ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਕੀਤੀ ਉਦਯੋਗਿਕ AI ਅਤੇ AI ਮਾਰਕੀਟ ਰਿਪੋਰਟ 2021-2026 ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਉਦਯੋਗਿਕ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਗੋਦ ਲੈਣ ਦੀ ਦਰ ਸਿਰਫ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ 19 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੇ 31 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। 31 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਉੱਤਰਦਾਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਂ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੋਲ ਆਊਟ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਹੋਰ 39 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਇਸ ਸਮੇਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਜਾਂ ਪਾਇਲਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
AI ਵਿਸ਼ਵ ਭਰ ਵਿੱਚ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਭਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ IoT ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਦਯੋਗਿਕ AI ਹੱਲ ਬਾਜ਼ਾਰ 2026 ਤੱਕ $102.17 ਬਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ 35% ਦੀ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪੋਸਟ-ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਮਿਸ਼ਰਿਤ ਸਾਲਾਨਾ ਵਿਕਾਸ ਦਰ (CAGR) ਦਿਖਾਏਗਾ।
ਡਿਜੀਟਲ ਯੁੱਗ ਨੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੱਤਾ ਹੈ. ਇਹ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਉਭਾਰ ਨੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ.
ਆਉ ਉਦਯੋਗਿਕ AI ਅਤੇ AIoT ਦੇ ਉਭਾਰ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੁਝ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੀਏ।
ਫੈਕਟਰ 1: ਉਦਯੋਗਿਕ AIoT ਲਈ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਟੂਲ
2019 ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ Iot ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੇ ਉਦਯੋਗਿਕ AI ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ, ਉੱਥੇ ਸੰਚਾਲਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ (OT) ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਕੁਝ ਸਮਰਪਿਤ AI ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਉਤਪਾਦ ਸਨ। ਉਦੋਂ ਤੋਂ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ OT ਵਿਕਰੇਤਾ ਫੈਕਟਰੀ ਫਲੋਰ ਲਈ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ AI ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਹੱਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ AI ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਏ ਹਨ।
ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਲਗਭਗ 400 ਵਿਕਰੇਤਾ AIoT ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਯੋਗਿਕ ਏਆਈ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਪਿਛਲੇ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਧੀ ਹੈ। ਅਧਿਐਨ ਦੌਰਾਨ, IoT ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੇ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ/ਉਦਯੋਗਿਕ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ 634 ਸਪਲਾਇਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ। ਇਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ, 389 (61.4%) AI ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਨਵਾਂ AI ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉਦਯੋਗਿਕ ਵਾਤਾਵਰਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। Uptake, Braincube, ਜਾਂ C3 AI ਤੋਂ ਪਰੇ, ਸੰਚਾਲਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ (OT) ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਗਿਣਤੀ ਸਮਰਪਿਤ AI ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ABB ਦਾ Genix ਉਦਯੋਗਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ AI ਸੂਟ, Rockwell Automation ਦਾ FactoryTalk ਇਨੋਵੇਸ਼ਨ ਸੂਟ, ਸ਼ਨਾਈਡਰ ਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਦਾ ਆਪਣਾ ਨਿਰਮਾਣ ਸਲਾਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਅਤੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਐਡ-ਆਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ABB ਦਾ Genix ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਸੰਪੱਤੀ ਅਖੰਡਤਾ, ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਪ੍ਰੀ-ਬਿਲਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਏਆਈ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਟੂਲ ਨੂੰ ਦੁਕਾਨ ਦੇ ਫਲੋਰ 'ਤੇ ਪਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ.
ਏਆਈ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਟੂਲਸ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਵੀ ਏਡਬਲਯੂਐਸ, ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾੱਫਟ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਵਰਗੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਨਵੇਂ ਵਰਤੋਂ-ਕੇਸ ਖਾਸ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਟੂਲਸ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਦਸੰਬਰ 2020 ਵਿੱਚ, AWS ਨੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਸੇਜਮੇਕਰ ਜੰਪਸਟਾਰਟ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਸੇਜਮੇਕਰ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਉਦਯੋਗਿਕ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੀਡੀਐਮ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ, ਅਤੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡ੍ਰਾਈਵਿੰਗ, ਲਈ ਪ੍ਰੀ-ਬਿਲਟ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੱਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਨਾਲ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਬਸ ਕੁਝ ਕੁ ਕਲਿੱਕ।
ਵਰਤੋਂ-ਕੇਸ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਹੱਲ ਉਪਯੋਗਤਾ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾ ਰਹੇ ਹਨ।
ਵਰਤੋਂ-ਕੇਸ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸੂਟ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ, ਵਧੇਰੇ ਆਮ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ। IoT ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੇ ਦੇਖਿਆ ਕਿ AI-ਅਧਾਰਤ ਉਤਪਾਦ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (PdM) ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ 2021 ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ 73 ਹੋ ਗਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਵਿਆਪਕ ਡਾਟਾ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ।
ਫੈਕਟਰ 2: ਏਆਈ ਹੱਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ
ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (AutoML) ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਉਤਪਾਦ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਨੇ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਮੁਹਾਰਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਖੋਜ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਪ੍ਰਗਤੀਸ਼ੀਲ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਨੂੰ ਆਟੋਐਮਐਲ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ML ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ AI ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਵਰਤ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਨਵੰਬਰ 2020 ਵਿੱਚ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, SKF ਨੇ ਇੱਕ automL-ਅਧਾਰਿਤ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ ਜੋ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਨਵੇਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਤਾਪਮਾਨ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਓਪਰੇਸ਼ਨ (ML Ops) ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਵੇਂ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਨਿਰਮਾਣ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਘਟਦੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪਲਾਂਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਡਾਟਾ ਵੰਡ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮਿਆਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ)। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਉਦਯੋਗਿਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀਆਂ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਗਏ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 99% ਤੋਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਖਤਰੇ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ)।
ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ML Ops ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਏ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ DataRobot, Grid.AI, Pinecone/Zilliz, Seldon, ਅਤੇ Weights & Biases ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਸਥਾਪਿਤ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ AI ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾੱਫਟ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੇ Azure ML Studio ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਡ੍ਰਾਈਫਟ ਖੋਜ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਇਹ ਨਵੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਫੈਕਟਰ 3: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਮੌਜੂਦਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ
ਰਵਾਇਤੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰਦਾਤਾ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਰਹੇ ਹਨ।
ਮੌਜੂਦਾ ਵੱਡੇ ਲੇਟਵੇਂ AI ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਟੂਲਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ MS Azure ML, AWS SageMaker, ਅਤੇ Google Cloud Vertex AI ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਰਵਾਇਤੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸੂਟ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰਾਈਜ਼ਡ ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਸਿਸਟਮ (CAMMS), ਮੈਨੂਫੈਕਚਰਿੰਗ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ (MES) ਜਾਂ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਰਿਸੋਰਸ ਪਲੈਨਿੰਗ (ERP) ਹੁਣ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਟੀਕਾ ਲਗਾ ਕੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ERP ਪ੍ਰਦਾਤਾ Epicor Software ਆਪਣੇ Epicor ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ (EVA) ਰਾਹੀਂ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਜੋੜ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਈਵੀਏ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਈਆਰਪੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਰਮਾਣ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਤਹਿ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਸਧਾਰਨ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨਾ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਕੀਮਤ ਜਾਂ ਉਪਲਬਧ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ)।
AIoT ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਮੌਜੂਦਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ/ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਕਈ ਉਦਯੋਗਿਕ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿਜ਼ਨ ਦੀ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲ ਲੈਸ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਜਾਂ ਵੱਖਰੇ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਤੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡਾਂ (ਜਿਵੇਂ, ਉੱਚ ਵਿਪਰੀਤ) ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਵਸਤੂਆਂ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਵੱਖ ਵੱਖ ਵਾਇਰਿੰਗ ਆਕਾਰਾਂ ਵਾਲੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹਿੱਸੇ), ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਮੁੜ ਸੁਰਜੀਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਦਯੋਗਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿਜ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਤਾ Cognex ਨੇ ਜੁਲਾਈ 2021 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਟੂਲ (ਵਿਜ਼ਨ ਪ੍ਰੋ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ 2.0) ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ। ਨਵੇਂ ਟੂਲ ਰਵਾਇਤੀ ਵਿਜ਼ਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅੰਤ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਸੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਰਵਾਇਤੀ ਵਿਜ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦੇ ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਡਾਕਟਰੀ ਅਤੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਮੰਗ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਖੁਰਚਿਆਂ, ਗੰਦਗੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਨੁਕਸ ਦੇ ਸਹੀ ਮਾਪ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਫੈਕਟਰ 4: ਉਦਯੋਗਿਕ AIoT ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ
AI ਚਿਪਸ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਏਮਬੈੱਡ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਏਆਈ ਚਿਪਸ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਨ, ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦੇਣ ਲਈ ਕਈ ਵਿਕਲਪ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ NVIDIA ਦੀਆਂ ਨਵੀਨਤਮ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਾਂ (Gpus), A30 ਅਤੇ A10 ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ ਮਾਰਚ 2021 ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ ਅਤੇ AI ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੀਆਂ ਹਨ। ਇਕ ਹੋਰ ਉਦਾਹਰਨ ਗੂਗਲ ਦੀ ਚੌਥੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ (ਟੀਪੀਅਸ) ਹੈ, ਜੋ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਸਰਕਟ (ਏਐਸਆਈਸੀ) ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਖਾਸ ਏਆਈ ਵਰਕਲੋਡਸ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ) ਲਈ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਵਿੱਚ 1,000 ਗੁਣਾ ਵੱਧ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਗਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। , ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ, ਅਤੇ ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਮਾਪਦੰਡ)। ਸਮਰਪਿਤ AI ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲ ਗਣਨਾ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਦਿਨਾਂ ਤੋਂ ਮਿੰਟਾਂ ਤੱਕ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੇਮ ਬਦਲਣ ਵਾਲਾ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਇੱਕ ਭੁਗਤਾਨ-ਪ੍ਰਤੀ-ਵਰਤੋਂ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਤੁਰੰਤ ਉਪਲਬਧ ਹੈ।
ਸੁਪਰਸਕੇਲ ਉੱਦਮ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤ ਉਪਲਬਧ ਕਰਾਉਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਸਰਵਰਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਅੰਤਮ ਉਪਭੋਗਤਾ ਉਦਯੋਗਿਕ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਣ। ਨਵੰਬਰ 2021 ਵਿੱਚ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, AWS ਨੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਇੰਜਣਾਂ ਸਮੇਤ ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ML ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ, NVIDIA A10G ਟੈਂਸਰ ਕੋਰ GPU ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਆਪਣੇ ਨਵੀਨਤਮ GPU-ਅਧਾਰਿਤ ਉਦਾਹਰਨਾਂ, Amazon EC2 G5 ਦੀ ਅਧਿਕਾਰਤ ਰਿਲੀਜ਼ ਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਖੋਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਨੈਨੋਟ੍ਰੋਨਿਕਸ ਮਾਈਕ੍ਰੋਚਿਪਸ ਅਤੇ ਨੈਨੋਟਿਊਬਾਂ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਖੋਜ ਦਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਏਆਈ-ਅਧਾਰਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਹੱਲ ਦੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ EC2 ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾ
AI ਫੈਕਟਰੀ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਨਵੀਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਹੋਵੇਗਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI- ਅਧਾਰਿਤ PdM, ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰਾਂ ਵਜੋਂ। ਵੱਡੇ ਉੱਦਮ ਕਈ ਏਆਈ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ 'ਤੇ ਉੱਚ ਰਿਟਰਨ ਹੈ। ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਕਲਾਉਡ, ਆਈਓਟੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਏਆਈ ਚਿਪਸ ਦਾ ਵਾਧਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਦੀ ਨਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਲਈ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪੋਸਟ ਟਾਈਮ: ਜਨਵਰੀ-12-2022