ปัญญาประดิษฐ์ส่งผลกระทบต่ออินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งทางอุตสาหกรรมอย่างไร

■ บางที นั่นอาจเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กรต่างๆ ที่จะต้องสามารถเอาตัวรอดจากการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลครั้งใหญ่ที่เกิดจากอุตสาหกรรม 4.0 โดยไม่ได้รับความช่วยเหลือที่สำคัญจาก IIoT การรวมกันของเทคโนโลยีทั้งสองนี้ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ IIoT สามารถจัดการและใช้ประโยชน์จากข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สร้างขึ้นระหว่างการผลิตดิจิทัลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ยกระดับการควบคุมกระบวนการทางอุตสาหกรรมไปสู่ระดับใหม่ทั้งหมด

4 ต้อง-มีความสามารถในการจัดการข้อมูล IIoT

ด้วยการรุกของคลื่นแห่งการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลในภาคอุตสาหกรรม ข้อมูลขนาดใหญ่จึงกลายเป็นทางเข้าสู่การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลทางอุตสาหกรรม จากข้อมูลของ IDC ปริมาณข้อมูลทั่วโลกสูงถึง 42ZB ในปี 2562 และคาดว่าจะสูงถึง 163ZB ในปี 2565 โดยมีอัตราการเติบโตแบบทบต้นที่ 57% ต่อปี และสถานการณ์การประยุกต์ใช้ข้อมูลอุตสาหกรรมในภาคอุตสาหกรรมก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน โดยสถิติของ Saidi Intelligence ระบุว่าตลาดบิ๊กดาต้าทางอุตสาหกรรมของจีนจะมีมูลค่าประมาณ 14.69 พันล้านหยวนในปี 2562 และคาดว่าจะรักษาอัตราการเติบโตที่สูงมากกว่า 30% ในอนาคต กล่าวคือ เมื่อองค์กรต่างๆ เริ่มต้นใช้งาน IIoT ในระบบอุตสาหกรรม ความท้าทายแรกๆ ที่พวกเขาเผชิญคือวิธีดึงข้อมูลจากระบบ IIoT และทำให้พร้อมใช้งานสำหรับ-การวิเคราะห์และการตัดสินใจแบบเรียลไทม์-ในกระบวนการผลิต เพื่อให้แน่ใจว่าโซลูชันการจัดการข้อมูลพร้อมสำหรับ IIoT- ต่อไปนี้เป็นคุณลักษณะ 4 ประการที่ควรมุ่งเน้น:

การเชื่อมต่อที่หลากหลายเพื่อจัดการข้อมูลที่หลากหลาย มีมาตรฐานมากมายสำหรับระบบ IoT ที่ผลิตข้อมูลที่ต้องปฏิบัติตามโปรโตคอลต่างๆ เช่น MQTT, OPC, AMQP เป็นต้น นอกจากนี้ ข้อมูล IoT ส่วนใหญ่ยังอยู่ในรูปแบบกึ่ง-ที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง ดังนั้นระบบการจัดการข้อมูลจึงต้องสามารถเชื่อมต่อกับทุกระบบและปฏิบัติตามโปรโตคอลต่างๆ จึงจะสามารถรับข้อมูลจากระบบเหล่านี้ได้ ในเวลาเดียวกัน โซลูชันต้องรองรับทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง

ความสามารถในการประมวลผลแบบ Rich Edge โซลูชันการจัดการข้อมูลที่ดีควรสามารถกรองบันทึกข้อผิดพลาดออกจากระบบได้ และควรสามารถเสริมข้อมูลด้วยเมตาดาต้า เช่น การประทับเวลาหรือข้อความคงที่ เพื่อรองรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีขึ้น

ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่และการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากปริมาณข้อมูล IoT มีขนาดใหญ่มาก จึงเป็นสิ่งสำคัญที่ระบบจะรักษา-เวลาแฝงที่ต่ำเป็นพิเศษเมื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์- เพื่อให้สามารถประมวลผลข้อมูลได้แบบเรียลไทม์-

ความสามารถในการตรวจสอบแบบเรียลไทม์- การได้มาและการประมวลผลข้อมูล IoT เป็นกระบวนการต่อเนื่อง ดังนั้นโซลูชันการจัดการข้อมูลควรให้การตรวจสอบแบบเรียลไทม์{2}}ผ่านการแสดงภาพเพื่อแสดงสถานะของกระบวนการในแง่ของประสิทธิภาพและปริมาณงานในเวลาใดก็ตาม

ปัญญาประดิษฐ์ส่งผลต่อ IoT เชิงอุตสาหกรรมอย่างไร

ก่อนที่จะพูดคุยในหัวข้อนี้ เรามาดูสิ่งที่องค์กรวิจัยผู้เชี่ยวชาญพูดถึงเกี่ยวกับอนาคตของทั้งเทคโนโลยี AI และ IoT: จากข้อมูลของ Markets&Markets AI จะเป็นอุตสาหกรรมที่มีมูลค่า 190 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2568 ในทางกลับกัน IDC เชื่อว่า 40% ของความคิดริเริ่มในการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลในปี 2562 ได้รับการขับเคลื่อนโดย AI Business Insider คาดการณ์ว่าจะมีอุปกรณ์ IoT มากกว่า 64 พันล้านเครื่องภายในปี 2568 เพิ่มขึ้นจากประมาณ 10 พันล้านในปี 2561 ด้วยเหตุนี้ McKinsey จึงคาดการณ์ว่าภายในปี 2568 IoT มีศักยภาพที่จะสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจระหว่าง 4 ล้านล้านถึง 11 ล้านล้านดอลลาร์

จากตัวเลขข้างต้น เป็นที่ชัดเจนว่า AI และ IoT ซึ่งเป็นแนวคิดทางเทคโนโลยีสองประการที่มีมานานหลายทศวรรษ กำลัง-เกิดขึ้นใหม่ในเวลาและสถานที่ที่เหมาะสม โดยกำลังขัดขวางบรรทัดฐานของอุตสาหกรรมแบบดั้งเดิม และถูกกำหนดให้จุดประกายให้เกิดการปฏิวัติทางดิจิทัลที่จะนำการปฏิวัติอุตสาหกรรมแบบดั้งเดิมของศตวรรษที่ 18 ไปสู่ศตวรรษที่ 21 ด้วยอุตสาหกรรม 4.0 ด้วยการรวมตัวกันของ AI ประสิทธิภาพของ IoT ทางอุตสาหกรรมจึงได้รับการปรับปรุงอย่างมาก

ปัญญาประดิษฐ์กำลังกลายเป็นสมองของปัญญาประดิษฐ์ทางอุตสาหกรรม

หลังจากการพัฒนาองค์ประกอบพื้นฐานอย่างเพียงพอ เช่น ข้อมูล อัลกอริธึม และกำลังทางคณิตศาสตร์ ปัญญาประดิษฐ์ก็มีรากฐานสำหรับการตระหนักรู้ ในเวลาเดียวกัน การพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ยังนำมาซึ่งโอกาสที่ดีสำหรับการพัฒนาอุตสาหกรรมการผลิต และปรับปรุงระดับการผลิตทางอุตสาหกรรมอย่างครอบคลุมจากหลายมิติ ปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์ถูกนำมาใช้ในสถานการณ์การใช้งานต่างๆ ในภาคอุตสาหกรรม เช่น การตรวจสอบด้วยภาพทางอุตสาหกรรมในสถานการณ์การผลิตอัจฉริยะ และการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ในด้านการจัดการอุปกรณ์ ในระหว่างการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ อัลกอริธึม AI สามารถกำหนดเวลาที่จะใช้มาตรการป้องกันก่อนที่เครื่องจักรจะต้องได้รับการซ่อมแซม คอมพิวเตอร์วิทัศน์สำหรับการตรวจสอบด้วยภาพยังเป็นเทคโนโลยีสำคัญที่สามารถลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพได้ เมื่อได้รับข้อมูลการฝึกอบรมและฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสม อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) จะสามารถแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากกว่ามนุษย์ในการตรวจสอบด้วยภาพ และ BMW ก็ถูกนำมาใช้เพื่อรับประกันการควบคุมคุณภาพของชิ้นส่วนยานยนต์ เป็นต้น บริษัทผู้ผลิตทั่วโลกให้ความสำคัญกับการปรับปรุงประสิทธิภาพของเครื่องจักรและระบบมากขึ้น ตลอดจนการลดต้นทุนการผลิต เนื่องจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์และเซ็นเซอร์และโปรเซสเซอร์ราคาไม่แพงมีวางจำหน่ายอย่างแพร่หลายมากขึ้น การนำ IIoT มาใช้จะยังคงเติบโตต่อไป จากการวิเคราะห์ของ Grand View Research ตลาด IIoT ทั่วโลกจะมีมูลค่าประมาณ 216.13 พันล้านดอลลาร์ในปี 2563 ขณะนี้ภาคอุตสาหกรรมกำลังเร่งตัวไปสู่กระบวนการทางอุตสาหกรรมที่ชาญฉลาดและเป็นอิสระ การรวบรวมข้อมูลจากอุปกรณ์ IoT ก็ก้าวไปสู่ระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน เมื่อข้อมูลขนาดใหญ่, AI และ IoT มารวมกัน จะทำให้เกิดโอกาสมากมายสำหรับโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูล IoT ขั้นสูง ในกระบวนการนี้ ปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึก/เครื่องจักร ให้การสนับสนุนที่มีประสิทธิภาพในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลทางประสาทสัมผัสจำนวนมหาศาล

รายงานโดยบริษัทวิจัย MobiDev คาดการณ์ว่าภายในปี 2568 AI และ IoT จะมีมูลค่ามากกว่า 26 พันล้านดอลลาร์ พวกเขายังแสดงให้เห็นว่า AI ปรับปรุงประสิทธิภาพของข้อมูล IoT 25% และการวิเคราะห์อุตสาหกรรม 42% และมีบทบาทสำคัญในทั้งที่ศูนย์กลางของ IoT และในเครือข่าย Edge ตัวอย่างเช่น ในสายการประกอบในโรงงาน การควบคุมคุณภาพสามารถทำได้โดยใช้การตรวจสอบด้วยภาพ AI ซึ่งสามารถลดอัตราข้อบกพร่องในการผลิตในระหว่างกระบวนการผลิตได้อย่างมีประสิทธิภาพ

โซลูชั่น AI + IIoT

ได้รับอิทธิพลจากปัจจัยที่เป็นประโยชน์หลายประการ เช่น ความก้าวหน้าในเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์และอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ การใช้แพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์คลาวด์ที่เพิ่มขึ้น การกำหนดมาตรฐาน IPv6 และการสนับสนุนของรัฐบาลสำหรับกิจกรรมการวิจัยและพัฒนาที่เกี่ยวข้องกับ IIoT- โซลูชัน IIoT และตลาดที่รวมเอา AI เข้าด้วยกันกำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว และตามรายงานการวิจัยตลาดฉบับใหม่โดย Markets&Markets ขนาดของตลาด IIoT ทั่วโลกคาดว่าจะเติบโตจาก 76.7 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ในปี 2564 เป็น 106.1 พันล้านดอลลาร์ในปี 2569 และภายในปี 2569 รายได้จาก AI ในส่วนนี้คาดว่าจะสูงถึง 16.7 พันล้านดอลลาร์

ภายใต้เมกะเทรนด์นี้ ผู้จำหน่ายเทคโนโลยีรายใหญ่จะทำงานอย่างหนักเพื่อส่งเสริมโซลูชัน AI + IIoT ด้วยเทคโนโลยีและผลิตภัณฑ์ที่เป็นนวัตกรรม

บทสรุป

ปัญญาประดิษฐ์มีความสามารถในการจัดการตัวเองและแอปพลิเคชันอย่างอิสระและชาญฉลาด ในบรรดาความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา แทบไม่มีอะไรมาถึงระดับผลกระทบที่ AI รวมกับ Internet of Things ระดับอุตสาหกรรม (IoT) มีต่อภาคอุตสาหกรรม จากการสำรวจและคาดการณ์ทางสถิติของ Deloitte การใช้งาน AI ในภาคการผลิตของจีนมีแนวโน้มที่ดี โดยคาดว่าจะมีมูลค่าประมาณ 25.22 พันล้านหยวนในปี 2563 และจะสูงถึง 205.76 พันล้านหยวนภายในปี 2568 โดยมีอัตราการเติบโตทบต้นมากกว่า 40% ด้วยการรวมอัลกอริธึม AI เข้ากับโครงสร้างพื้นฐาน IoT เชิงอุตสาหกรรม ทำให้เครื่องจักรและอุปกรณ์ทั้งหมดได้รับการฝึกอบรมและเป็นอัตโนมัติสำหรับการจัดการและการดำเนินงานโรงงานอัจฉริยะ บางทีเราอาจยังไม่เห็นแอปพลิเคชัน AI+IIoT ที่แพร่หลาย แต่ฉันเชื่อว่าในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า AI และ IoT จะแพร่หลายมากขึ้นเรื่อยๆ ในภาคอุตสาหกรรม