Bericht:Industrielle Fertigung mit mehr als 15 Millionen KI-fähigen Geräten bis 2024

Ein neuer Bericht von ABI Research prognostiziert ein weit verbreitetes Wachstum der künstlichen Intelligenz (KI) im industriellen Fertigungssektor, wobei die Gesamtzahl der KI-fähigen Geräte in der Branche bis 2024 15,4 Millionen erreichen wird und eine jährliche Wachstumsrate von 64,8 Prozent von 2019 bis 2024 erreicht wird .

„KI in der industriellen Fertigung ist eine Geschichte der Edge-Implementierung“, sagt Lian Jye Su, Principal Analyst bei ABI Research. „Da Hersteller ihre Daten nicht in eine öffentliche Cloud übertragen möchten, finden fast alle industriellen KI-Trainings- und Inferenz-Workloads am Edge statt, nämlich auf Geräten, Gateways und On-Premise-Servern.“

Um dies zu erleichtern, haben KI-Chipsatzhersteller und Serveranbieter KI-fähige Server speziell für die industrielle Fertigung entwickelt. Immer mehr industrielle Infrastrukturen sind mit KI-Software oder dedizierten KI-Chipsätzen ausgestattet, um KI-Inferenz durchzuführen.

Trotz dieser Lösungen und der Fülle an Daten im Fertigungsumfeld verlief die Implementierung von KI in der industriellen Fertigung nicht so reibungslos wie erwartet. Unter allen Anwendungen sind die vorausschauende Wartung und die Geräteüberwachung aufgrund der Reife der zugehörigen KI-Modelle bisher am kommerziellsten implementiert. Die installierte Gesamtbasis allein für diese beiden Anwendungen wird bis 2024 voraussichtlich 9,8 Millionen bzw. 6,7 Millionen erreichen.

Viele dieser KI-fähigen Industriegeräte unterstützen aufgrund der Fortschritte bei den KI-Chipsätzen mehrere Anwendungen auf demselben Gerät. Wichtige Start-ups wie Uptake, SparkCognition, FogHorn und Falkonry führen Cloud- und Edge-basierte Lösungen ein, die die Gesamtleistung industrieller Fertigungsanlagen und Prozessabläufe überwachen.

Eine weitere kommerzielle Anwendung, die derzeit an Bedeutung gewinnt, ist die Fehlerprüfung. Die Gesamtinstallationsbasis für diese Anwendung soll von 300.000 im Jahr 2019 auf über 3,7 Millionen bis 2024 anwachsen. Diese Implementierung ist in der Elektronik- und Halbleiterfertigung beliebt, wo große Hersteller mit KI-Chipsatz-Anbietern und Softwareanbietern zusammengearbeitet haben, um KI- basierte maschinelle Bildverarbeitung zur Fehlererkennung auf Komponentenebene.

Konventionelle Bildverarbeitungstechnologie bleibt aufgrund ihrer Wiederholbarkeit, Zuverlässigkeit und Stabilität in der Fertigung beliebt. Das Aufkommen von Deep-Learning-Technologien eröffnet jedoch die Möglichkeit erweiterter Fähigkeiten und Flexibilität. Diese Algorithmen können unerwartete Produktanomalien oder -fehler erkennen, über bestehende Probleme hinausgehen und neue Erkenntnisse gewinnen.

Derzeit sehen sich Hersteller einem harten Wettbewerb beim Aufbau und der Schulung von internen Data-Science-Teams für die KI-Implementierung ausgesetzt. Die meisten KI-Experten ziehen es vor, mit Web-Scale-Giganten oder KI-Startups zusammenzuarbeiten, was die Talentakquise für Industriehersteller zu einer herausfordernden Aufgabe macht.

„Als solche bleibt ihnen eine praktikable Option, die darin besteht, mit anderen Akteuren im KI-Ökosystem zusammenzuarbeiten, darunter Cloud-Dienstleister, reine KI-Startups, Systemintegratoren, Hersteller von Chipsätzen und Industrieservern sowie Konnektivitätsdienstanbieter.“ Su-Notizen. „Die Vielfalt der KI-Anwendungsfälle erfordert die Bildung von Partnerschaften.“

Weitere Informationen finden Sie unter www.abiresearch.com.