■ Quizás por eso sea tan importante para las organizaciones poder sobrevivir a la transformación digital masiva provocada por la Industria 4.0 sin la ayuda crítica del IIoT. La combinación de estas dos tecnologías, la Inteligencia Artificial (IA) y el IIoT, puede gestionar de forma eficaz y utilizar plenamente las enormes cantidades de datos generados durante la producción digital, llevando el control de procesos industriales a un nivel completamente nuevo.
Cuatro capacidades imprescindibles para la gestión de datos IIoT
Con la penetración de la ola de digitalización en el ámbito industrial, el big data se ha convertido en la entrada a la digitalización industrial. Según IDC, el volumen de datos global alcanzó 42ZB en 2019 y se espera que alcance 163ZB en 2022, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 57%. Y los escenarios de aplicación de datos industriales en el campo industrial también están aumentando, y las estadísticas de Saidi Intelligence indican que el mercado de big data industrial de China será de aproximadamente 14,69 mil millones de yuanes en 2019, y se espera que mantenga una alta tasa de crecimiento de más del 30% en el futuro. Dicho esto, cuando las organizaciones comienzan a trabajar en la implementación de IIoT en sus sistemas industriales, uno de los primeros desafíos que enfrentan es cómo recuperar datos del sistema IIoT y ponerlos a disposición para análisis-y toma de decisiones-en tiempo real en el proceso de fabricación. Para garantizar que las soluciones de administración de datos estén preparadas para IIoT-, aquí hay cuatro características en las que debe centrarse:
Conectividad versátil para manejar una variedad de datos. Existen varios estándares para los sistemas de IoT que producen datos que deben cumplir con varios protocolos, como MQTT, OPC, AMQP, etc. Además, la mayoría de los datos de IoT existen en formatos semi-estructurados o no estructurados. Por lo tanto, el sistema de gestión de datos debe poder conectarse a todos los sistemas y cumplir con varios protocolos para poder recibir datos de estos sistemas. Al mismo tiempo, la solución debe admitir datos tanto estructurados como no estructurados.
Ricas capacidades de procesamiento de bordes. Una buena solución de gestión de datos debería poder filtrar los registros de errores de los sistemas y también debería poder enriquecer los datos con metadatos, como marcas de tiempo o texto estático, para respaldar un mejor análisis de los datos.
Capacidades de procesamiento de big data y aprendizaje automático. Dado que la cantidad de datos de IoT es muy grande, es importante que el sistema mantenga una latencia ultra-baja al realizar análisis de datos en tiempo real-para que los datos puedan procesarse en tiempo-real.
Capacidades de supervisión en tiempo real-. La adquisición y el procesamiento de datos de IoT es un proceso continuo, por lo que las soluciones de gestión de datos deben proporcionar monitoreo en tiempo real-a través de visualización para mostrar el estado del proceso en términos de rendimiento y rendimiento en cualquier momento dado.
¿Cómo impacta la Inteligencia Artificial en el IoT industrial?
Antes de discutir este tema, echemos un vistazo a lo que las organizaciones de investigación expertas tienen que decir sobre el futuro de ambas tecnologías, la IA y la IoT: según Markets&Markets, la IA será una industria de 190 mil millones de dólares en 2025. IDC, por otro lado, cree que el 40% de las iniciativas de transformación digital en 2019 están impulsadas por la IA. Business Insider predice que habrá más de 64 mil millones de dispositivos IoT para 2025, en comparación con aproximadamente 10 mil millones en 2018. Como resultado, McKinsey hace esta predicción de que para 2025, IoT tiene el potencial de generar entre $ 4 billones y $ 11 billones en valor económico.
A partir de las cifras anteriores, queda claro que la IA y la IoT, dos conceptos tecnológicos que han existido durante décadas, están res-resurgiendo en el momento y lugar adecuados, están alterando las normas tradicionales de la industria y están a punto de desencadenar una revolución digital que llevará la revolución industrial tradicional del siglo XVIII al siglo XXI con la Industria 4.0. Con la incorporación de la IA, el rendimiento de la IoT industrial mejorará enormemente.
La inteligencia artificial se está convirtiendo en el cerebro de la inteligencia industrial
Después de un desarrollo suficiente de elementos básicos como datos, algoritmos y potencia aritmética, la inteligencia artificial tiene una base para su realización. Al mismo tiempo, el desarrollo de la inteligencia artificial también brinda buenas oportunidades para el desarrollo de la industria manufacturera y mejora integralmente el nivel de la fabricación industrial desde múltiples dimensiones. En la actualidad, la inteligencia artificial se ha utilizado en diversos escenarios de aplicación en el ámbito industrial, como la inspección visual industrial en escenarios de producción inteligente y el mantenimiento predictivo en el ámbito de la gestión de equipos. Durante el mantenimiento predictivo, utilizando datos existentes, los algoritmos de IA pueden determinar cuándo implementar medidas preventivas antes de que una máquina necesite reparación. La visión por computadora para la inspección visual también es una tecnología clave que puede reducir costos y aumentar la eficiencia; Cuando se les proporciona el hardware y los datos de capacitación adecuados, los algoritmos de aprendizaje automático (ML) pueden ser más precisos y efectivos que los humanos en la inspección visual, y BMW ya los está utilizando, por ejemplo, para garantizar el control de calidad de sus piezas de automóvil. A nivel mundial, las empresas manufactureras se centran cada vez más en mejorar la eficiencia de la maquinaria y los sistemas y reducir los costos de producción. A medida que avance la tecnología de semiconductores y haya mayor disponibilidad de sensores y procesadores asequibles, la adopción de IIoT seguirá creciendo. Según un análisis de Grand View Research, el mercado mundial de IIoT ascenderá aproximadamente a 216.130 millones de dólares en 2020. Ahora que el sector industrial se está acelerando hacia procesos industriales inteligentes y autónomos, la recopilación de datos de los dispositivos de IoT está alcanzando una escala sin precedentes. Cuando big data, IA e IoT se unen, se crea una variedad de oportunidades para soluciones avanzadas de análisis de datos de IoT. En el proceso, la inteligencia artificial, especialmente las tecnologías de aprendizaje profundo/máquina, brindan un poderoso apoyo para gestionar y analizar cantidades masivas de datos sensoriales.
Un informe de la firma de investigación MobiDev predice que para 2025, la IA y la IoT valdrán más de 26 mil millones de dólares. También demostraron que la IA mejora la eficiencia de los datos de IoT en un 25% y los análisis de la industria en un 42%, y que desempeña un papel importante tanto en el centro de IoT como en la red perimetral. Por ejemplo, en una línea de montaje de una fábrica, el control de calidad se puede realizar mediante el uso de inspecciones visuales de IA, que pueden reducir eficazmente la tasa de defectos de fabricación durante el proceso de fabricación.
Soluciones de IA + IIoT
Influidos por una serie de factores favorables, como los avances en la tecnología de semiconductores y dispositivos electrónicos, el mayor uso de plataformas de computación en la nube, la estandarización de IPv6 y el apoyo gubernamental a las actividades de I+D relacionadas con IIoT-, las soluciones IIoT y el mercado que incorpora IA están creciendo rápidamente y, según un nuevo informe de investigación de mercado de Markets&Markets, se prevé que el tamaño del mercado mundial de IIoT crecerá de 76 700 millones de dólares en 2021 a 106.100 millones de dólares en 2026, y para 2026, se espera que los ingresos por IA en este segmento alcancen los 16.700 millones de dólares.
Bajo esta megatendencia, los principales proveedores de tecnología también estarán trabajando arduamente para promover soluciones AI + IIoT con tecnologías y productos innovadores.
Conclusión
La inteligencia artificial tiene la capacidad de gestionarse a sí misma y a sus aplicaciones de forma independiente e inteligente. Entre los avances tecnológicos de la última década, casi nada ha alcanzado el nivel de impacto que la IA combinada con el Internet industrial de las cosas (IoT) ha tenido en el sector industrial. Según las encuestas estadísticas y pronósticos de Deloitte, la aplicación de la IA en el sector manufacturero de China es muy prometedora: se espera que las aplicaciones alcancen alrededor de 25,22 mil millones de yuanes en 2020 y alcancen los 205,76 mil millones de yuanes en 2025, con una tasa de crecimiento compuesta de más del 40%. Al integrar algoritmos de IA en infraestructuras industriales de IoT, se pueden entrenar y automatizar maquinaria y equipos completos para la gestión y operación inteligente de fábricas. Quizás todavía no podamos ver aplicaciones generalizadas de IA+IIoT, pero creo que en unos años, la IA y la IoT serán cada vez más prevalentes en el sector industrial.