Связь:движущая сила производительности промышленного искусственного интеллекта

По мере того, как промышленный искусственный интеллект переходит от пилотных проектов к масштабному развертыванию, возможность подключения становится решающим фактором успеха.

Раджив Шах

Следующий поворотный момент в индустрии

На протяжении десятилетий промышленная автоматизация развивалась постепенно, постепенно — больше датчиков, больше программного обеспечения и больше взаимосвязанных рабочих процессов. Что изменилось, так это уровень и размещение интеллекта. Мы вступили в эпоху физического искусственного интеллекта, когда интеллект больше не просто анализирует операции, но все чаще принимает решения и действует в соответствии с ними в режиме реального времени.

На этом новом этапе машины общаются, координируют свои действия и принимают решения в заводских цехах. Автономные системы постоянно адаптируются к меняющимся условиям без вмешательства человека. Последствия выходят далеко за рамки робототехники:они меняют представление о том, как проектируются, управляются и масштабируются промышленные операции.

История промышленной трансформации больше не связана с тем, могут ли автономные системы принести пользу. Вопрос в том, готовы ли лежащие в их основе цифровые основы к масштабированию. На мой взгляд, это важнейшая задача, с которой сегодня сталкиваются промышленные лидеры.

От пилотных проектов к масштабированию

Автономные мобильные роботы (AMR) когда-то работали в основном как пилотные проекты, ограничиваясь повторяющимися задачами и выделенными зонами. Эти эксперименты достигли своей цели:тестирование навигации, оптимизация рабочих процессов и проверка моделей рентабельности инвестиций.

Что изменилось сейчас, так это масштаб. Ведущие промышленные организации масштабируют AMR в производственных средах, расширяя число роботов от десятков до сотен, работающих на целых объектах. Эти системы не просто перемещают материалы. Они интерпретируют данные датчиков, динамически адаптируются к окружающей среде и взаимодействуют с другими машинами в режиме реального времени.

Этот переход — от пилотных проектов к крупномасштабному развертыванию — обнажает суровую реальность:интеллект работает в больших масштабах только в том случае, если машины и роботы могут взаимодействовать последовательно и предсказуемо.

Невидимое узкое место

Каждое физическое развертывание искусственного интеллекта — будь то AMR, автономные инспекционные дроны или системы качества на основе компьютерного зрения — зависит от непрерывной связи между машинами. Тем не менее, многие производители по-прежнему полагаются на сети, предназначенные для офисных ИТ, а не на мобильные промышленные системы реального времени.

Эти устаревшие сети плохо работают в средах с радиопомехами, крупными заводскими цехами, инфраструктурой с большим количеством металла и постоянным движением. Это отражается на производстве:остановки роботов, прерывание видеопотоков, задержки инструкций по отправке, отключение рабочих на переднем крае, задержка сигналов безопасности и дорогостоящие простои.

Это немалое неудобство. Это операционный риск, имеющий реальные последствия для затрат и безопасности. Данные Uptime Institute показывают, что более половины предприятий сообщили об простоях, прямые затраты которых превышают 100 000 долларов США. В производстве эти потери быстро увеличиваются, когда вся производственная линия останавливается.

Неудивительно, что большая часть операционных технологий по-прежнему опирается на проводные сети, требуя дорогих кабелей и создавая самые негибкие системы.

Частный 5G может обеспечить надежность проводных кабелей без проводов, позволяя предприятиям подключать оборудование, которое в прошлом было непомерно дорогим.

ИИ движется к краю

Промышленный искусственный интеллект все чаще работает на периферии, рядом с местом, где генерируются данные и принимаются решения.

По данным J Gold and Associates, к концу десятилетия более двух третей всех рабочих нагрузок ИИ будут включать в себя обработку логических выводов на периферии. Это означает, что решения больше не будут откладываться на централизованные системы — они будут приниматься в режиме реального времени, в самой операционной среде.

Это фундаментально меняет роль сети. Это уже не просто уровень передачи данных — это часть цикла управления, определяющего, насколько быстро реагируют системы, насколько надежно координируются действия машин и насколько безопасно выполняются операции.

Задержанный пакет больше не является просто потерянными данными. Это запоздалая реакция безопасности, невыполнение производственного плана или сбой в рабочем процессе.

Стек промышленного искусственного интеллекта

Промышленный искусственный интеллект — это не отдельный продукт или платформа, а полный набор технологий, от новых периферийных устройств до облака. Этот краевой слой представляет особый интерес – это система, состоящая из трех взаимозависимых слоев.

• Устройства: Роботы, датчики и промышленные портативные компьютеры генерируют данные и все чаще выполняют логические выводы локально.
• Подключение: Высокопроизводительная беспроводная сеть с малой задержкой, которая связывает устройства с периферийным облаком.
• Пограничное облако: Локальный вычислительный ресурс для обработки более сложных рабочих нагрузок ИИ, поддерживающий автоматизацию и контроль в режиме реального времени. Безопасность – это не отдельный уровень. Она должна быть интегрирована во всю систему, чтобы обеспечить целостность и защиту данных.

Возможность беспрепятственного перемещения данных между этими уровнями имеет важное значение. Без надежного подключения данные становятся разрозненными, задержки увеличиваются, а ценность промышленного искусственного интеллекта снижается.

Частный 5G:создан для промышленного интеллекта

В отличие от устаревшей инфраструктуры, частная сеть 5G предназначена для сложных промышленных условий. Он обеспечивает детерминированную, сверхнадежную производительность и плавную мобильность в огромных промышленных пространствах — как внутри, так и снаружи. Это важно, когда флоты роботов и дронов постоянно перемещаются между зонами, а подключенные работники зависят от доступа к данным в реальном времени, где бы они ни находились.

Подключенный работник в поле. Кредит:Adobe Stock.

Частный 5G, в отличие от общедоступных сетей 5G, также дает промышленным предприятиям контроль над собственными сетями, обеспечивая сегрегацию данных, гарантируя локальный суверенитет данных и сокращая задержки за счет обработки рабочих нагрузок ИИ на месте.

В ходе одного внедрения Celona производственное предприятие площадью 1,4 квадратных мили в США заменило устаревший Wi-Fi на частный 5G, что позволило сократить ежегодные перебои в подключении на 70 % и сократить потери от простоев более чем на 2 миллиона долларов США.

Связность как основная инфраструктура

Связь больше не является вспомогательной системой. Он напрямую определяет, как выполняются операции.

Дальновидные промышленные предприятия уже рассматривают производительность сети как эксплуатационный KPI, отслеживая время безотказной работы и задержки так же точно, как пропускную способность и доходность. По мере масштабирования систем, управляемых искусственным интеллектом, возможность подключения становится неотъемлемой частью координации, безопасности и производительности.

Масштабное строительство

Для промышленных лидеров, планирующих следующий этап автоматизации, следует выделить несколько принципов:

• Разрабатывайте физический ИИ для производства, а не для пилотных проектов. То, что работает для десяти роботов, может оказаться неудачным для ста.
• Считайте надежность сети прямым показателем производительности. Время простоя можно измерить, как и производительность сети.
• Планируйте рабочие нагрузки, чувствительные к задержке. Системы качества на основе компьютерного зрения, AMR и замкнутый цикл управления оборудованием требуют постоянного подключения в режиме реального времени.
• Интегрируйте безопасность всей системы. Поскольку машины действуют автономно, в них должна быть встроена защита с нулевым доверием.
• Объедините возможности подключения, вычислений и контроля. Промышленный искусственный интеллект зависит от того, как эти системы работают вместе — интегрируются с существующими сетями без дублирования.

Настоящий урок промышленного искусственного интеллекта

Промышленный искусственный интеллект – это не просто умные машины, это инфраструктура, позволяющая им работать в режиме реального времени.

Поскольку физический ИИ масштабируется по секторам, возможность подключения определяет границу между тем, что возможно, и тем, что можно реализовать в большом масштабе.

В эпоху промышленного искусственного интеллекта надежность вашей беспроводной сети – это надежность вашей работы.

Об авторе:
Раджив является сооснователем и генеральным директором компании Celon, страстно желающей предложить своим корпоративным клиентам новое поколение решений для подключения. Он обладает почти двадцатилетним опытом управления продуктами и маркетинга на рынках корпоративного Wi-Fi и поставщиков услуг. До основания Celona Раджив был вице-президентом по управлению продуктами и маркетингу компании Federated Wireless – лидера в сфере совместного использования спектра и CBRS. В этой роли Раджив запустил первую и ведущую в отрасли систему доступа к спектру, запустил экосистему CBRS и одновременно заключил несколько крупных контрактов с операторами первого уровня. До работы в Federated Раджив занимал несколько руководящих должностей по управлению продуктами в Aruba Networks, в том числе создавал подразделение Cloud Wi-Fi. Он имеет степень магистра наук. Степень в области компьютерных наук Университета Южной Калифорнии. www.celona.io