邊緣人工智能如何推動工業(yè)4.0的成果
與過去以物理世界為中心的工業(yè)革命不同,第四次工業(yè)革命引入的數(shù)字元素正在為整個制造業(yè)帶來新的創(chuàng)新和智能解決方案。網(wǎng)絡(luò)連接的最新進(jìn)展正在推動數(shù)字化:計算、物聯(lián)網(wǎng)和傳感器技術(shù)、自動化和機(jī)器人技術(shù),以及人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)(AI/ML)。
對于制造商而言,工業(yè)4.0創(chuàng)造了無限的可能性,從提高對供應(yīng)鏈運(yùn)營的洞察力和可見性、減少危險狀況和提高工人安全,到執(zhí)行預(yù)測性維護(hù)以減少設(shè)備停機(jī)時間。
為了實現(xiàn)這一愿景,制造商必須了解所有各種傳感器、執(zhí)行器和設(shè)備,并決定在哪里執(zhí)行分析,為操作人員使用的應(yīng)用、儀表板和警報解決方案提供信息。如今工業(yè)4.0的主要障礙與用例無關(guān),而是集中在如何以最有效和最經(jīng)濟(jì)的方式確保所有物理和數(shù)字功能之間的互操作性。
當(dāng)前對實現(xiàn)互操作性的考慮
制造商掌握著從各種傳感器、系統(tǒng)和資產(chǎn)生成的大量數(shù)據(jù)。但在原始形式下,如果不能快速分析這些數(shù)據(jù)就無法提供價值。分析這種規(guī)模的數(shù)據(jù)需要與數(shù)據(jù)源緊密相連的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的力量。
Gartner的2019年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢預(yù)測,到2028年,邊緣設(shè)備中傳感器、存儲、計算和高級人工智能功能的嵌入將穩(wěn)步增加。
這種增長有可能創(chuàng)造一個擁有數(shù)千種“智能”邊緣設(shè)備類型的行業(yè)——有些大,有些小,有些比其他設(shè)備的功率要求更高。當(dāng)與數(shù)百甚至數(shù)千個需要在這些設(shè)備上運(yùn)行的AI/ML模型結(jié)合在一起時,會發(fā)現(xiàn)這很快就會變成一場管理噩夢。
許多組織默認(rèn)購買專有的垂直“解決方案”來解決特定邊緣應(yīng)用的離散問題,例如視覺質(zhì)量檢查或預(yù)測性維護(hù)監(jiān)控。盡管這種方法可能解決短期需求,但會增加日益嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。專有系統(tǒng)或單點(diǎn)解決方案并不總是能很好地集成到現(xiàn)有工作流程或技術(shù)堆棧中,最終可能會導(dǎo)致用戶社區(qū)的采用障礙和摩擦。
最重要的是,當(dāng)今許多面向分析的解決方案還需要將來自傳感器或其他來源的數(shù)據(jù)發(fā)送到中央數(shù)據(jù)中心或云計算環(huán)境,以進(jìn)行分析和機(jī)器學(xué)習(xí)。由于數(shù)據(jù)傳輸量和決策延遲增加,這種設(shè)計模式變得極其昂貴,并且還可能引入新的安全漏洞。
總而言之,現(xiàn)今,許多制造商依賴于低效且不可擴(kuò)展的解決方案和方法來集成跨工廠的AI/ML功能,這只會導(dǎo)致機(jī)器、工具和系統(tǒng)混亂,互操作性差,有時甚至是相互競爭的技術(shù)。
構(gòu)建可互操作的AI/ML支持的系統(tǒng)
那么,構(gòu)建互操作性和實現(xiàn)工業(yè)4.0的關(guān)鍵是什么?第一步是通過使用可能已經(jīng)存在的資產(chǎn)來簡化流程,并確定最有效,橫向和可擴(kuò)展的方法來實現(xiàn)希望實現(xiàn)的結(jié)果。
目前,有數(shù)十億已安裝的資產(chǎn)具有某種形式的嵌入式計算,收集豐富的洞察數(shù)據(jù)。理想情況下,數(shù)據(jù)應(yīng)該在設(shè)備上或設(shè)備附近進(jìn)行實時分析,最大限度地減少數(shù)據(jù)傳輸,以避免網(wǎng)絡(luò)和安全問題及成本,并與現(xiàn)有的操作系統(tǒng)集成,以最大限度地減少中斷并增加價值。
下一個問題是,如何有效地將AI/ML集成到所有這些資產(chǎn)中,以實現(xiàn)互操作性?Gartner預(yù)測,上述許多已安裝的設(shè)備將使用人工智能代碼進(jìn)行改造;此外,數(shù)以百萬計的資產(chǎn)將采用嵌入式技術(shù)制造,為支持人工智能的軟件創(chuàng)造計算環(huán)境。
根據(jù)Gartner的預(yù)測,更有效的方法是讓AI/ML模型盡可能接近需要加速分析和處理的用戶或設(shè)備,然后將這些AI/ML生成的預(yù)測集成到自定義或COTS應(yīng)用和儀表板系統(tǒng)中。使用管理和監(jiān)控部署到邊緣設(shè)備的AI/ML模型的商業(yè)解決方案可以為潛在的混亂帶來秩序。
與選擇垂直專有系統(tǒng)的方法相比,通過中央平臺將AI/ML功能部署到所有設(shè)備、傳感器和邊緣資產(chǎn)不僅會加速構(gòu)建AI/ML驅(qū)動的解決方案的開發(fā)過程。還將彌合當(dāng)前架構(gòu)差距,以建立系統(tǒng)之間的互操作性。這種互操作性形成了物理和數(shù)字洞察之間的連接點(diǎn),從而實現(xiàn)了工業(yè)4.0。
總結(jié)
為了縮小當(dāng)今使用的技術(shù)與工業(yè)4.0技術(shù)之間的差距,制造商必須考慮新的互操作性方法,以實現(xiàn)大規(guī)模的AI/ML洞察力。與其將每種資產(chǎn)類型視為需要解決的新謎題,不如將每種資產(chǎn)類型視為可以一次性解決的謎題的一部分。
通過采用集成優(yōu)先的方法,集中所有與AI/ML相關(guān)的資產(chǎn),制造商可以從現(xiàn)有資產(chǎn)中提取AI/ML生成的洞察力,同時保持未來發(fā)展的靈活性。更重要的是,這種跨制造設(shè)施提供AI/ML驅(qū)動的洞察力的方法,創(chuàng)造了實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動解決方案所需的互操作性,從而推動工業(yè)4.0的成果。
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