■ Forse è per questo che è così importante per le organizzazioni riuscire a sopravvivere alla massiccia trasformazione digitale portata avanti dall'Industria 4.0 senza l'aiuto fondamentale dell'IIoT. La combinazione di queste due tecnologie, Intelligenza Artificiale (AI) e IIoT, può gestire in modo efficace e utilizzare appieno le enormi quantità di dati generati durante la produzione digitale, portando il controllo dei processi industriali a un livello completamente nuovo.
4 Funzionalità necessarie-per la gestione dei dati IIoT
Con la penetrazione dell’ondata di digitalizzazione nel campo industriale, i big data sono diventati l’ingresso nella digitalizzazione industriale. Secondo IDC, il volume globale di dati ha raggiunto i 42ZB nel 2019 e si prevede che raggiungerà i 163ZB nel 2022, con un tasso di crescita annuo composto del 57%. E anche gli scenari applicativi dei dati industriali nel settore industriale stanno aumentando e le statistiche di Saidi Intelligence indicano che il mercato cinese dei big data industriali sarà di circa 14,69 miliardi di yuan nel 2019 e si prevede che manterrà un elevato tasso di crescita superiore al 30% in futuro. Detto questo, quando le organizzazioni iniziano a lavorare sull'implementazione dell'IIoT nei loro sistemi industriali, una delle prime sfide che devono affrontare è come recuperare i dati dal sistema IIoT e renderli disponibili per l'analisi in tempo reale e il processo decisionale-nel processo di produzione. Per garantire che le soluzioni di gestione dei dati siano pronte per l'IIoT-, ecco 4 funzionalità su cui concentrarsi:
Connettività versatile per gestire una varietà di dati. Esistono vari standard per i sistemi IoT che producono dati che devono aderire a vari protocolli come MQTT, OPC, AMQP, ecc. Inoltre, la maggior parte dei dati IoT esiste in formati semi-strutturati o non strutturati. Pertanto, il sistema di gestione dei dati deve essere in grado di connettersi a tutti i sistemi e aderire a vari protocolli per poter ricevere dati da questi sistemi. Allo stesso tempo, la soluzione deve supportare sia dati strutturati che non strutturati.
Ricche capacità di elaborazione dei bordi. Una buona soluzione di gestione dei dati dovrebbe essere in grado di filtrare i log degli errori dai sistemi e dovrebbe anche essere in grado di arricchire i dati con metadati, come timestamp o testo statico, per supportare una migliore analisi dei dati.
Funzionalità di elaborazione di big data e machine learning. Poiché la quantità di dati IoT è molto elevata, è importante che il sistema mantenga una latenza ultra-bassa durante l'esecuzione dell'analisi dei dati-in tempo reale, in modo che i dati possano essere elaborati in tempo-reale.
Funzionalità di monitoraggio-in tempo reale. L'acquisizione e l'elaborazione dei dati IoT è un processo continuo, pertanto le soluzioni di gestione dei dati dovrebbero fornire monitoraggio in tempo reale-attraverso la visualizzazione per mostrare lo stato del processo in termini di prestazioni e throughput in qualsiasi momento.
Che impatto ha l’intelligenza artificiale sull’IoT industriale?
Prima di discutere questo argomento, diamo un’occhiata a ciò che le organizzazioni di ricerca esperte hanno da dire sul futuro di entrambe le tecnologie, AI e IoT: secondo Markets&Markets, l’intelligenza artificiale sarà un settore da 190 miliardi di dollari entro il 2025. IDC, d’altra parte, ritiene che il 40% delle iniziative di trasformazione digitale nel 2019 siano guidate dall’intelligenza artificiale. Business Insider prevede che entro il 2025 ci saranno più di 64 miliardi di dispositivi IoT, rispetto ai circa 10 miliardi del 2018. Di conseguenza, McKinsey prevede che entro il 2025, l’IoT avrà il potenziale per generare tra i 4 e gli 11 trilioni di dollari di valore economico.
Dalle cifre sopra riportate risulta chiaro che l'AI e l'IoT, due concetti tecnologici che esistono da decenni, stanno ri-emergendo nel momento e nel luogo giusto, stanno sconvolgendo le tradizionali norme di settore e sono destinati a innescare una rivoluzione digitale che porterà la tradizionale rivoluzione industriale del XVIII secolo nel XXI secolo con l'Industria 4.0. Con l'incorporazione dell'AI, le prestazioni dell'IoT industriale sono destinate a migliorare notevolmente potenziato.
L’intelligenza artificiale sta diventando il cervello dell’intelligenza industriale
Dopo uno sviluppo sufficiente di elementi di base come dati, algoritmi e potere aritmetico, l’intelligenza artificiale ha le basi per la realizzazione. Allo stesso tempo, lo sviluppo dell’intelligenza artificiale offre anche buone opportunità per lo sviluppo dell’industria manifatturiera e migliora complessivamente il livello della produzione industriale da molteplici dimensioni. Attualmente, l’intelligenza artificiale è stata utilizzata in numerosi scenari applicativi in campo industriale, come l’ispezione visiva industriale in scenari di produzione intelligente e la manutenzione predittiva nel campo della gestione delle apparecchiature. Durante la manutenzione predittiva, utilizzando i dati esistenti, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono determinare quando implementare misure preventive prima che una macchina necessiti di riparazione. Anche la visione artificiale per l’ispezione visiva è una tecnologia chiave in grado di ridurre i costi e aumentare l’efficienza; se forniti con i giusti dati di addestramento e hardware, gli algoritmi di machine learning (ML) possono essere più accurati ed efficaci degli esseri umani nell’ispezione visiva e sono già utilizzati da BMW, ad esempio, per garantire il controllo di qualità delle sue parti automobilistiche. A livello globale, le aziende manifatturiere si concentrano sempre più sul miglioramento dell’efficienza di macchinari e impianti e sulla riduzione dei costi di produzione. Man mano che la tecnologia dei semiconduttori avanza e sensori e processori a prezzi accessibili diventano sempre più ampiamente disponibili, l’adozione dell’IIoT continuerà a crescere. Secondo un’analisi di Grand View Research, il mercato globale dell’IIoT ammonterà a circa 216,13 miliardi di dollari nel 2020. Ora che il settore industriale sta accelerando verso processi industriali intelligenti e autonomi, la raccolta di dati dai dispositivi IoT sta raggiungendo una scala senza precedenti. Quando big data, intelligenza artificiale e IoT si uniscono, si crea una gamma di opportunità per soluzioni avanzate di analisi dei dati IoT. In questo processo, l’intelligenza artificiale, in particolare le tecnologie di deep learning/machine learning, forniscono un potente supporto per la gestione e l’analisi di enormi quantità di dati sensoriali.
Un rapporto della società di ricerca MobiDev prevede che entro il 2025, l’intelligenza artificiale e l’IoT varranno più di 26 miliardi di dollari. Hanno inoltre dimostrato che l’intelligenza artificiale migliora l’efficienza dei dati IoT del 25% e l’analisi del settore del 42%, e che svolge un ruolo importante sia al centro dell’IoT che nella rete edge. Ad esempio, sulla catena di montaggio di una fabbrica, il controllo di qualità può essere eseguito mediante l’uso di ispezioni visive basate sull’intelligenza artificiale, che possono ridurre efficacemente il tasso di difetti di fabbricazione durante il processo di produzione.
Soluzioni AI + IIoT
Influenzati da una serie di fattori favorevoli come i progressi nella tecnologia dei semiconduttori e dei dispositivi elettronici, il maggiore utilizzo di piattaforme di cloud computing, la standardizzazione IPv6 e il supporto governativo per le attività di ricerca e sviluppo correlate all'IIoT-, le soluzioni IIoT e il mercato che incorpora l'intelligenza artificiale stanno crescendo rapidamente e, secondo un nuovo rapporto di ricerca di mercato di Markets&Markets, si prevede che le dimensioni del mercato globale dell'IIoT cresceranno da 76,7 miliardi di dollari a nel 2021 a 106,1 miliardi di dollari nel 2026, ed entro il 2026, si prevede che i ricavi dell’intelligenza artificiale in questo segmento raggiungeranno i 16,7 miliardi di dollari.
Nell’ambito di questo megatrend, anche i principali fornitori di tecnologia lavoreranno già duramente per promuovere soluzioni AI + IIoT con tecnologie e prodotti innovativi.
Conclusione
L’intelligenza artificiale ha la capacità di gestire se stessa e le proprie applicazioni in modo autonomo e intelligente. Tra le scoperte tecnologiche degli ultimi dieci anni circa, quasi nulla ha raggiunto il livello di impatto che l’intelligenza artificiale combinata con l’Internet delle cose industriale (IoT) ha avuto sul settore industriale. Secondo le indagini statistiche e le previsioni di Deloitte, l’applicazione dell’intelligenza artificiale nel settore manifatturiero cinese è molto promettente, con applicazioni previste che ammonteranno a circa 25,22 miliardi di yuan nel 2020 e raggiungeranno i 205,76 miliardi di yuan entro il 2025, con un tasso di crescita composto di oltre il 40%. Integrando gli algoritmi di intelligenza artificiale nelle infrastrutture IoT industriali, è possibile addestrare e automatizzare interi macchinari e apparecchiature per la gestione e il funzionamento intelligenti della fabbrica. Forse non vediamo ancora applicazioni diffuse di AI+IIoT, ma credo che tra qualche anno AI e IoT diventeranno sempre più prevalenti nel settore industriale.