Индустрия промышленного интернета вещей (IIoT) переживает переломный момент. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) коренным образом меняет методы обработки данных предприятиями, управления машинами и оптимизации процессов. В связи с этим появился новый термин: AIoT – слияние искусственного интеллекта и Интернета вещей. Эта синергия не только открывает новые аспекты эффективности, но и раскрывает потенциал ранее неиспользованных бизнес-моделей, предоставляя компаниям решающее конкурентное преимущество.
Конвергенция IoT и искусственного интеллекта
Промышленный интернет вещей позволяет компаниям подключать физические устройства, такие как датчики, станки или транспортные средства, и собирать данные в режиме реального времени. Эти данные дают ценную информацию о состоянии оборудования, технологических процессах и общей эффективности операций. Интеграция ИИ теперь поднимает потенциал этих данных на новый уровень. Алгоритмы ИИ не только анализируют прошлые модели, но и делают прогнозы, автоматизируют решения и постоянно совершенствуются, чтобы обеспечить еще лучшие результаты. Сочетание ИИ и Интернета вещей создает платформу, на которой данные не просто собираются, но и интерпретируются и преобразуются в немедленные действия. В то время как IoT обеспечивает “глаза и уши”, ИИ выполняет функцию “мозга”, который обрабатывает эту информацию. В совокупности эти технологии могут оптимизировать процессы, снизить затраты и стимулировать инновации.
Новые области применения в промышленности
Технология AIoT уже нашла широкое применение в промышленности. Одним из примеров является автономное управление производственными объектами. На современных заводах технология AIoT позволяет автоматически управлять машинами и динамически адаптировать производственные процессы к внешним условиям или эксплуатационным требованиям. Искусственный интеллект может анализировать производственные данные, определять оптимальные параметры и вносить коррективы в режиме реального времени. Это приводит к повышению производительности и улучшению контроля качества.
Другой областью применения является оптимизация логистики. AIoT позволяет отслеживать цепочки поставок в режиме реального времени, прогнозируя узкие места или задержки. Это особенно ценно во времена глобальной неопределенности, угрожающей цепочкам поставок. ИИ может оптимизировать транспортные маршруты, эффективно управлять запасами и снижать эксплуатационные расходы.
Управление прогнозируемым техническим обслуживанием – еще одна область, получающая выгоду от оптимизации с помощью искусственного интеллекта. Традиционно техническое обслуживание проводится либо в ответ на поломку, либо в профилактическом порядке, на основе жестких графиков. Оба подхода приводят к неэффективным эксплуатационным расходам: либо из-за незапланированных простоев, либо из-за ненужных работ по техническому обслуживанию. Интернет вещей использует датчики для сбора данных о состоянии оборудования в режиме реального времени, а искусственный интеллект анализирует эти данные. Это позволяет компаниям выявлять потенциальные проблемы до их возникновения и проводить техническое обслуживание только при необходимости. Это значительно сокращает время простоя и продлевает срок службы оборудования.
Суверенитет и безопасность данных в AIoT
Расширение возможностей подключения и обработки данных в AIoT также создает проблемы, особенно в отношении безопасности данных и конфиденциальности. Компании должны защищать конфиденциальные операционные данные, одновременно извлекая выгоду из инноваций, основанных на данных. Это требует целостного подхода, охватывающего технологические, организационные и юридические аспекты, особенно в свете последних европейских законодательных актов, таких как Закон о киберустойчивости, Закон о данных и Закон об искусственном интеллекте.
Суверенитет данных является главной заботой экосистемы AIoT. Компании хотят сохранить контроль над данными и гарантировать, что они не попадут в руки третьих лиц. Инновационные технологии, такие как edge computing, играют здесь ключевую роль. В отличие от облачных решений, где данные хранятся и обрабатываются централизованно, edge computing позволяет обрабатывать данные непосредственно у источника – например, на компьютере или локальном сервере. Это не только сводит к минимуму время ожидания, но и уменьшает возможности киберпреступников для атаки.
Кроме того, компании все чаще внедряют технологии шифрования и архитектуры с нулевым уровнем доверия для минимизации рисков безопасности. В среде с нулевым уровнем доверия каждое взаимодействие – будь то между устройствами, пользователями или приложениями – проверяется и аутентифицируется. Это помогает компаниям защитить свои системы от несанкционированного доступа без ущерба для эффективности или функциональности.
Проблемы и тенденции в экосистеме AIoT
Несмотря на многообещающий потенциал, AIoT сталкивается с рядом препятствий. Одной из основных проблем является совместимость. Многие компании используют устройства и платформы IIoT от разных производителей, которые не всегда полностью совместимы. Это усложняет внедрение интегрированных решений AIoT и требует стандартизации интерфейсов и протоколов. Платформы IIoT, такие как Cumulocity, могут интегрировать различные сервисы и устройства. Правильно подобранная платформа облегчает интеграцию новых устройств, обеспечивает простое масштабирование и поддерживает гибкую адаптацию стратегии IIoT. Это также позволяет интегрироваться с другими системами и технологиями, такими как ERP или CRM-системы, тем самым встраивая технологии IIoT в существующие бизнес-процессы. Кроме того, надежные платформы предлагают специализированные функции безопасности для защиты подключенных устройств от потенциальных атак киберпреступников.
Другим важным аспектом является подготовка данных. В среде Интернета вещей качество данных часто ниже, чем предполагают предприятия. Применение искусственного интеллекта к неподготовленным данным приводит к созданию моделей низкого качества, которые не дают ожидаемых результатов. Поэтому крайне важно надлежащим образом подготовить и обогатить данные для анализа с использованием надежной платформы Интернета вещей. Еще одной проблемой является нехватка квалифицированных специалистов. Разработка и внедрение систем AIoT требует специальных знаний в таких областях, как анализ данных, машинное обучение и кибербезопасность. Спрос на квалифицированных специалистов превышает текущее предложение, что побуждает компании инвестировать в программы обучения и развития.
В то же время появляются интересные тенденции, которые будут определять экосистему AIoT в ближайшие годы. Одной из таких тенденций является использование генеративного искусственного интеллекта, который не только анализирует данные, но и генерирует новые проекты или предложения по оптимизации. Другой тенденцией является внедрение технологий 5G, которые обеспечивают сверхбыстрое и надежное подключение. Это особенно важно для приложений, требующих высокой пропускной способности или низкой задержки, таких как автономные транспортные средства или средства управления в режиме реального времени.
ИТОГИ:
AIoT меняет правила игры в промышленности. Сочетание IoT и искусственного интеллекта способно коренным образом изменить промышленный ландшафт. AIoT не только позволяет повысить эффективность процессов и снизить затраты, но и открывает двери для совершенно новых бизнес-моделей. Компании, которые внедряют эту технологию на ранней стадии, могут получить решающее конкурентное преимущество.
Оригинал статьи в интернет-издании информационного агентства IIoT World. | Perfect Match: How AI and IoT Are Revolutionising Industrial Applications
IIoT World | IIoT WORLD
Ведущее информационное агентство по промышленному искусственному интеллекту, IoT и кибербезопасности, которому доверяют 300 000 профессионалов по всему миру.
Об авторе
Юрген Крамер, директор по продуктам.
Доктор Юрген Кремер отвечает за портфель продуктов и услуг Cumulocity. Он курирует команды по управлению продуктами и маркетингу, профессиональным услугам и партнерской экосистеме. Вместе со своей командой он руководит формированием видения и стратегии для стимулирования инноваций и устойчивого роста платформы, одновременно развивая стремление к совершенству продуктов и услуг, что повышает качество обслуживания клиентов.