Rapport:industriële productie heeft tegen 2024 meer dan 15 miljoen AI-compatibele apparaten

Een nieuw rapport van ABI Research voorspelt een wijdverbreide groei van kunstmatige intelligentie (AI) in de industriële productiesector, waarbij het totale aantal AI-compatibele apparaten in de industrie 15,4 miljoen bereikt in 2024 en een jaarlijks groeipercentage van 64,8 procent van 2019 tot 2024 .

"AI in industriële productie is een verhaal van edge-implementatie", zegt Lian Jye Su, hoofdanalist bij ABI Research. "Omdat fabrikanten het niet prettig vinden dat hun gegevens naar een openbare cloud worden overgebracht, vinden bijna alle industriële AI-trainingen en inferentieworkloads aan de rand plaats, namelijk op apparaten, gateways en on-premise servers."

Om dit te vergemakkelijken, hebben fabrikanten van AI-chipsets en serverleveranciers AI-compatibele servers ontworpen die specifiek zijn voor industriële productie. Steeds meer industriële infrastructuur is uitgerust met AI-software of speciale AI-chipsets om AI-inferentie uit te voeren.

Ondanks deze oplossingen en de schat aan gegevens in de productieomgeving, is de implementatie van AI in de industriële productie niet zo naadloos verlopen als verwacht. Van alle toepassingen zijn voorspellend onderhoud en apparatuurbewaking tot nu toe de meest commercieel geïmplementeerde toepassingen vanwege de volwassenheid van de bijbehorende AI-modellen. De totale geïnstalleerde basis voor deze twee applicaties alleen al zal naar verwachting in 2024 respectievelijk 9,8 miljoen en 6,7 miljoen bedragen.

Veel van deze AI-compatibele industriële apparaten ondersteunen meerdere toepassingen op hetzelfde apparaat vanwege verbeteringen in AI-chipsets. Belangrijke startups zoals Uptake, SparkCognition, FogHorn en Falkonry introduceren cloud- en edge-gebaseerde oplossingen die de algehele prestaties van industriële productiemiddelen en processtromen bewaken.

Een ander commercieel gebruik dat momenteel aan kracht wint, is defectinspectie. De totale geïnstalleerde basis voor deze applicatie zal naar verwachting groeien van 300.000 in 2019 tot meer dan 3,7 miljoen in 2024. Deze implementatie is populair in de elektronische en halfgeleiderproductie, waar grote fabrikanten samenwerken met leveranciers van AI-chipsets en softwareleveranciers om AI- gebaseerde machinevisie om defecten op componentniveau te detecteren.

Conventionele machine vision-technologie blijft populair in de productie vanwege de herhaalbaarheid, betrouwbaarheid en stabiliteit. De opkomst van deep learning-technologieën opent echter de mogelijkheid van uitgebreidere mogelijkheden en flexibiliteit. Deze algoritmen kunnen onverwachte productafwijkingen of defecten oppikken, verder gaan dan bestaande problemen en nieuwe inzichten aan het licht brengen.

Momenteel hebben fabrikanten te maken met hevige concurrentie bij het bouwen en trainen van interne datawetenschapsteams voor AI-implementatie. De meeste AI-professionals werken het liefst met webgiganten of AI-startups, waardoor het verwerven van talent een uitdagende taak is voor industriële fabrikanten.

"Als zodanig hebben ze één haalbare optie, namelijk samenwerken met andere spelers in het AI-ecosysteem, waaronder cloudserviceproviders, pure-play AI-startups, systeemintegrators, chipset- en industriële serverfabrikanten en connectiviteitsserviceproviders." Su merkt op. "De diversiteit in AI-gebruikscasussen vereist het creëren van partnerschappen."

Ga voor meer informatie naar www.abiresearch.com.