La manufactura industrial desplegará más de 15 millones de dispositivos con IA para 2024, según ABI Research

El último informe de ABI Research proyecta un auge en la adopción de inteligencia artificial dentro del sector manufacturero industrial, estimando que el total de dispositivos habilitados con IA superará los 15,4 millones para 2024 —una tasa de crecimiento anual compuesta del 64,8% desde 2019 hasta 2024.

«La IA en la manufactura industrial es una historia de implementación en el Edge», afirma Lian Jye Su, analista principal en ABI Research. «Como los fabricantes prefieren mantener sus datos en las instalaciones en lugar de en nubes públicas, casi todas las cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia de IA ocurren en el Edge —en dispositivos, gateways y servidores on-premise».

Para respaldar este cambio, fabricantes de chips de IA y proveedores de servidores han presentado servidores dedicados con IA diseñados específicamente para entornos industriales. En consecuencia, una proporción creciente de infraestructura industrial ahora está equipada con software de IA o chipsets especializados para realizar inferencia en tiempo real.

A pesar de la abundancia de datos y soluciones disponibles, el despliegue de IA en manufactura no ha sido tan fluido como se anticipaba. Las aplicaciones comercialmente más maduras siguen siendo el mantenimiento predictivo y la monitorización de equipos, con una base instalada proyectada de 9,8 millones y 6,7 millones de unidades respectivamente para 2024.

Muchos de estos dispositivos son multipropósito, gracias a los avances en chipsets de IA. Startups clave como Uptake, SparkCognition, FogHorn y Falkonry ofrecen soluciones tanto cloud como Edge que monitorizan el rendimiento global de activos y flujos de proceso.

La inspección de defectos emerge como otro caso de uso de alto crecimiento. Se espera que la base instalada para esta aplicación pase de 300.000 en 2019 a más de 3,7 millones para 2024, especialmente en manufactura de electrónica y semiconductores donde socios colaboran con proveedores de chipsets y software para desarrollar visión artificial impulsada por IA para detección de defectos a nivel de componente.

La tecnología tradicional de visión artificial sigue siendo popular en manufactura por su repetibilidad, fiabilidad y estabilidad. Sin embargo, los algoritmos de deep learning amplían estas capacidades, permitiendo detectar anomalías inesperadas, descubrir nuevos insights y superar los límites de los enfoques convencionales.

Los fabricantes enfrentan ahora una intensa competencia para crear y entrenar equipos internos de ciencia de datos para la implementación de IA. La mayoría de los profesionales de IA gravitan hacia grandes jugadores web o startups ágiles, haciendo de la adquisición de talento un desafío significativo para las empresas industriales.

«Dado este panorama, el camino más viable es la asociación», señala Su. «Colaborar con proveedores cloud, startups de IA pura, integradores de sistemas, fabricantes de chipsets y servidores, y proveedores de conectividad es esencial para navegar los diversos casos de uso de IA».

Para más información, visite www.abiresearch.com.