■ C'est peut-être pour cette raison qu'il est si important que les organisations soient capables de survivre à la transformation numérique massive provoquée par l'Industrie 4.0 sans l'aide essentielle de l'IIoT. La combinaison de ces deux technologies, l'intelligence artificielle (IA) et l'IIoT, permet de gérer efficacement et d'utiliser pleinement les quantités massives de données générées lors de la production numérique, portant ainsi le contrôle des processus industriels à un tout autre niveau.
4 Doit-avoir des capacités pour la gestion des données IIoT
Avec la pénétration de la vague de digitalisation dans le domaine industriel, le big data est devenu la porte d’entrée de la digitalisation industrielle. Selon IDC, le volume mondial de données a atteint 42 ZB en 2019 et devrait atteindre 163 ZB en 2022, avec un taux de croissance annuel composé de 57 %. Et les scénarios d'application des données industrielles dans le domaine industriel augmentent également, et les statistiques de Saidi Intelligence indiquent que le marché chinois du Big Data industriel s'élèvera à environ 14,69 milliards de yuans en 2019, et qu'il devrait maintenir un taux de croissance élevé de plus de 30 % à l'avenir. Cela dit, lorsque les organisations commencent à travailler sur le déploiement de l'IIoT dans leurs systèmes industriels, l'un des premiers défis auxquels elles sont confrontées est de savoir comment récupérer les données du système IIoT et les rendre disponibles pour une analyse en temps réel{{11}et une prise de décision-dans le processus de fabrication. Pour garantir que les solutions de gestion des données sont prêtes pour l'IIoT-, voici quatre fonctionnalités sur lesquelles vous devez vous concentrer :
Connectivité polyvalente pour gérer une variété de données. Il existe différentes normes pour les systèmes IoT qui produisent des données qui doivent adhérer à divers protocoles tels que MQTT, OPC, AMQP, etc. De plus, la plupart des données IoT existent dans des formats semi-structurés ou non structurés. Par conséquent, le système de gestion des données doit pouvoir se connecter à tous les systèmes et adhérer à divers protocoles afin de pouvoir recevoir des données de ces systèmes. Dans le même temps, la solution doit prendre en charge à la fois les données structurées et non structurées.
Riches capacités de traitement des bords. Une bonne solution de gestion des données doit être capable de filtrer les journaux d'erreurs des systèmes, et elle doit également être capable d'enrichir les données avec des métadonnées, telles que des horodatages ou du texte statique, pour prendre en charge une meilleure analyse des données.
Capacités de traitement du Big Data et d’apprentissage automatique. Étant donné que la quantité de données IoT est très importante, il est important que le système maintienne une latence ultra-faible lors de l'analyse des données-en temps réel afin que les données puissent être traitées en-temps réel.
Capacités de surveillance-en temps réel. L'acquisition et le traitement des données IoT sont un processus continu. Les solutions de gestion des données doivent donc fournir une surveillance en temps réel via la visualisation pour montrer l'état du processus en termes de performances et de débit à tout moment.
Quel est l’impact de l’intelligence artificielle sur l’IoT industriel ?
Avant d'aborder ce sujet, examinons ce que les organismes de recherche experts ont à dire sur l'avenir des deux technologies, l'IA et l'IoT : selon Markets&Markets, l'IA représentera une industrie de 190 milliards de dollars d'ici 2025. D'autre part, IDC estime que 40 % des initiatives de transformation numérique en 2019 sont pilotées par l'IA. Business Insider prédit qu'il y aura plus de 64 milliards d'appareils IoT d'ici 2025, contre environ 10 milliards en 2018. En conséquence, McKinsey donne cette prévision selon laquelle d'ici 2025, l'IoT a le potentiel de générer entre 4 000 et 11 000 milliards de dollars en valeur économique.
D'après les chiffres ci-dessus, il est clair que l'IA et l'IoT, deux concepts technologiques qui existent depuis des décennies, réapparaissent au bon moment et au bon endroit. Ils bouleversent les normes traditionnelles de l'industrie et sont sur le point de déclencher une révolution numérique qui fera entrer la révolution industrielle traditionnelle du XVIIIe siècle dans le XXIe siècle avec l'Industrie 4.0. Avec l'intégration de l'IA, les performances de l'IoT industriel devraient être considérablement améliorées.
L'intelligence artificielle devient le cerveau de l'intelligence industrielle
Après un développement suffisant des éléments de base tels que les données, les algorithmes et la puissance arithmétique, l'intelligence artificielle dispose d'une base de réalisation. Dans le même temps, le développement de l’intelligence artificielle offre également de bonnes opportunités pour le développement de l’industrie manufacturière et améliore considérablement le niveau de fabrication industrielle dans de multiples dimensions. À l'heure actuelle, l'intelligence artificielle est utilisée dans un certain nombre de scénarios d'application dans le domaine industriel, tels que l'inspection visuelle industrielle dans des scénarios de production intelligents et la maintenance prédictive dans le domaine de la gestion des équipements. Lors de la maintenance prédictive, à l’aide des données existantes, les algorithmes d’IA peuvent déterminer quand mettre en œuvre des mesures préventives avant qu’une machine n’ait besoin d’être réparée. La vision par ordinateur pour l'inspection visuelle est également une technologie clé qui peut réduire les coûts et accroître l'efficacité ; Lorsqu'ils sont dotés des données de formation et du matériel appropriés, les algorithmes d'apprentissage automatique (ML) peuvent être plus précis et plus efficaces que les humains lors de l'inspection visuelle. Ils sont déjà utilisés par BMW, par exemple, pour assurer le contrôle qualité de ses pièces automobiles. À l’échelle mondiale, les entreprises manufacturières se concentrent de plus en plus sur l’amélioration de l’efficacité des machines et des systèmes et sur la réduction des coûts de production. À mesure que la technologie des semi-conducteurs progresse et que les capteurs et processeurs abordables deviennent plus largement disponibles, l’adoption de l’IIoT continuera de croître. Selon une analyse de Grand View Research, le marché mondial de l'IIoT s'élèvera à environ 216,13 milliards de dollars en 2020. Alors que le secteur industriel s'accélère vers des processus industriels intelligents et autonomes, la collecte de données à partir des appareils IoT atteint une ampleur sans précédent. Lorsque le Big Data, l’IA et l’IoT s’associent, cela crée une gamme d’opportunités pour les solutions avancées d’analyse des données IoT. Ce faisant, l’intelligence artificielle, en particulier les technologies d’apprentissage profond/machine, fournit un support puissant pour gérer et analyser d’énormes quantités de données sensorielles.
Un rapport du cabinet de recherche MobiDev prédit que d’ici 2025, l’IA et l’IoT vaudront plus de 26 milliards de dollars. Ils ont également démontré que l’IA améliore l’efficacité des données IoT de 25 % et celle des analyses industrielles de 42 %, et qu’elle joue un rôle important à la fois au centre de l’IoT et dans le réseau périphérique. Par exemple, sur une chaîne de montage dans une usine, le contrôle qualité peut être effectué grâce à l’utilisation d’inspections visuelles IA, ce qui peut réduire efficacement le taux de défauts de fabrication au cours du processus de fabrication.
Solutions IA + IIoT
Influencés par un certain nombre de facteurs favorables tels que les progrès de la technologie des semi-conducteurs et des appareils électroniques, l'utilisation accrue des plates-formes de cloud computing, la normalisation IPv6 et le soutien du gouvernement aux activités de R&D liées à l'IIoT-, les solutions IIoT et le marché intégrant l'IA connaissent une croissance rapide et, selon un nouveau rapport d'étude de marché de Markets&Markets, la taille du marché mondial de l'IIoT devrait passer de 76,7 milliards de dollars en 2021. à 106,1 milliards de dollars en 2026, et d'ici 2026, les revenus de l'IA dans ce segment devraient atteindre 16,7 milliards de dollars.
Dans le cadre de cette mégatendance, les principaux fournisseurs de technologies travailleront déjà dur pour promouvoir les solutions IA + IIoT avec des technologies et des produits innovants.
Conclusion
L’intelligence artificielle a la capacité de se gérer elle-même et de gérer ses applications de manière indépendante et intelligente. Parmi les avancées technologiques de la dernière décennie, presque aucune n’a atteint le niveau d’impact que l’IA combinée à l’Internet industriel des objets (IoT) a eu sur le secteur industriel. Selon les enquêtes statistiques et les prévisions de Deloitte, l'application de l'IA dans le secteur manufacturier chinois est très prometteuse, avec des applications qui devraient représenter environ 25,22 milliards de yuans en 2020 et atteindre 205,76 milliards de yuans d'ici 2025, soit un taux de croissance composé de plus de 40 %. En intégrant des algorithmes d'IA dans les infrastructures IoT industrielles, des machines et des équipements entiers peuvent être formés et automatisés pour une gestion et une exploitation intelligentes des usines. Peut-être que nous ne voyons pas encore d’applications généralisées de l’IA et de l’IIoT, mais je pense que dans quelques années, l’IA et l’IoT deviendront de plus en plus répandus dans le secteur industriel.