Искусственный интеллект в производстве запускает трансформационные процессы, открывая возможности для беспрецедентных прорывов и повышения эффективности за счёт автоматизации. По мере развития технологий искусственного интеллекта и повышения их доступности производственный сектор сможет использовать эти возможности, что приведёт к кардинальным изменениям и стратегическим преимуществам. Интеграция искусственного интеллекта в производство может существенно изменить динамику развития отрасли.
Согласно национальной стратегии цифрового развития искусственного интеллекта в России, к 2030 году доля отраслей с высоким уровнем внедрения ИИ вырастет до 95%. Спрос и готовность со стороны бизнеса полноценно делегировать задачи искусственному интеллекту возрастает. В России, по данным опроса Ассоциации менеджеров, 39% крупных предприятий уже используют ИИ-инструменты, а 25% опрошенных планируют их внедрить в ближайшем будущем. В последние годы объем рынка платформ IIoT быстро рос. Он вырастет с 11,08 миллиарда долларов в 2024 году до 12,55 миллиарда долларов в 2025 году при совокупном годовом темпе роста в 13,3%. Ожидается, что в ближайшие несколько лет объем рынка платформ IIoT будет стремительно расти. Он вырастет до 22,98 миллиарда долларов в 2029 году при совокупном годовом темпе роста (CAGR) в 16,3%.
Перспективы развития промышленного Интернета вещей выглядят многообещающе, рынок IIoT развивается семимильными шагами и преобразования неизбежны. Основными векторами развития являются: расширенная автоматизация, подключение к сети 5G, периферийные вычисления, интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения, совместимость и стандарты, усиленные меры безопасности, экологичность, отраслевые приложения, конфиденциальность данных и регулирование, потребительское внедрение, глобальная экспансия.
Промышленный интернет вещей продолжит стимулировать автоматизацию производственных процессов, снижая необходимость ручного вмешательства. Автоматизация повысит эффективность, сведет к минимуму ошибки и приведет к экономии средств в различных отраслях. Развертывание сетей 5G обеспечит более быструю и надежную передачу данных, что позволит устройствам промышленного интернета вещей обмениваться данными в режиме реального времени с минимальной задержкой. Это еще больше расширит возможности систем промышленного интернета вещей.
Периферийные вычисления будут играть ключевую роль в промышленном интернете вещей. Обработка данных ближе к источнику (на периферии) сократит время ожидания и позволит принимать решения в режиме реального времени. Это, в свою очередь, будет особенно важно для приложений, требующих мгновенной реакции, таких как беспилотные автомобили и робототехника. Системы IIoT будут все чаще включать алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) для осмысления огромного объема генерируемых данных. Будет значительно улучшено прогнозное обслуживание, обнаружение аномалий и анализ данных.
С ростом популярности промышленного интернета вещей потребность в надежных мерах безопасности станет еще более острой. Для защиты устройств и сетей промышленного интернета вещей от киберугроз будут разрабатываться передовые решения в области кибербезопасности. IIoT будет способствовать повышению экологичности за счёт более эффективного управления ресурсами и повышения энергоэффективности и будет все больше адаптироваться к уникальным потребностям конкретных отраслей. В здравоохранении, сельском хозяйстве и «умных городах» ожидается значительный рост применения IIoT, улучшение ухода за пациентами, управления урожаем и городского планирования. Поскольку промышленный интернет вещей генерирует огромные объемы данных, проблема конфиденциальности данных будет сохраняться. Правительства и регулирующие органы будут принимать меры для защиты конфиденциальности пользователей и обеспечения ответственного обращения с данными.
Влияние промышленного Интернета вещей не ограничится промышленными отраслями. Потребители ощутят преимущества «умных» домов и подключённых устройств, которые повышают удобство и качество жизни. По мнению доцента, ведущего научного сотрудника Института финансово-промышленной политики Финансового университета при Правительстве РФ Натальи Владимировны Гриневой, внедрение IIoT будет расширяться по всему миру, и развивающиеся страны догонят нас во внедрении решений IIoT для улучшения инфраструктуры и производственных процессов.
Каким будет будущее машинного обучения в производстве? Во-первых, мы увидим рост числа автономных фабрик, которые работают практически без участия человека. Машины и оборудование смогут подключаться друг к другу и оптимизировать свою работу. Модели будут объединять данные из разных источников, поскольку все устройства будут подключены к Интернету вещей, оснащены датчиками и смогут транслировать видео. В то же время результаты работы ИИ станут более понятными для рядовых сотрудников. Продукты станут более персонализированными с учетом потребностей и предпочтений клиентов. А цифровые двойники, которые уже используются в производстве, помогут обеспечить их надежность. Производственные дефекты будут сведены к нулю благодаря прогностической аналитике и контролю качества в режиме реального времени.