Отчет:в промышленном производстве к 2024 году будет установлено более 15 млн устройств с искусственным интеллектом

В новом отчете ABI Research прогнозируется повсеместный рост искусственного интеллекта (ИИ) в секторе промышленного производства, при этом общее количество устройств с поддержкой ИИ в отрасли достигнет 15,4 миллиона к 2024 году, а ежегодные темпы роста составят 64,8 процента с 2019 по 2024 год. .

«Искусственный интеллект в промышленном производстве - это история внедрения периферийных устройств», - говорит Лиан Джи Су, главный аналитик ABI Research. «Поскольку производителям неудобно переносить свои данные в общедоступное облако, почти все рабочие нагрузки промышленного обучения ИИ и логического вывода выполняются на периферии, а именно на устройствах, шлюзах и локальных серверах».

Чтобы облегчить это, производители наборов микросхем AI и поставщики серверов разработали серверы с поддержкой AI специально для промышленного производства. Все больше и больше промышленных инфраструктур оснащается программным обеспечением ИИ или специальными наборами микросхем ИИ для выполнения логических выводов ИИ.

Несмотря на эти решения и обилие данных в производственной среде, внедрение ИИ в промышленное производство оказалось не таким гладким, как ожидалось. Среди всех приложений профилактическое обслуживание и мониторинг оборудования наиболее коммерчески реализованы на данный момент из-за зрелости связанных моделей ИИ. Ожидается, что общая установленная база только для этих двух приложений к 2024 году достигнет 9,8 миллиона и 6,7 миллиона соответственно.

Многие из этих промышленных устройств с поддержкой AI поддерживают многократное использование одного и того же устройства благодаря достижениям в наборах микросхем AI. Ключевые стартапы, такие как Uptake, SparkCognition, FogHorn и Falkonry, представляют облачные и периферийные решения, которые отслеживают общую производительность промышленных производственных активов и потоков процессов.

Еще одно коммерческое использование, которое в настоящее время набирает обороты, - это проверка дефектов. Ожидается, что общая установленная база для этого приложения вырастет с 300000 в 2019 году до более чем 3,7 миллиона к 2024 году. Эта реализация популярна в производстве электроники и полупроводников, где основные производители сотрудничают с поставщиками наборов микросхем AI и поставщиками программного обеспечения для разработки AI- на основе машинного зрения для обнаружения дефектов на уровне компонентов.

Традиционные технологии машинного зрения остаются популярными в производстве благодаря своей повторяемости, надежности и стабильности. Однако появление технологий глубокого обучения открывает возможности для расширения возможностей и гибкости. Эти алгоритмы могут обнаруживать неожиданные отклонения или дефекты продукта, выходить за рамки существующих проблем и открывать новые идеи.

В настоящее время производители сталкиваются с ожесточенной конкуренцией в создании и обучении собственных групп по обработке и анализу данных для внедрения ИИ. Большинство профессионалов в области ИИ предпочитают работать с гигантами веб-масштаба или стартапами в области ИИ, что делает привлечение талантов сложной задачей для промышленных производителей.

«Таким образом, у них остается один жизнеспособный вариант, который заключается в партнерстве с другими игроками в экосистеме ИИ, включая поставщиков облачных услуг, стартапы чистого ИИ, системных интеграторов, производителей наборов микросхем и промышленных серверов, а также поставщиков услуг подключения», Su отмечает. «Разнообразие вариантов использования ИИ требует налаживания партнерских отношений».

Для получения дополнительной информации посетите www.abiresearch.com.