apparat takomillashtirilmoqda
AI chiplari tez yaxshilanmoqda.
O'rnatilgan apparat AI chiplari tez sur'atlar bilan o'sib bormoqda, AI modellarini ishlab chiqish va joylashtirishni qo'llab-quvvatlash uchun turli xil variantlar mavjud. Masalan, NVIDIA ning eng soʻnggi grafik ishlov berish bloklari (Gpus), A30 va A10, ular 2021-yil mart oyida taqdim etilgan va tavsiya tizimlari va kompyuter koʻrish tizimlari kabi sunʼiy intellektdan foydalanish holatlariga mos keladi. Yana bir misol, Google’ning to‘rtinchi avlod Tensorlarni qayta ishlash birliklari (TPus), ular kuchli maxsus maqsadli integral mikrosxemalar (ASics) bo‘lib, aniq AI ish yuklari (masalan, ob’yektlarni aniqlash) uchun modelni ishlab chiqish va joylashtirishda 1000 barobar ko‘proq samaradorlik va tezlikka erisha oladi. , tasvir tasnifi va tavsiya etalonlari). Maxsus AI uskunasidan foydalanish modelni hisoblash vaqtini kundan-kunga qisqartiradi va ko'p hollarda o'yinni o'zgartiruvchi ekanligini isbotladi.
Kuchli sun'iy intellekt uskunasi har bir foydalanish uchun to'lov modeli orqali darhol mavjud.
Oxirgi foydalanuvchilar sanoat AI ilovalarini amalga oshirishlari uchun yuqori miqyosli korxonalar bulutda hisoblash resurslarini mavjud qilish uchun doimiy ravishda o'z serverlarini yangilaydi. Masalan, 2021-yil noyabr oyida AWS turli ML ilovalari, jumladan, kompyuterni ko‘rish va tavsiya qilish dvigatellari uchun NVIDIA A10G Tensor Core GPU tomonidan quvvatlanadigan eng so‘nggi GPU-ga asoslangan Amazon EC2 G5 nusxalarining rasmiy chiqarilishini e’lon qildi. Misol uchun, aniqlash tizimlari provayderi Nanotronics qayta ishlash sa'y-harakatlarini tezlashtirish va mikrochiplar va nanotubalarni ishlab chiqarishda aniqroq aniqlash tezligiga erishish uchun sun'iy intellektga asoslangan sifat nazorati yechimining Amazon EC2 misollaridan foydalanadi.
Xulosa va istiqbol
AI zavoddan chiqmoqda va u sun'iy intellektga asoslangan PdM kabi yangi ilovalarda va mavjud dasturiy ta'minot va foydalanish holatlarini yaxshilashda hamma joyda bo'ladi. Yirik korxonalar sunʼiy intellektdan foydalanish boʻyicha bir nechta misollarni tarqatmoqda va muvaffaqiyat haqida hisobot bermoqda va aksariyat loyihalar sarmoyadan yuqori daromad keltiradi. Umuman olganda, bulut, iot platformalari va kuchli AI chiplarining yuksalishi dasturiy ta'minot va optimallashtirishning yangi avlodi uchun platformani taqdim etadi.
Xabar vaqti: 2022 yil 12-yanvar