De AI World:los fabricantes se preparan para agregar IA a su IoT

La IA extendida por IoT brinda tres beneficios principales a los fabricantes:optimización de la cadena de suministro, fabricación inteligente e innovación de productos o servicios,

Ahora hay una gran cantidad de datos que se transmiten desde los numerosos bordes de IoT, por lo que es natural comenzar a pensar en formas de aplicar la inteligencia artificial (IA) para brindar información valiosa al negocio. Para los fabricantes, esto puede cambiar las reglas del juego, reduciendo drásticamente los costos y acelerando su entrada en los negocios de servicios. Sin embargo, muchos están solo al comienzo de este viaje.

La convergencia inminente entre IoT e IA se exploró en un panel en la reciente conferencia mundial de IA en Boston, moderado por Les Yeamans, editor ejecutivo de RTInsights.

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El potencial de la IA extendida por IoT brinda tres beneficios principales a los fabricantes en este momento:optimización de la cadena de suministro, fabricación inteligente e innovación de productos o servicios, dijo Reid Paquin, director de investigación de IDC. Actualmente, agregó, “la fabricación inteligente es donde la mayoría de las empresas están comenzando y enfocando sus inversiones. Esto es particularmente cierto con la fabricación por procesos, específicamente con la gestión de activos”. En el lado de la fabricación discreta, dice, "la gran oportunidad son los productos y los servicios:muchos fabricantes están tratando de sacar productos más rápido, pero también están tratando de cambiar sus mezclas de productos a servicios, pasando a la servitización".

Pasar a una empresa impulsada por datos e inteligencia artificial puede llevar tiempo para muchos fabricantes, coincidieron los panelistas. “En cualquier proyecto de ciencia de datos o IA, el primer paso es recopilar y organizar sus datos”, dijo Zachariah Eslami, líder de entrega, laboratorios expertos en datos e IA y aprendizaje para IBM. El desafío es reunir datos de partes dispares de la empresa, observó. “El problema es la entrada de datos y las recopilaciones de datos, los almacenes a menudo se distribuyen entre diferentes grupos de TI, diferentes equipos que los usan sin un solo repositorio o catálogo de conocimiento, que puede tomar y distribuir los datos y manipularlos, extraer estos conocimientos. de ella.”

Otro desafío para los proyectos de IoT-IA es la falta general de habilidades, continuó Eslami. “Eso es tanto en el sentido de ser capaz de adaptarse a las ciencias de la computación, comprender y aprender y usar los cuadernos de Python o R, y realmente obtener una comprensión clara de lo que es limpiar datos, prepararlos y luego comenzar a hacer análisis en para que puedas construir modelos de máquinas sobre él”.

Cuando se trata de comenzar el viaje de la IA, "dónde se encuentre depende de dónde se siente", dijo Ryan Martin, analista principal de ABI Research. “Si posee una planta de fabricación que tiene un tamaño decente (un par de cientos de miles de pies cuadrados), comience con el monitoreo de condiciones o el seguimiento de activos. El seguimiento de activos será, con mucho, el más relevante, ya que ayuda a los costos, ayuda a la empresa manténgase organizada.” El mantenimiento predictivo es otro punto de partida, ya que "no tiene sentido enviar a alguien a inspeccionar todos los diferentes extintores de incendios que hay disponibles mensualmente si solo es necesario reemplazar cuatro de ellos".

Paquin estuvo de acuerdo en que la gestión de activos es un buen punto de partida para la IA mejorada por IoT, junto con los sistemas de calidad basados ​​en la visión. Además, "todos los grandes proveedores de ERP están tratando de incorporar IA en sus aplicaciones, especialmente en el aspecto financiero y de planificación".

Los panelistas también discutieron el uso de gemelos digitales para la fabricación, ya sea implementando un gemelo digital para una parte, para una máquina, para toda una fábrica, para los productos en una fábrica. “La fabricación es un espacio muy grande para los gemelos digitales”, dijo Eslami. “NASA comenzó a implementarlo primero, GE lo hace para motores a reacción, Siemens lo hace para energía alternativa, Chevron lo hace para distribución en campos petroleros. “Lo mejor de los gemelos digitales es que subyacente a todos ellos hay un modelo, que toma datos y puede probar varias circunstancias y situaciones. Con AI, puede ingresar y probar múltiples variables en tiempo real, ajustar el rendimiento y ver cómo reaccionará con el tiempo. Es un gran ahorro de costos”.

También se examinó la llegada inminente de las redes 5G, que facilitarán las redes de máquina a máquina en tiempo real. “5G sucederá como 4G salió más rápido que 3G, 5G llegará más rápido que 4G”, predijo Martin. “Lo interesante de 5G son las capacidades que vienen con él:redes deterministas. Es decir, 'está bien, es más importante decirle a ese robot que se detenga que hacer que el sensor de vibración siga funcionando'. Eso vendrá con la especificación 5G más adelante, en el período de 2021 a -2025".

Martin agregó que "va a pasar un tiempo antes de que realmente comiences a ver las cosas, pero las primeras pruebas que estamos viendo con 5G son increíblemente convincentes, la tecnología está haciendo lo que dicen que hará, solo es cuestión de ajustar los estándares correctos". a su alrededor y llevarlo al mercado. “