■ Có lẽ đó là lý do tại sao điều quan trọng đối với các tổ chức là có thể tồn tại trong quá trình chuyển đổi kỹ thuật số quy mô lớn do Công nghiệp 4.0 mang lại mà không cần sự trợ giúp quan trọng từ IIoT. Sự kết hợp của hai công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) và IIoT này có thể quản lý và sử dụng hiệu quả lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra trong quá trình sản xuất kỹ thuật số, đưa việc kiểm soát quy trình công nghiệp lên một tầm cao mới.
4 Phải-Có khả năng quản lý dữ liệu IIoT
Với sự xâm nhập của làn sóng số hóa trong lĩnh vực công nghiệp, dữ liệu lớn đã trở thành cánh cửa dẫn đến số hóa công nghiệp. Theo IDC, khối lượng dữ liệu toàn cầu đạt 42ZB vào năm 2019 và dự kiến sẽ đạt 163ZB vào năm 2022, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 57%. Và các kịch bản ứng dụng dữ liệu công nghiệp trong lĩnh vực công nghiệp cũng ngày càng tăng và số liệu thống kê của Saidi Intelligence chỉ ra rằng thị trường dữ liệu lớn công nghiệp của Trung Quốc sẽ có quy mô khoảng 14,69 tỷ nhân dân tệ vào năm 2019 và dự kiến sẽ duy trì tốc độ tăng trưởng cao hơn 30% trong tương lai. Điều đó có nghĩa là khi các tổ chức bắt đầu triển khai IIoT trong hệ thống công nghiệp của mình, một trong những thách thức đầu tiên họ gặp phải là làm thế nào để truy xuất dữ liệu từ hệ thống IIoT và cung cấp dữ liệu đó để-phân tích theo thời gian thực và ra quyết định{12}}trong quy trình sản xuất. Để đảm bảo các giải pháp quản lý dữ liệu đã sẵn sàng cho IIoT{14}}, dưới đây là 4 tính năng cần tập trung vào:
Kết nối linh hoạt để xử lý nhiều loại dữ liệu. Có nhiều tiêu chuẩn khác nhau dành cho hệ thống IoT tạo ra dữ liệu cần tuân thủ nhiều giao thức khác nhau như MQTT, OPC, AMQP, v.v. Ngoài ra, hầu hết dữ liệu IoT tồn tại ở-định dạng bán cấu trúc hoặc không cấu trúc. Do đó, hệ thống quản lý dữ liệu phải có khả năng kết nối với tất cả các hệ thống và tuân thủ các giao thức khác nhau để có thể nhận dữ liệu từ các hệ thống này. Đồng thời, giải pháp phải hỗ trợ cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc.
Khả năng xử lý cạnh phong phú. Giải pháp quản lý dữ liệu tốt phải có khả năng lọc nhật ký lỗi khỏi hệ thống và cũng có thể làm phong phú dữ liệu bằng siêu dữ liệu, chẳng hạn như dấu thời gian hoặc văn bản tĩnh, để hỗ trợ phân tích dữ liệu tốt hơn.
Khả năng xử lý dữ liệu lớn và học máy. Vì lượng dữ liệu IoT rất lớn nên điều quan trọng là hệ thống phải duy trì độ trễ cực thấp khi thực hiện phân tích dữ liệu theo thời gian thực-để dữ liệu có thể được xử lý theo thời gian thực.
Khả năng giám sát theo thời gian thực. Việc thu thập và xử lý dữ liệu IoT là một quá trình diễn ra liên tục, vì vậy, các giải pháp quản lý dữ liệu phải cung cấp khả năng giám sát theo thời gian thực thông qua hình ảnh hóa để hiển thị trạng thái của quy trình về mặt hiệu suất và thông lượng tại bất kỳ thời điểm nào.
Trí tuệ nhân tạo tác động đến IoT công nghiệp như thế nào?
Trước khi thảo luận về chủ đề này, chúng ta hãy xem các tổ chức nghiên cứu chuyên môn nói gì về tương lai của cả công nghệ AI và IoT: Theo Markets&Markets, AI sẽ là ngành công nghiệp trị giá 190 tỷ USD vào năm 2025. Mặt khác, IDC tin rằng 40% sáng kiến chuyển đổi kỹ thuật số trong năm 2019 là do AI thúc đẩy. Business Insider dự đoán rằng sẽ có hơn 64 tỷ thiết bị IoT vào năm 2025, tăng từ khoảng 10 tỷ vào năm 2018. Do đó, McKinsey đưa ra dự đoán rằng đến năm 2025, IoT có tiềm năng tạo ra giá trị kinh tế từ 4 nghìn tỷ đến 11 nghìn tỷ USD.
Từ những số liệu trên, có thể thấy rõ rằng AI và IoT, hai khái niệm công nghệ đã tồn tại trong nhiều thập kỷ, đang tái xuất hiện-vào đúng thời điểm và địa điểm. Chúng đang phá vỡ các chuẩn mực công nghiệp truyền thống và chuẩn bị châm ngòi cho một cuộc cách mạng kỹ thuật số sẽ đưa cuộc cách mạng công nghiệp truyền thống của thế kỷ 18 sang thế kỷ 21 với Công nghiệp 4.0. Với sự kết hợp của AI, hiệu suất của IoT công nghiệp sẽ được nâng cao đáng kể.
Trí tuệ nhân tạo đang trở thành bộ não của trí tuệ công nghiệp
Sau khi phát triển đầy đủ các yếu tố cơ bản như dữ liệu, thuật toán và sức mạnh số học, trí tuệ nhân tạo có nền tảng để hiện thực hóa. Đồng thời, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo cũng mang lại cơ hội tốt cho sự phát triển của ngành sản xuất, nâng cao toàn diện trình độ sản xuất công nghiệp từ nhiều chiều. Hiện tại, trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng trong một số tình huống ứng dụng trong lĩnh vực công nghiệp, chẳng hạn như kiểm tra trực quan công nghiệp trong các tình huống sản xuất thông minh và bảo trì dự đoán trong lĩnh vực quản lý thiết bị. Trong quá trình bảo trì dự đoán, sử dụng dữ liệu hiện có, thuật toán AI có thể xác định thời điểm thực hiện các biện pháp phòng ngừa trước khi máy cần sửa chữa. Thị giác máy tính để kiểm tra trực quan cũng là công nghệ then chốt có thể giảm chi phí và tăng hiệu quả; Khi được cung cấp dữ liệu đào tạo và phần cứng phù hợp, thuật toán học máy (ML) có thể chính xác và hiệu quả hơn con người trong việc kiểm tra trực quan và đã được BMW sử dụng chẳng hạn để đảm bảo kiểm soát chất lượng các bộ phận ô tô của hãng. Trên toàn cầu, các công ty sản xuất đang ngày càng tập trung vào việc nâng cao hiệu quả của máy móc, hệ thống và giảm chi phí sản xuất. Khi công nghệ bán dẫn tiến bộ, cảm biến và bộ xử lý giá cả phải chăng trở nên phổ biến rộng rãi hơn, việc áp dụng IIoT sẽ tiếp tục phát triển. Theo phân tích của Grand View Research, thị trường IIoT toàn cầu sẽ đạt khoảng 216,13 tỷ USD vào năm 2020. Hiện nay, ngành công nghiệp đang tăng tốc hướng tới các quy trình công nghiệp thông minh và tự động, việc thu thập dữ liệu từ các thiết bị IoT đang đạt quy mô chưa từng có. Khi dữ liệu lớn, AI và IoT kết hợp với nhau, nó sẽ tạo ra nhiều cơ hội cho các giải pháp phân tích dữ liệu IoT tiên tiến. Trong quá trình này, trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là công nghệ học sâu/máy học, cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho việc quản lý và phân tích lượng lớn dữ liệu giác quan.
Báo cáo của công ty nghiên cứu MobiDev dự đoán đến năm 2025, AI và IoT sẽ trị giá hơn 26 tỷ USD. Họ cũng chứng minh rằng AI cải thiện hiệu suất của dữ liệu IoT lên 25% và phân tích ngành lên 42%, đồng thời nó đóng vai trò quan trọng ở cả trung tâm của IoT và mạng biên. Ví dụ, trên dây chuyền lắp ráp trong nhà máy, việc kiểm soát chất lượng có thể được thực hiện thông qua việc sử dụng kiểm tra trực quan bằng AI, điều này có thể làm giảm hiệu quả tỷ lệ lỗi sản xuất trong quá trình sản xuất.
Giải pháp AI + IIoT
Bị ảnh hưởng bởi một số yếu tố thuận lợi như tiến bộ trong công nghệ bán dẫn và thiết bị điện tử, tăng cường sử dụng nền tảng điện toán đám mây, tiêu chuẩn hóa IPv6 và sự hỗ trợ của chính phủ cho các hoạt động R&D liên quan đến IIoT, các giải pháp IIoT và thị trường kết hợp AI đang phát triển nhanh chóng và theo một báo cáo nghiên cứu thị trường mới của Markets&Markets, quy mô của thị trường IIoT toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 76,7 tỷ USD vào năm 2021 lên 106,1 tỷ USD vào năm 2026 và đến năm 2026, doanh thu AI ở phân khúc này dự kiến sẽ đạt 16,7 tỷ USD.
Theo xu hướng lớn này, các nhà cung cấp công nghệ lớn cũng sẽ nỗ lực hết sức để quảng bá các giải pháp AI + IIoT bằng các sản phẩm và công nghệ tiên tiến.
Phần kết luận
Trí tuệ nhân tạo có khả năng tự quản lý và ứng dụng của nó một cách độc lập và thông minh. Trong số những đột phá công nghệ trong khoảng một thập kỷ qua, hầu như không có gì đạt đến mức độ tác động mà AI kết hợp với Internet vạn vật công nghiệp (IoT) gây ra đối với lĩnh vực công nghiệp. Theo khảo sát và dự báo thống kê của Deloitte, việc ứng dụng AI trong lĩnh vực sản xuất của Trung Quốc rất hứa hẹn, với số ứng dụng dự kiến đạt khoảng 25,22 tỷ nhân dân tệ vào năm 2020 và đạt 205,76 tỷ nhân dân tệ vào năm 2025, với tốc độ tăng trưởng gộp hơn 40%. Bằng cách tích hợp thuật toán AI vào cơ sở hạ tầng IoT công nghiệp, toàn bộ máy móc và thiết bị có thể được đào tạo và tự động hóa để quản lý và vận hành nhà máy thông minh. Có thể chúng ta chưa thấy các ứng dụng AI+IIoT phổ biến rộng rãi, nhưng tôi tin rằng trong một vài năm nữa, AI và IoT sẽ ngày càng trở nên phổ biến trong lĩnh vực công nghiệp.