Theo Báo cáo thị trường AI và AI công nghiệp giai đoạn 2021-2026 được công bố gần đây, tỷ lệ áp dụng AI trong Cài đặt công nghiệp đã tăng từ 19% lên 31% chỉ sau hơn hai năm.Ngoài 31% số người được hỏi đã triển khai toàn bộ hoặc một phần AI trong hoạt động của họ, 39% khác hiện đang thử nghiệm hoặc thí điểm công nghệ này.
AI đang nổi lên như một công nghệ chủ chốt cho các nhà sản xuất và công ty năng lượng trên toàn thế giới. Phân tích IoT dự đoán rằng thị trường giải pháp AI công nghiệp sẽ cho thấy tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) mạnh mẽ sau đại dịch là 35% để đạt 102,17 tỷ USD vào năm 2026.
Thời đại kỹ thuật số đã khai sinh ra Internet of Things.Có thể thấy, sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo đã đẩy nhanh tốc độ phát triển của Internet of Things.
Chúng ta hãy xem xét một số yếu tố thúc đẩy sự phát triển của AI công nghiệp và AIoT.
Yếu tố 1: Ngày càng có nhiều công cụ phần mềm dành cho AIoT công nghiệp
Vào năm 2019, khi phân tích IoT bắt đầu bao phủ AI công nghiệp, có rất ít sản phẩm phần mềm AI chuyên dụng từ các nhà cung cấp công nghệ vận hành (OT).Kể từ đó, nhiều nhà cung cấp OT đã tham gia vào thị trường AI bằng cách phát triển và cung cấp giải pháp phần mềm AI dưới dạng nền tảng AI cho sàn nhà máy.
Theo dữ liệu, gần 400 nhà cung cấp cung cấp phần mềm AIoT.Số lượng nhà cung cấp phần mềm tham gia thị trường AI công nghiệp đã tăng lên đáng kể trong hai năm qua.Trong quá trình nghiên cứu, IoT Analytics đã xác định được 634 nhà cung cấp công nghệ AI cho các nhà sản xuất/khách hàng công nghiệp.Trong số các công ty này, 389 (61,4%) cung cấp phần mềm AI.
Nền tảng phần mềm AI mới tập trung vào môi trường công nghiệp.Ngoài Uptake, Braincube hoặc C3 AI, ngày càng nhiều nhà cung cấp công nghệ vận hành (OT) đang cung cấp các nền tảng phần mềm AI chuyên dụng.Các ví dụ bao gồm bộ AI và phân tích công nghiệp Genix của ABB, bộ FactoryTalk Innovation của Rockwell Automation, nền tảng tư vấn sản xuất của Schneider Electric và gần đây là các tiện ích bổ sung cụ thể.Một số nền tảng này nhắm đến nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.Ví dụ: nền tảng Genix của ABB cung cấp các phân tích nâng cao, bao gồm các ứng dụng và dịch vụ dựng sẵn để quản lý hiệu suất hoạt động, tính toàn vẹn của tài sản, tính bền vững và hiệu quả của chuỗi cung ứng.
Các công ty lớn đang đưa các công cụ phần mềm ai của họ vào sản xuất.
Tính khả dụng của các công cụ phần mềm ai cũng được thúc đẩy bởi các công cụ phần mềm dành riêng cho từng trường hợp sử dụng mới được phát triển bởi AWS, các công ty lớn như Microsoft và Google.Ví dụ: vào tháng 12 năm 2020, AWS đã phát hành Amazon SageMaker JumpStart, một tính năng của Amazon SageMaker cung cấp một bộ giải pháp dựng sẵn và có thể tùy chỉnh cho các trường hợp sử dụng công nghiệp phổ biến nhất, chẳng hạn như PdM, thị giác máy tính và lái xe tự động, Triển khai với chỉ cần một vài cú nhấp chuột.
Các giải pháp phần mềm dành riêng cho từng trường hợp sử dụng đang thúc đẩy cải tiến khả năng sử dụng.
Các bộ phần mềm dành riêng cho từng trường hợp sử dụng, chẳng hạn như các bộ phần mềm tập trung vào bảo trì dự đoán, đang trở nên phổ biến hơn.IoT Analytics quan sát thấy số lượng nhà cung cấp sử dụng giải pháp phần mềm quản lý dữ liệu sản phẩm (PdM) dựa trên AI đã tăng lên 73 vào đầu năm 2021 do sự gia tăng đa dạng về nguồn dữ liệu và việc sử dụng các mô hình đào tạo trước, cũng như sự phổ biến rộng rãi của các nguồn dữ liệu. áp dụng các công nghệ nâng cao dữ liệu.
Yếu tố 2: Việc phát triển và bảo trì các giải pháp AI đang được đơn giản hóa
Máy học tự động (AutoML) đang trở thành một sản phẩm tiêu chuẩn.
Do sự phức tạp của các nhiệm vụ liên quan đến học máy (ML), sự phát triển nhanh chóng của các ứng dụng học máy đã tạo ra nhu cầu về các phương pháp học máy sẵn có có thể được sử dụng mà không cần chuyên môn.Lĩnh vực nghiên cứu kết quả, tự động hóa tiến bộ cho máy học, được gọi là AutoML.Nhiều công ty đang tận dụng công nghệ này như một phần trong dịch vụ AI của họ để giúp khách hàng phát triển các mô hình ML và triển khai các trường hợp sử dụng công nghiệp nhanh hơn.Ví dụ: vào tháng 11 năm 2020, SKF đã công bố một sản phẩm dựa trên automL kết hợp dữ liệu quy trình máy với dữ liệu về độ rung và nhiệt độ để giảm chi phí và hỗ trợ các mô hình kinh doanh mới cho khách hàng.
Hoạt động học máy (ML Ops) đơn giản hóa việc quản lý và bảo trì mô hình.
Nguyên tắc mới của hoạt động học máy nhằm mục đích đơn giản hóa việc duy trì các mô hình AI trong môi trường sản xuất.Hiệu suất của mô hình AI thường suy giảm theo thời gian do nó bị ảnh hưởng bởi một số yếu tố trong nhà máy (ví dụ: những thay đổi trong phân phối dữ liệu và tiêu chuẩn chất lượng).Do đó, các hoạt động bảo trì mô hình và học máy đã trở nên cần thiết để đáp ứng yêu cầu chất lượng cao của môi trường công nghiệp (ví dụ: các mô hình có hiệu suất dưới 99% có thể không xác định được hành vi gây nguy hiểm cho sự an toàn của người lao động).
Trong những năm gần đây, nhiều công ty khởi nghiệp đã tham gia không gian ML Ops, bao gồm DataRobot, Grid.AI, Pinecone/Zilliz, Seldon và Weights & Biases.Các công ty lâu đời đã bổ sung các hoạt động học máy vào các dịch vụ phần mềm AI hiện có của họ, bao gồm cả Microsoft, công ty đã giới thiệu tính năng phát hiện sai lệch dữ liệu trong Azure ML Studio.Tính năng mới này cho phép người dùng phát hiện những thay đổi trong việc phân phối dữ liệu đầu vào làm giảm hiệu suất của mô hình.
Yếu tố 3: Trí tuệ nhân tạo được áp dụng cho các ứng dụng và trường hợp sử dụng hiện có
Các nhà cung cấp phần mềm truyền thống đang bổ sung thêm khả năng AI.
Ngoài các công cụ phần mềm AI theo chiều ngang lớn hiện có như MS Azure ML, AWS SageMaker và Google Cloud Vertex AI, các bộ phần mềm truyền thống như Hệ thống quản lý bảo trì máy tính (CAMMS), Hệ thống thực thi sản xuất (MES) hoặc hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) giờ đây có thể được cải thiện đáng kể bằng cách bổ sung khả năng AI.Ví dụ: nhà cung cấp ERP Epicor Software đang bổ sung khả năng AI cho các sản phẩm hiện có của mình thông qua Trợ lý ảo Epicor (EVA).Các tác nhân EVA thông minh được sử dụng để tự động hóa các quy trình ERP, chẳng hạn như sắp xếp lại các hoạt động sản xuất hoặc thực hiện các truy vấn đơn giản (ví dụ: lấy thông tin chi tiết về giá sản phẩm hoặc số lượng bộ phận có sẵn).
Các trường hợp sử dụng công nghiệp đang được nâng cấp bằng cách sử dụng AIoT.
Một số trường hợp sử dụng công nghiệp đang được nâng cao bằng cách bổ sung các khả năng AI vào cơ sở hạ tầng phần cứng/phần mềm hiện có.Một ví dụ sinh động là thị giác máy trong các ứng dụng kiểm soát chất lượng.Các hệ thống thị giác máy truyền thống xử lý hình ảnh thông qua các máy tính tích hợp hoặc rời rạc được trang bị phần mềm chuyên dụng để đánh giá các thông số và ngưỡng xác định trước (ví dụ: độ tương phản cao) để xác định xem các vật thể có biểu hiện khiếm khuyết hay không.Trong nhiều trường hợp (ví dụ, các linh kiện điện tử có hình dạng dây dẫn khác nhau), số lượng kết quả dương tính giả là rất cao.
Tuy nhiên, những hệ thống này đang được hồi sinh nhờ trí tuệ nhân tạo.Ví dụ: nhà cung cấp thị giác máy công nghiệp Cognex đã phát hành công cụ Deep Learning mới (Vision Pro Deep Learning 2.0) vào tháng 7 năm 2021. Các công cụ mới này tích hợp với hệ thống thị giác truyền thống, cho phép người dùng cuối kết hợp deep learning với các công cụ thị giác truyền thống trong cùng một ứng dụng để đáp ứng các môi trường y tế và điện tử đòi hỏi phải đo chính xác các vết trầy xước, nhiễm bẩn và các khuyết tật khác.
Yếu tố 4: Phần cứng AIoT công nghiệp đang được cải thiện
Chip AI đang được cải thiện nhanh chóng.
Chip AI phần cứng nhúng đang phát triển nhanh chóng, với nhiều tùy chọn sẵn có để hỗ trợ phát triển và triển khai các mô hình AI.Các ví dụ bao gồm bộ xử lý đồ họa (Gpus) mới nhất của NVIDIA, A30 và A10, được giới thiệu vào tháng 3 năm 2021 và phù hợp với các trường hợp sử dụng AI như hệ thống đề xuất và hệ thống thị giác máy tính.Một ví dụ khác là Bộ xử lý Tensors (TPus) thế hệ thứ tư của Google, là các mạch tích hợp có mục đích đặc biệt (ASics) mạnh mẽ có thể đạt được hiệu quả và tốc độ cao hơn tới 1.000 lần trong việc phát triển và triển khai mô hình cho các khối lượng công việc AI cụ thể (ví dụ: phát hiện đối tượng). , phân loại hình ảnh và điểm chuẩn đề xuất).Việc sử dụng phần cứng AI chuyên dụng giúp giảm thời gian tính toán mô hình từ vài ngày xuống vài phút và đã được chứng minh là yếu tố thay đổi cuộc chơi trong nhiều trường hợp.
Phần cứng AI mạnh mẽ có sẵn ngay lập tức thông qua mô hình trả tiền cho mỗi lần sử dụng.
Các doanh nghiệp siêu quy mô liên tục nâng cấp máy chủ của họ để cung cấp tài nguyên điện toán trên đám mây để người dùng cuối có thể triển khai các ứng dụng AI công nghiệp.Ví dụ: vào tháng 11 năm 2021, AWS đã công bố phát hành chính thức các phiên bản dựa trên GPU mới nhất của mình, Amazon EC2 G5, được hỗ trợ bởi GPU NVIDIA A10G Tensor Core, cho nhiều ứng dụng ML, bao gồm cả công cụ đề xuất và thị giác máy tính.Ví dụ: nhà cung cấp hệ thống phát hiện Nanotronics sử dụng các ví dụ Amazon EC2 về giải pháp kiểm soát chất lượng dựa trên AI để tăng tốc nỗ lực xử lý và đạt được tỷ lệ phát hiện chính xác hơn trong quá trình sản xuất vi mạch và ống nano.
Kết luận và triển vọng
AI sắp ra khỏi nhà máy và nó sẽ có mặt khắp nơi trong các ứng dụng mới, chẳng hạn như PdM dựa trên AI, cũng như các cải tiến cho phần mềm hiện có và các trường hợp sử dụng.Các doanh nghiệp lớn đang triển khai một số trường hợp sử dụng AI và báo cáo thành công, đồng thời hầu hết các dự án đều có lợi tức đầu tư cao.Nói chung, sự phát triển của đám mây, nền tảng iot và chip AI mạnh mẽ cung cấp nền tảng cho thế hệ phần mềm và tối ưu hóa mới.
Thời gian đăng: Jan-12-2022