Промышленный AIoT: слияние ИИ и IoT для инноваций Индустрии 4.0

Среди других передовых технологий, таких как блокчейн и периферийные вычисления, ИИ и IoT находятся на вершине разрушений в промышленной экосистеме. Компании и бизнесы теперь инвестируют в эти трендовые технологии для получения конкурентного преимущества и повышения своих эффективностей.

На индивидуальном уровне, где эти технологии сами по себе весьма полезны для промышленности, их слияние дает еще большие беспрецедентные преимущества в более крупном масштабе. Совместно эти технологии позволяют развивать связанные интеллектуальные машины, которые делятся информацией друг с другом и принимают хорошо обоснованные решения без человеческого вмешательства.

ИИ — сейчас растущая технология. К концу этого года ожидается, что она достигнет рыночной оценки $153 млрд. Ее внедрение способно повысить темп производства и снизить затраты на труд на 30%.

IoT также расширяется повсеместно. Подключенные устройства прогнозируются преодолеть отметку 80 млрд и генерировать данные объемом около 180 зеттабайт к 2025 году. Чтобы управлять этим большим объемом данных и разрабатывать из них полезные инсайты, ИИ в ближайшем будущем можно ожидать стать инструментом с гибкими и высокопроизводительными решениями.

ИИ как терминатор вызовов для IoT:

Помимо проблем безопасности, наибольшим вызовом, с которым сейчас сталкиваются IoT-системы, является прием и управление большими объемами данных с конечных устройств. Чтобы управлять, анализировать и создавать полезные инсайты из этих данных, возможности обработки Искусственного интеллекта сейчас исследуются.

Внедрение искусственного интеллекта делает устройства и машины умными и интеллектуальными на разных уровнях:

1) Поддерживающий интеллект (Assisted Intelligence):

На этом уровне ИИ позволяет выявлять риски и дает компаниям способность предсказывать или прогнозировать поломки. Они могут мониторить свои станки в реальном времени, предотвращать условия простоя и повышать общую эффективность.

2) Расширенный интеллект (Augmented Intelligence):

На этом уровне ИИ предлагает машинам интеллект для принятия самостоятельных решений и предупреждения людей о потенциальных неисправностях или узких местах.

3) Автономный интеллект (Autonomous Intelligence):

Машины получают способность к автономии и могут следовательно предпринимать необходимые действия на этом уровне интеллекта. Они учатся новым способам делать вещи и следовательно вносят эффективный вклад в повышение темпа производства компании.

Основываясь на уровне интеллекта, который они хотят внедрить в свои машины, промышленности могут использовать ИИ (вместе с машинным обучением) для обработки данных, передаваемых IoT-устройствами или связанными машинами.

Преимущества IoT и ИИ в промышленности:

1) Полная автономная среда:

Интернет вещей позволяет предприятиям мониторить свои полные end-to-end операции и процессы в полной глубине. Они могут использовать телематические возможности для обнаружения аномалий и получения полезных инсайтов о ежедневных процедурах. Однако обработка данных традиционными методами довольно конвенциональна и затратна по времени.

ИИ перерабатывает данные гораздо более быстрыми темпами и позволяет предприятиям предпринимать необходимые действия в реальном времени. Этот более быстрый отклик помогает компаниям повысить темп производства. Более того, ИИ также создает автономную среду, позволяющую машинам и различным частям оборудования взаимодействовать друг с другом и выполнять необходимые действия без человеческого вмешательства.

2) Повышение общей эффективности:

Аналитика данных и интеллектуальный анализ данных (data mining) — среди самых инвестируемых областей, которые компании исследуют для разработки полезных инсайтов, паттернов и трендов. IoT снижает зависимость компаний от ученых-данных и аналитиков, помогая им создавать непрерывный поток данных с их конечных устройств.

Искусственный интеллект предлагает передовый уровень аналитики предприятиям, который они могут использовать для оценки производительности своих индивидуальных компонентов. ИИ-базированная аналитика данных намного эффективнее традиционных систем и может следовательно использоваться для повышения общей эффективности объекта и поднятия темпа производства.

3) Предиктивное техническое обслуживание:

Искусственный интеллект делает станки или любое другое оборудование достаточно умными для обнаружения аномалий и мониторинга параметров, которые могут привести к нежелательным неисправностям или узким местам. Компании могут следовательно перейти от планового или основанного на условии обслуживания к превентивным методам проведения ремонтов и восстановлений.

Предиктивное обслуживание снижает возможность внезапных поломок и простоев, что дополнительно помогает предприятиям улучшить свою эффективность. Согласно исследованию Deloitte, ИИ и IoT могут:

• снизить время планирования обслуживания на 20–50%;
• повысить доступность и аптайм оборудования на 10–20%;
• сократить затраты на обслуживание на 5–10%.

4) Повышенная масштабируемость:

IoT-устройства могут варьироваться от высокопроизводительных компьютеров до микродатчиков и чипсетов. Однако стандартная IoT-система включает использование батарейных датчиков, которые способствуют развитию огромных объемов данных. Искусственный интеллект идентифицирует и суммирует большой приток данных и изучает необходимую информацию, которая затем передается другим устройствам и хранится на облачной платформе. Это помогает управлять наводнением большими данными на удобном уровне и позволяет масштабировать IoT-экосистему.

Некоторые распространенные применения смеси IoT и ИИ:

1) Роботы:

Машиностроение — крупнейший промышленный внедренец квинтэссенциальных технологий вроде ИИ и IoT. Роботы сейчас — важная часть оборудования для производственной фирмы. Они отвечают за перемещение материалов, фабрикацию и обработку задач. С внедрением датчиков роботы становятся умными и само-зависимыми. Вместе с технологией ИИ эти роботы теперь получили способность принимать информированные решения и работать коллаборативно для увеличения производства в производственных единицах.

2) Беспилотные автомобили:

Беспилотные или полуавтономные транспортные средства — лучшие примеры совместной работы IoT и ИИ. Они становятся частью связанной сети и работают на основе различных обстоятельств на дорогах. Автомобильные ИИ-системы могут предсказывать поведение водителей, идентифицировать пешеходов, определять дорожные условия и мониторить пробки для управления вождением автомобиля.

3) Обнаружение очередей:

Розничные продавцы часто сталкиваются с длинными очередями на кассах. ИИ использует разные точки данных, такие как камеры и датчики, для обнаружения движений клиентов и соответствующего управления длинными очередями. ИИ-система также может предлагать динамические уровни персонала для поддержания непрерывного потока клиентов, сокращения времени расчета и повышения продуктивности кассиров.

4) Умные термостаты:

Умные термостаты — еще один хороший пример использования ИИ и IoT-базированных систем. Пользователи могут использовать смартфон для проверки и управления температуры комнаты с удаленных локаций согласно своим личным предпочтениям. Систему также можно использовать для управления температуры комнаты на основе окружающих условий и количества людей в комнате.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ:

Новые продукты и услуги разрабатываются на основе слияния технологий ИИ и IoT. Другие технологии, такие как блокчейн и периферийные вычисления, также становятся более распространенными, и их смешение с IoT также предлагает новые применения. Решение умных контрактов — одно из таких применений смеси IoT и блокчейна. Вскоре эти технологии взорвутся новыми выгодами, которые облегчат создание связанного, умного и интеллектуального мира.