Sztuczna inteligencja na krawędzi (Edge AI) rewolucjonizuje IIoT. Wdrożenia AI, od predykcyjnego utrzymania ruchu w energetyce po optymalizację produkcji w motoryzacji, zmieniają oblicze przemysłu. Poznaj kluczowe trendy, wyzwania i korzyści płynące z implementacji AI w IIoT i zobacz, które firmy już dziś czerpią z tego przewagę konkurencyjną.
Internet rzeczy w przemyśle w połączeniu z generatywną sztuczną inteligencją oraz algorytmami uczenia maszynowego są aktualnie największymi motorami napędowymi transformacji cyfrowej oraz wdrożeń Przemysłu 4.0/5.0. Rozwiązania te realnie zmieniają sposób w jaki funkcjonują fabryki, łańcuchy dostaw i całe ekosystemy przemysłowe. Rok 2025 to kluczowy moment, w którym AI, to już nie tylko obietnica, ale integralna część operacji na krawędzi sieci, dostarczająca realnych, mierzalnych korzyści. Edge AI, czyli przetwarzanie danych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji bezpośrednio na urządzeniach IoT, minimalizuje opóźnienia, zwiększa bezpieczeństwo danych i umożliwia autonomiczne działanie maszyn. To właśnie w tym obszarze dzieje się najwięcej, a firmy, które postawiły na innowacje, już dziś czerpią z tego wymierne zyski.
Trendy kształtujące rozwój Edge AI w przemyśle
Rynek AI w IIoT rośnie w zawrotnym tempie. Według raportów, globalny rynek AI w IIoT będzie napędzany rosnącym zapotrzebowaniem na optymalizację procesów, predykcyjne utrzymanie ruchu i zwiększone bezpieczeństwo. Aktualnie obserwujemy kilka kluczowych trendów rozwoju:
- Powszechne wdrażanie Edge AI: Coraz więcej obliczeń AI przenosi się z chmury na urządzenia brzegowe (edge devices). Pozwala to na szybsze podejmowanie decyzji, zmniejszenie zużycia przepustowości sieci i zwiększenie niezawodności systemów, co jest krytyczne w środowisku przemysłowym.
- Wzrost zastosowań w predykcyjnym utrzymaniu ruchu: AI rewolucjonizuje konserwację maszyn. Algorytmy uczenia maszynowego analizują dane z czujników w czasie rzeczywistym, przewidując awarie zanim nastąpią, co pozwala na planowanie interwencji i minimalizowanie przestojów.
- Optymalizacja procesów produkcyjnych: Od kontroli jakości po zarządzanie energią – AI znajduje zastosowanie w każdym aspekcie produkcji, pomagając w identyfikacji nieefektywności i sugerowaniu optymalnych rozwiązań.
- Bezpieczeństwo i cyberbezpieczeństwo: Wraz ze wzrostem liczby podłączonych urządzeń rośnie również ryzyko cyberataków. AI odgrywa kluczową rolę w monitorowaniu anomalii w sieciach IIoT i wczesnym wykrywaniu zagrożeń.
- Rozwój autonomicznych systemów: Robotyka wspierana przez AI, autonomiczne pojazdy wewnątrzmagazynowe (AGV) i drony inspekcyjne stają się coraz bardziej zaawansowane, pracując niezależnie i współpracując z ludźmi.
Realne wdrożenia Edge IT w inteligentnym przemyśle
Predykcyjne utrzymanie ruchu w energetyce – Siemens Energy
Firmy energetyczne, takie jak Siemens Energy, intensywnie wykorzystują AI w IIoT do monitorowania turbin gazowych i wiatrowych. Systemy AI analizują tysiące punktów danych z czujników (wibracje, temperatura, ciśnienie) w czasie rzeczywistym. Dzięki temu możliwe jest przewidywanie potencjalnych awarii z wyprzedzeniem, co pozwala na planowanie konserwacji w okresach niskiego zapotrzebowania, minimalizując straty.
Optymalizacja procesów produkcyjnych w sektorze automotive
W przemyśle motoryzacyjnym, gdzie precyzja i efektywność są kluczowe, AI w IIoT odgrywa fundamentalną rolę. BMW i Mercedes-Benz to przykłady producentów zza zachodniej granicy, którzy wykorzystują AI do monitorowania linii produkcyjnych, optymalizacji zużycia energii i zapewnienia jakości. Systemy wizyjne oparte na AI potrafią wykrywać nawet mikroskopijne defekty w częściach samochodowych, które są niewidoczne dla ludzkiego oka, zanim trafią one do dalszych etapów montażu.
Podniesienie poziomu bezpieczeństwa w przemyśle petrochemicznym dzięki predykcji awarii
W branżach wysokiego ryzyka, takich jak przemysł naftowy i gazowy, AI w IIoT znacząco poprawia bezpieczeństwo operacji. Shell wykorzystuje AI do analizy danych z czujników rozmieszczonych na platformach wiertniczych i rurociągach, aby wcześnie wykrywać nieszczelności, anomalie ciśnienia czy ryzyko wybuchu. Systemy te nie tylko monitorują, ale także autonomicznie reagują na niebezpieczne sytuacje, powiadamiając operatorów i inicjując procedury bezpieczeństwa.
Zarządzanie łańcuchem dostaw i logistyką w e-commerce
Giganci tacy jak Amazon wykorzystują AI w swoich centrach logistycznych do optymalizacji tras, zarządzania zapasami i przewidywania popytu. Roboty magazynowe wspierane AI autonomicznie przenoszą towary, minimalizując błędy i przyspieszając realizację zamówień. IKEA posunęła się o krok dalej wykorzystują dedykowany system bezzałogowych statków powietrznych do przeprowadzania ciągłej inwentaryzacji stanów magazynowych w niektórych lokalizacjach.
Korzyści Edge AI przeważają trudności we wdrożeniu
Zwiększona efektywność operacyjna, większe bezpieczeństwo na liniach produkcyjnych, szybszy czas wdrażania produktów na rynek oraz możliwość bardziej zrównoważonego rozwoju to kluczowe korzyści, które przeważają nad wdrożeniem Edge AI w sektorze przemysłowym.
Oczywiście technologia ta nie jest wolna od wad, a jej specyfika wymaga zastosowania odpowiedniej infrastruktury. Największymi trudnościami we wdrożeniu Edge AI w przemyśle są wysokie wymogi techniczne infrastruktury, konieczność robotyzacji linii produkcyjnych, odpowiednie zabezpieczenie cybernetyczne oraz wymóg przeszkolenia pracowników oraz zadbania o ich dobrostan w obawie o redukcje etatów w związku z wdrożeniem AI.
Edge AI stale się rozwija i jeszcze nie raz zaskoczy przemysł
Chociaż mogłoby się wydawać, że Edge AI to rozwinięta technologia o wysokim stopniu dojrzałości i stażu rynkowym w praktyce dzięki gwałtownemu rozwojowi Gen AI analitycy przewidują kolejne iteracje Edge AI.
W najbliższych miesiącach obserwować będziemy dalszą hiperautomatyzację – połączenie robotyki ze sztuczną inteligencją i automatyzacją procesów biznesowych (RPA), aby osiągnąć większą autonomię w działaniu. Nie bez znaczenia pozostanie integracja Edge AI z narzędziami bazującymi na AR oraz VR. Kolejnym trendem będzie wdrożenie AIaaS – gotowych rozwiązań AI dostarczanych w modelu usługowym, co obniży barierę wejścia i przyspieszy adopcję technologii.
