Изкуственият интелект излиза на сцената

Тук на помощ на предприятията идват платформите за изкуствен интелект, които, комбинирани с IIoT инфраструктура, формират нова технологична концепция - AIoT (Artificial intelligence of things) - пазар, който според последните прогнози на IoT Analytics ще достигне 102,2 милиарда долара до 2026 г.

"С развитието на Индустрия 4.0 навлизането на изкуствен интелект и IoT технологиите в производствения сектор се увеличава бързо. Интегрираните с изкуствен интелект и IoT системи позволяват оптимизиране на производствените процеси, изпращане на ранни сигнали, допринасят за контрола на качеството и прогнозиране на повреди на оборудването. Чрез събирането на точни данни производителите могат да разработят иновативни приложения за изкуствен интелект, за да се отличат от своите конкуренти", обясняват от MarketsandMarkets и добавят: "Избухването на пандемията от COVID-19 през 2020 г. доведе до време на изпитания за производствения сектор. Ограниченията за движение, строгите правила и липсата на работна сила принудиха производителите да импровизират в поддръжката на производствените си процеси. Това доведе до ускорено използване на изкуствен интелект и IoT и дейности като наблюдение на състоянието и поддръжка на оборудването се извършваха с помощта алгоритми за машинно обучение."

Как AIoT подобрява бизнес резултатите

Тези предизвикателства бързо оформят широка палитра от нови възможности, които AIoT разкрива пред бизнеса, които доставчикът на инструменти за бизнес анализи SAS обобщава в своята бяла книга "Accelerate and improve business outcomes with AioT".

Подобряване на качеството на производството

Анализът на данни, събирани от различните производства, и комбинирането им с такива от външни източници - данни за доставчици, логистика и прозрения за настроенията на потребителите - позволяват на производителите да постигат множество подобрения, категорични са от SAS и добавят: "Гъвкавостта, осигурена от облачните решения и безбройните опции за внедряване, означава, че няма нужда да чакате, докато данните са перфектни. В същото време инвестициите, необходими, за да се възползвате от сложните прозрения на изкуствения интелект, са много по-ниски, отколкото в миналото."

Специалистите акцентират, че организациите често се обръщат към инженери, а не към учени по данни за подобряването на качеството на производството, заради което на дневен ред излиза нуждата от мощни инструменти, които са достъпни за всеки и могат да бъдат внедрявани навсякъде, където прозренията носят стойност.

Увеличаване на производителността на оборудването

Цената на времето, в което някоя машина в дадено производство не функционира, се повишава с всяка изминала година заради все по-голямата конкуренция във всички производствени сектори. Затова и оперативните лидери знаят колко важно е да поддържат капиталоемките активи работещи и продуктивни.

"Много организации не споделят данни за качество и надеждност между различните отдели. Вместо това различните данни стоят в различни, изолирани системи. Това прави много по-трудно за организациите наличието на корпоративен изглед. Прилагането на изкуствен интелект към IoT данни може драстично да подобри бизнес анализите и производителността", смятат авторите на бялата книга, като обръщат внимание, че това може да се окаже трудно за реализация, особено когато става дума за глобални операции, при които сензорните продукти са разпръснати. "Въпреки това много организации постигат успех със стабилни платформи, предназначени да приемат данни, да откриват модели и дистанционно да внедряват нови аналитични модели."

Откриване на аномалии

"Процесът по откриване на аномалии се фокусира върху ползите от намирането на модели, които се отклоняват от историческото поведение в рамките на целевите набори от данни. Но това не е просто научен проект, фокусиран единствено върху генерирането на модел или алгоритъм. Тук става дума за откриване на ценни бизнес прозрения в скрити модели", категорични са от SAS.

Според експертите откриването на аномалии е жизненоважно умение за всяка индустрия, включително производителите, които се опитват да увеличат максимално производителността на оборудването си, здравните организации, които могат да следят нивото на умора на служителите си, и железопътните компании, които проактивно могат да работят за нивото на кондиция на влаковите релси, като по този начин увеличат максимално безопасността.

Надеждност на мрежата: Подобряване на производствената ефективност

Управлението на бързо нарастващ обем от активи за производство на електроенергия задължително изисква сериозни анализи и прозрения в реално време или почти в реално време. "Много организации са задължени да оперират, поддържат, управляват и контролират активи на централно ниво. Използвайки AIoT, доставчиците на комунални услуги например могат да решат своите оперативни предизвикателства и да спечелят множество конкурентни предимства. В това число бързо преглеждане на информацията за производителността на електрогенериращите блокове в детайли; намаляване на времето за завършване на анализа на вятърна енергия от един месец на два дни; разбиране къде активите имат повече проблеми и бързото им решаване; пряк принос за ръст на приходите чрез подобряване производствената ефективност", обясняват авторите на "Accelerate and improve business outcomes with AioT".

Това са само част от начините, по които комбинацията между изкуствен интелект и IIoT могат да подобрят бизнес процесите и производството, но те достатъчно добре илюстрират потенциала, който AIoT има по отношение на индустрията на бъдещето. За да се разгърне той обаче, е нужно индустрията да преодолее две основни предизвикателства, смятат от Transparency Market Research: "Липсата на квалифицирани служители в компаниите, които да оптимизират индустриалния процес с различни функции и приложения на AIoT, може да възпрепятства растежа на този пазара. Очаква се и неосведомеността на малкия и средния бизнес относно новите технологични тенденции също да забави неговия ръст."