AIoT технологии и концепции в индустриалната автоматизация

• Все по-често в технологичните среди се говори за AIoT (Artificial Intelligence of Things) – иновативна концепция за свързани системи, архитектури и услуги, базирани на нова парадигма за интелигентни и разпределени сензорни мрежи
  
  
• Експертите в сферата на Internet of Things решенията прогнозират, че в скоро време значително ще се увеличи търсенето на платформи с изкуствен интелект за управление на IoT и IIoT приложения
  
  
• Ключово предимство на конвергенцията между AI и IoT технологиите е възможността за използване на целия наличен информационен ресурс в исторически план и оптималното му утилизиране като инструмент за високопрецизна прогнозна поддръжка

Експертите в сферата на Internet of Things решенията прогнозират, че в скоро време значително ще се увеличи търсенето на платформи с изкуствен интелект за управление на IoT и IIoT приложения. Все по-често в технологичните среди се говори за AIoT (Artificial Intelligence of Things) – иновативна концепция за свързани системи, архитектури и услуги, базирани на нова парадигма за интелигентни и разпределени сензорни мрежи. Тя възниква вследствие на конвергенцията между Internet of Things инфраструктурите и технологичните достижения при AI решенията и позволява по-ефективно управление на производствените приложения, усъвършенствано взаимодействие между човека и машините и подобрено управление на данните в индустрията.

Същност на концепцията

Според популярната дефиниция изкуственият интелект представлява машинна симулация на човешката интелигентност с помощта на компютърни системи и се използва традиционно при обработката на естествен език, речевото разпознаване и машинното зрение. Internet of Things пък е платформа от взаимосвързани изчислителни устройства, сензори, механични системи и дигитални технологии с уникални идентификатори и създава условия за ефективен мрежов трансфер на данни.

Коеволюцията и консолидацията на двете концепции логично води до появата на ново интердисциплинарно поле, включващо проектирането, разработката и експлоатацията на комбинирани AIoT платформи. Те разполагат с усъвършенствани възможности както на софтуерно, така и на архитектурно ниво благодарение на иновации като машинното и дълбоко самообучение и функциите за свързаност, сигнализация и обмен на информация. Ролята на тази нова генерация системи за бъдещото развитие на високотехнологичното промишлено производство се очертава да бъде фундаментална, по мнение на експертите. Сред реалните и измерими ползи от обогатяването на IIoT инфраструктурата с изкуствен интелект е добавянето на значителна бизнес стойност към сензорно генерираните големи масиви от данни чрез подобрена обработка, анализ и извеждане на тенденции. Така може да бъде постигнат високоавтоматизиран процес на вземане на информирани решения от производствените системи без нужда от човешка намеса.

Ключово предимство на конвергенцията между AI и IoT технологиите е възможността за използване на целия наличен информационен ресурс в исторически план и оптималното му утилизиране като инструмент за високопрецизна превантивна диагностика и прогнозна поддръжка.
През последното десетилетие в IoT мрежите се вляха милиарди свързани и интелигентни мобилни устройства, което доведе до експоненциален скок в търсенето и съществено увеличаване на приложенията на умните сензорни технологии, електрониката и изчислителните ресурси в индустриалната автоматизация.

Имплементирането на AIoT проекти, разбира се, е изключително взискателен процес по отношение на изчислителната мощ, необходима за обезпечаване работата на алгоритмите за машинно и дълбоко самообучение от последно поколение в условията на гигантските обеми от данни, генерирани от IoT системите. Самите IoT устройства поначало са ограничени по изчислителен капацитет, памет за обработка и съхранение и комуникационни възможности. Това води до нови, по-сериозни предизвикателства пред разработчиците на такива системи, особено когато са предназначени за индустрията.

Принцип на работа и популярни приложения

AIoT базираните системи на практика се реализират посредством интегриране на технологии за изкуствен интелект в софтуерни и хардуерни инфраструктурни компоненти като програми и чипсети (набори от специализирани чипове), свързани помежду си в IoT мрежа. За да се гарантира безпроблемното свързване и обединяване на всички необходими елементи в единна платформа, в която те надеждно функционират в синергия и комуникират помежду си без необходимост от усилия на крайните потребители, се използват т. нар. приложни програмни интерфейси (API).

Те координират обработката и анализа на генерираните и събрани от мрежовите устройства данни, за да се създадат условия за извличане на максимална добавена стойност с помощта на класически AI процеси като “data learning” (обучение/изучаване на данни). Наличната информация може да бъде обработвана в мрежовата периферия вместо в облак, както масово се процедираше доскоро, посредством т. нар. “еdge computing” технологии. Това означава, че данните от IoT устройствата се анализират в максимална близост до устройствата, които ги генерират. Така на практика се минимизира честотният капацитет, необходим за трансфер на информацията, като същевременно се предотвратяват и възможните забавяния при нейния анализ.

Комбинираните възможности на AIoT платформите оптимално оползотворяват потенциала за интерпретиране на иначе простите математически стойности, който Internet of Things екосистемата буквално “бълва” всяка секунда. Така могат да бъдат разработени специализирани решения за управление на производствени системи в сферата на индустриалната автоматизация, които се отличават с почти безгранични възможности за персонализиране и адаптиране спрямо конкретните приложения.

Ако трябва да използваме опростено сравнение за дефиниране на AIoT архитектурите, при тях изкуственият интелект е “мозъкът”, а IoT устройствата са “органите” на производствения “организъм”. Практически необятната гъвкавост, която подобна интелигентна и разпределена организация предлага, бързо разширява кръга от приложения на тази нова генерация технологии. Пазарът на усъвършенствани AIoT платформи скокообразно нараства, паралелно с търсенето, а сред водещите клиенти са интелигентните домове, сгради и градове, умните системи за видеонаблюдение, интелигентната търговия и др. Огромно поле за “изява” на иновациите в тази сфера дава носимата електроника, която става все по-популярна не само в потребителските, но и в промишлените приложения. Значителна част от AIoT платформите на пазара днес са предназначени за специализирани медицински и потребителски приложения в областта на здравеопазването.

Сериозен дял от продажбите на IoT системи с интегриран изкуствен интелект генерират автономните превозни средства, които традиционно разчитат на високотехнологични видеокамери, компютърно зрение и умни сензори, както и автономните роботи за доставки, които стават все по-популярни в логистиката, дистрибуцията и складовата дейност.

Потенциал за оптимизиране на производствената автоматизация

AIoT позволява надеждното и ефективно събиране, прецизната и интелигентна интерпретация на всякакви типове данни за статуса и работата на промишленото оборудване, включително отчитане на стойностите в реално време, в исторически и прогнозен план на параметри като температура, влажност, шум, вибрации, енергийна консумация, магнитни полета, ток и много други. Така най-мащабен потенциал да се възползват от предимствата на AIoT технологиите реално имат индустриалните предприятия. С помощта на усъвършенствани средства за автоматизация, базирани на машинна интелигентност, могат много по-лесно да бъдат реализирани концепции за самоуправляващи се и самодиагностициращи се производствени системи.

Ето защо производителите все по-масово интегрират в промишленото оборудване умни микрочипове и подобрени процесори и контролери, които могат автоматично да регистрират и оповестяват всяко настъпило или предстоящо отклонение от нормалния работен профил на оборудването. Именно превантивната поддръжка е сред най-благодатните приложения на AIoT платформите, като всеки компонент за смяна, всяка неефективно функционираща система и всяко неизправно устройство могат да бъдат “уловени” не само в реално време, но и в прогнозен план. Така се предотвратяват множество разходи, усилия и нежелани престои, свързани с допълнителни загуби, а експлоатационната готовност на производствените машини, станции и линии се максимизира.

Друго промишлено приложение с огромен потенциал за използване на изкуствен интелект, интегриран в IoT архитектури, е визуалната инспекция. Все по-голяма част от 3D HD камерите, които излизат на пазара, се предлагат с вграден AI инструментариум и готовност за свързване в Internet of Things платформи за изключително прецизен, интелигентен и изцяло автоматизиран качествен контрол. Възможностите за лесно внедряване на различни по тип крайни устройства в една AIoT мрежа разкриват богат асортимент от нови приложения и в сферата на роботизацията, включително роботизирана автоматизация на процеси, роботизирано обслужване на машини, роботизирано зрение и навигация и т. н.

Благодарение на разширените възможности на консолидираните технологии могат да бъдат осъществени и иновативни концепции за сигурност и видеонаблюдение в предприятията, осветление, сградна автоматизация, мениджмънт на трафика, логистиката и дистрибуцията, управлението на авто- и робопарковете, както и на широк набор от основни спомагателни и технологични системи.

Сред предимствата от интегрирането на AIoT платформи в производствата си дигитализираните предприятия могат да се възползват от многократно по-висока ефективност и производителност, възможности за гъвкаво конфигуриране на технологичните операции “в движение” както и информирано планиране на бъдещи преустройства, модернизации, разширения и промени в продуктовите програми. В тази посока една от най-фундаменталните предстоящи трансформации на индустрията е масовото въвеждане на 5G комуникацията, която ще позволи още по-интегрирано и оркестрирано автоматизирано управление на производствените системи.