څلور فاکتورونه صنعتي AIoT نوی غوره کوي

د وروستي خپاره شوي صنعتي AI او AI بازار راپور 2021-2026 په وینا، په صنعتي ترتیباتو کې د AI د منلو کچه یوازې په دوو کلونو کې له 19 سلنې څخه 31 سلنې ته لوړه شوې.د 31 سلنې ځواب ویونکو سربیره چې په خپلو عملیاتو کې یې AI په بشپړ یا جزوي ډول رامینځته کړی ، نور 39 سلنه اوس مهال دا ټیکنالوژي ازموي یا پیلوي.

AI په ټوله نړۍ کې د تولید کونکو او انرژي شرکتونو لپاره د کلیدي ټیکنالوژۍ په توګه راپورته کیږي ، او د IoT تحلیل وړاندوینه کوي چې د صنعتي AI حلونو بازار به د 35٪ قوي وروسته پانډیمیک مرکب کلنۍ ودې نرخ (CAGR) وښیې چې تر 2026 پورې به 102.17 ملیارد ډالرو ته ورسیږي.

ډیجیټل عمر د شیانو انټرنیټ ته زیږون ورکړی.دا لیدل کیدی شي چې د مصنوعي استخباراتو رامینځته کیدو د شیانو د انټرنیټ پرمختګ سرعت ګړندی کړی دی.

راځئ چې ځینې فاکتورونه وګورو چې د صنعتي AI او AIoT وده لامل کیږي.

فکتور 1: د صنعتي AIoT لپاره ډیر او ډیر سافټویر اوزار

په 2019 کې، کله چې د Iot تحلیلونو د صنعتي AI پوښښ پیل کړ، د عملیاتي ټیکنالوژۍ (OT) پلورونکو څخه لږ وقف شوي AI سافټویر محصولات شتون درلود.له هغه وخت راهیسې ، ډیری OT پلورونکي د فابریکې پوړ لپاره د AI پلیټ فارمونو په توګه د AI سافټویر حلونو رامینځته کولو او چمتو کولو سره د AI بازار ته ننوتلي.

د معلوماتو له مخې، نږدې 400 پلورونکي د AIoT سافټویر وړاندې کوي.د صنعتي AI بازار سره د سافټویر پلورونکو شمیر په تیرو دوه کلونو کې په ډراماتیک ډول ډیر شوی.د مطالعې په جریان کې، IoT Analytics تولید کونکو / صنعتي پیرودونکو ته د AI ټیکنالوژۍ 634 عرضه کونکي په ګوته کړل.د دې شرکتونو څخه، 389 (61.4٪) د AI سافټویر وړاندیز کوي.

د نوي AI سافټویر پلیټ فارم په صنعتي چاپیریال تمرکز کوي.د Uptake، Braincube، یا C3 AI څخه هاخوا، د عملیاتي ټیکنالوژۍ (OT) پلورونکو مخ په زیاتیدونکي شمیر د وقف شوي AI سافټویر پلیټ فارمونه وړاندې کوي.په مثالونو کې د ABB د جینیکس صنعتي تحلیلونه او AI سویټ شامل دي، د Rockwell Automation FactoryTalk نوښت سویټ، د شنایډر الیکټریک خپل تولید مشورتي پلیټ فارم، او په دې وروستیو کې، ځانګړي اضافې شاملې دي.ځینې ​​​​دا پلیټ فارمونه د کارولو پراخه قضیې په نښه کوي.د مثال په توګه، د ABB جینکس پلیټ فارم پرمختللي تحلیلونه وړاندې کوي، په شمول د عملیاتي فعالیت مدیریت، د شتمنۍ بشپړتیا، پایښت او د اکمالاتو سلسلې موثریت لپاره مخکې جوړ شوي غوښتنلیکونه او خدمات.

لوی شرکتونه خپل د AI سافټویر اوزار د پلورنځي په پوړ کې ایږدي.

د AI سافټویر وسیلو شتون هم د نوي کارونې قضیې ځانګړي سافټویر وسیلو لخوا پرمخ وړل کیږي چې د AWS لخوا رامینځته شوي ، لوی شرکتونه لکه مایکروسافټ او ګوګل.د مثال په توګه، د 2020 په ډسمبر کې، AWS د ایمیزون سیج میکر جمپ سټارټ خپور کړ، د ایمیزون سیج میکر ځانګړتیا چې د ډیری عام صنعتي کارونې قضیو لکه PdM، کمپیوټر لید، او خپلواکه موټر چلولو لپاره د مخکې جوړ شوي او دودیز حلونو سیټ چمتو کوي. یوازې یو څو کلیکونه.

د کارونې قضیې ځانګړي سافټویر حلونه د کارونې وړتیا وده کوي.

د کارونې قضیې ځانګړي سافټویر سوټونه ، لکه هغه چې د وړاندوینې ساتنې باندې تمرکز کوي ، ډیر عام کیږي.د IoT تحلیلونو مشاهده کړې چې د AI-based د محصول ډیټا مدیریت (PdM) سافټویر حلونو کارولو چمتو کونکو شمیر د 2021 په پیل کې 73 ته لوړ شو ځکه چې د ډیټا سرچینو مختلف ډولونو کې زیاتوالی او د روزنې دمخه ماډلونو کارول ، او همدارنګه په پراخه کچه د معلوماتو د لوړولو ټیکنالوژیو غوره کول.

2 فکتور: د AI حلونو پراختیا او ساتنه ساده کیږي

د اتوماتیک ماشین زده کړه (AutoML) یو معیاري محصول کیږي.

د ماشین زده کړې (ML) سره تړلو دندو د پیچلتیا له امله، د ماشین زده کړې غوښتنلیکونو ګړندۍ وده د شیلف ماشین زده کړې میتودونو ته اړتیا رامینځته کړې چې پرته له تخصص څخه کارول کیدی شي.د څیړنې پایله لرونکې ساحه، د ماشین زده کړې لپاره پرمختللی اتومات، د AutoML په نوم یادیږي.یو شمیر شرکتونه دا ټیکنالوژي د دوی د AI وړاندیزونو برخې په توګه کاروي ترڅو پیرودونکو سره د ML ماډلونو رامینځته کولو او د صنعتي کارونې قضیې ګړندي پلي کولو کې مرسته وکړي.د 2020 په نومبر کې، د مثال په توګه، SKF د اتوماتیک پر بنسټ محصول اعلان کړ چې د ماشین پروسې ډیټا د کمپن او تودوخې ډیټا سره یوځای کوي ترڅو لګښتونه کم کړي او د پیرودونکو لپاره نوي سوداګریز ماډلونه فعال کړي.

د ماشین زده کړې عملیات (ML Ops) د ماډل مدیریت او ساتنه ساده کوي.

د ماشین زده کړې عملیاتو نوي ډسپلین هدف د تولید چاپیریال کې د AI ماډلونو ساتنه ساده کول دي.د AI ماډل فعالیت عموما د وخت په تیریدو سره خرابیږي ځکه چې دا په نبات کې د ډیری فکتورونو لخوا اغیزمن کیږي (د بیلګې په توګه، د معلوماتو ویش او کیفیت معیارونو کې بدلون).د پایلې په توګه، د ماډل ساتنه او د ماشین زده کړې عملیات د صنعتي چاپیریال د لوړ کیفیت اړتیاو پوره کولو لپاره اړین شوي دي (د بیلګې په توګه، ماډلونه چې د 99٪ څخه کم فعالیت لري ممکن د چلند په پیژندلو کې پاتې راشي چې د کارګر خوندیتوب خطر سره مخ کوي).

په وروستي کلونو کې، ډیری پیل کونکي د ML Ops ځای سره یوځای شوي، پشمول د DataRobot، Grid.AI، Pinecone/Zilliz، Seldon، او Weights & Biases.تاسیس شوي شرکتونو د دوی موجوده AI سافټویر وړاندیزونو کې د ماشین زده کړې عملیات اضافه کړي ، پشمول د مایکروسافټ ، کوم چې په Azure ML سټوډیو کې د ډیټا ډرایف کشف معرفي کړ.دا نوې ځانګړتیا کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې د ان پټ ډیټا په ویش کې بدلونونه ومومي کوم چې د ماډل فعالیت خرابوي.

3 فکتور: مصنوعي استخبارات په موجوده غوښتنلیکونو او کارولو قضیو کې پلي کیږي

د دودیز سافټویر چمتو کونکي د AI وړتیاوې اضافه کوي.

د موجوده لوی افقی AI سافټویر وسیلو سربیره لکه MS Azure ML، AWS SageMaker، او Google Cloud Vertex AI، دودیز سافټویر سوټونه لکه د کمپیوټري ساتنې مدیریت سیسټمونه (CAMMS)، د تولید اجرا کولو سیسټمونه (MES) یا د تصدۍ سرچینې پالن جوړونه (ERP) اوس د AI وړتیاو انجیکشن کولو سره د پام وړ وده کیدی شي.د مثال په توګه، د ERP چمتو کونکي ایپیکور سافټویر د خپل ایپیکور مجازی معاون (EVA) له لارې خپلو موجوده محصولاتو ته د AI وړتیاوې اضافه کوي.هوښیار EVA اجنټان د ERP پروسې اتومات کولو لپاره کارول کیږي ، لکه د تولید عملیاتو تنظیم کول یا د ساده پوښتنو ترسره کول (د مثال په توګه ، د محصول قیمت یا د موجود برخو شمیر په اړه توضیحات ترلاسه کول).

د صنعتي کارونې قضیې د AIoT په کارولو سره لوړیږي.

د صنعتي کارونې ډیری قضیې د موجوده هارډویر / سافټویر زیربنا ته د AI وړتیاو په اضافه کولو سره وده کوي.یو روښانه مثال د کیفیت کنټرول غوښتنلیکونو کې د ماشین لید دی.د ماشین لید دودیز سیسټمونه د ځانګړي سافټویر سره مجهز شوي د مدغم یا جلا کمپیوټرونو له لارې عکسونه پروسس کوي چې دمخه ټاکل شوي پیرامیټونه او حدونه ارزوي (د بیلګې په توګه ، لوړ برعکس) ترڅو معلومه کړي چې ایا توکي نیمګړتیاوې څرګندوي.په ډیری قضیو کې (د بیلګې په توګه، بریښنایی اجزا د مختلف تارونو شکلونو سره)، د غلط مثبت شمیر خورا لوړ دی.

په هرصورت، دا سیسټمونه د مصنوعي استخباراتو له لارې بیا راژوندي کیږي.د مثال په توګه، د صنعتي ماشین ویژن چمتو کونکي کوګنیکس د 2021 په جولای کې د ژورې زده کړې نوې وسیله (Vision Pro Deep Learning 2.0) خپره کړه. نوي اوزار د دودیز لید سیسټمونو سره مدغم کیږي ، د پای کاروونکو ته وړتیا ورکوي چې په ورته غوښتنلیک کې د دودیزو لید وسیلو سره ژورې زده کړې یوځای کړي. د طبي او بریښنایی چاپیریال غوښتنې پوره کول چې د سکریچونو ، ککړتیا او نورو نیمګړتیاو دقیق اندازه کولو ته اړتیا لري.

4 فکتور: صنعتي AIoT هارډویر ښه کیږي

د AI چپس په چټکۍ سره وده کوي.

ایمبیډ شوي هارډویر AI چپس په چټکۍ سره وده کوي ، د AI ماډلونو پراختیا او پلي کولو ملاتړ لپاره مختلف اختیارونه شتون لري.په مثالونو کې د NVIDIA وروستي ګرافیک پروسس کولو واحدونه (Gpus)، A30 او A10 شامل دي، کوم چې د 2021 په مارچ کې معرفي شوي او د AI کارولو قضیو لپاره مناسب دي لکه د سپارښتنې سیسټمونه او د کمپیوټر لید سیسټمونه.بله بیلګه د ګوګل د څلورم نسل ټینسر پروسس کولو واحدونه (TPus) دي، کوم چې ځواکمن ځانګړي هدف لرونکي سرکیټونه (ASics) دي چې کولی شي د ماډل پراختیا او د ځانګړي AI کاري بارونو لپاره ځای په ځای کولو کې تر 1,000 ځله ډیر موثریت او سرعت ترلاسه کړي (د بیلګې په توګه د اعتراض کشف د انځور درجه بندي، او د سپارښتنې معیارونه).د وقف شوي AI هارډویر کارول د ماډل محاسبې وخت له ورځو څخه تر دقیقو پورې کموي ، او په ډیری قضیو کې د لوبې بدلون کونکي ثابت شوي.

ځواکمن AI هارډویر سمدلاسه د تادیې د کارولو ماډل له لارې شتون لري.

سوپر سکیل تصدۍ په دوامداره توګه خپل سرورونه نوي کوي ترڅو په کلاوډ کې د کمپیوټر سرچینې چمتو کړي ترڅو پای کارونکي وکولی شي صنعتي AI غوښتنلیکونه پلي کړي.د 2021 په نومبر کې، د مثال په توګه، AWS د خپل وروستي GPU- میشته مثالونو رسمي خپرونه اعلان کړه، Amazon EC2 G5، د NVIDIA A10G ټینسر کور GPU لخوا ځواکمن شوی، د کمپیوټر لید او سپارښتنې انجنونو په شمول د مختلف ML غوښتنلیکونو لپاره.د مثال په توګه ، د کشف سیسټم چمتو کونکی نانوټرونکس د ایمیزون EC2 د دې AI پراساس د کیفیت کنټرول حل مثالونه کاروي ترڅو د پروسس هڅې ګړندۍ کړي او د مایکروچپس او نانوټوبونو په جوړولو کې د کشف دقیق نرخونه ترلاسه کړي.

پایله او احتمال

AI د فابریکې څخه بهر راځي، او دا به په نوي غوښتنلیکونو کې هر اړخیز وي، لکه د AI-based PdM، او د موجوده سافټویر او کارولو قضیو ته وده ورکولو په توګه.لوی شرکتونه د AI کارولو ډیری قضیې رامینځته کوي او د بریا راپور ورکوي ، او ډیری پروژې د پانګوونې لوړ عاید لري.په ټوله کې، د کلاوډ زیاتوالی، د iot پلیټ فارمونه او پیاوړي AI چپس د نوي نسل سافټویر او اصلاح کولو لپاره یو پلیټ فارم چمتو کوي.