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到2024年 工業制造業將有超過1500萬臺安裝了人工智能的設備

2019年10月03日 08:01 ? 次閱讀
近年來,人工智能(AI)被吹捧為一項強大的技術,將對工業制造領域產生革命性的影響。觀點是有道理的,但現實卻是極其復雜的。工業制造中的人工智能是產品開發中的生成性設計、庫存管理中的生產預測、機器視覺、缺陷檢測、生產優化和生產階段的預測維護等不同制造階段的各種用例的集合。ABI Research預測,到2024年,工業制造業人工智能設備的總安裝基礎將達到1,540萬臺,2019年至2024年的CAGR將達到64.8%。
“工業制造業的人工智能是一個邊緣實施的事情,”ABI Research首席分析師LianJye Su說,“由于制造商不愿意將數據傳輸到公共云上,幾乎所有的工業人工智能培訓和推理工作都發生在邊緣,即設備、網關和前置服務器上。”為了促進這一點,AI芯片組制造商和服務器供應商專門為工業制造設計了支持人工智能的服務器。越來越多的工業基礎設施配備了人工智能軟件或專用的AI芯片組來執行AI推理。
盡管有這些解決辦法和制造環境中豐富的數據,但人工智能在工業制造中的實施并不像業界所期望的那樣無縫。在所有的用例中,由于相關AI模型的成熟,預測維護和設備監控是迄今為止實現最商業化的。到2024年,僅這兩個用例的安裝總數預計將分別達到980萬和670萬。值得注意的是,由于AI芯片組的進步,許多這些啟用AI的工業設備支持同一設備上的多個用例。一些關鍵的初創公司,如Uptake, SparkCognition, FogHorn和Falkonry都推出了基于云和邊緣的解決方案,以監控工業制造資產和流程的整體表現。
另一個商業用例目前正處于增長勢頭的是缺陷檢查。這個用例的總安裝基礎預計將從2019年的30萬增加到2024年的370萬以上。這是一種在電子和半導體制造中非常流行的用例,三星、LG和富士康等主要制造商一直在與AI芯片組供應商和軟件供應商如 CEVA、 Gyrfalcon Technology、Lattice、Instrumental、Landing AI和Neurala合作,開發基于人工智能的機器視覺,用于進行表面、泄漏和元件級缺陷檢測、微粒子檢測、幾何測量和分類。傳統的機器視覺技術由于其被證明的重復性、可靠性和穩定性,仍然在制造工廠中流行。然而,深度學習技術的出現為擴大能力和靈活性提供了可能性。這些算法可以發現意想不到的產品異常或缺陷,超越現有的問題,為制造商發現有價值的新見解。
目前,制造商在構建和培訓內部數據科學團隊以實現人工智能方面面臨著巨大的競爭。大多數人工智能人才更喜歡與網絡巨頭或人工智能初創企業合作,這使得人才獲取成為工業制造商的一項具有挑戰性的任務。因此,他們有一個可行的選擇,那就是與人工智能生態系統中的其他參與者合作,包括云服務提供商、純播放的人工智能初創公司、系統集成商、芯片組和工業服務器制造商以及連接服務提供商。“人工智能用例的多樣性需要創建合作伙伴關系,”SU總結說。
來源:ABI Research
編譯:南山

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