根據Business Insider的數據，制造業即將看到物聯網(IoT)和AI(人工智能)應用再度大幅增長，到2027年，物聯網市場的年估計額將達到2.4萬億美元。

除了自動化和機器人等明顯的用例之外，人工智能系統還能夠優化制造流程，發送早期警報，促進質量檢查和質量控制并預測機械設備的故障。關鍵是收集正確的數據，然后制造商可以開發創新的AI應用，從而使其與眾不同。

許多組織在其工業物聯網(IIoT)應用中采用了各種AI算法來做出實時決策。了解基于AI的應用中的數據是至關重要的。聚集、清理和準備獨特的數據是利用AI來優化組織并獲得見解的最重要方面。

在AI工程師開始訓練他們的機器學習模型之前，他們通常只花費75%的時間來簡單地處理起始數據。請記住，要訓練在IIoT設備上運行的機器學習模型，必須具有一個或多個數據集，以反映應用上線時的實際條件。

創建數據集的過程是多部分的-從經常收集多年的數據開始，工程師將需要確定數據的總體結構。他們需要消除數據中的任何缺陷、差異或差距，然后將這些數據轉換為算法需要與之進行有效交互的形式。

嵌入式系統的邊緣人工智能

邊緣人工智能是制造業整體AI開發的重要組成部分。 Edge AI在硬件設備上本地處理數據，而不是依靠通過互聯網連接的集中式數據庫或處理節點。

對于大多數物聯網解決方案，后端服務器通過多個設備和通過互聯網連接的傳感器接收數據。一臺或多臺服務器托管用于處理數據的機器學習算法，從而創造AI解決方案提供的任何價值。

這種AI架構的問題在于，許多設備可能開始超載網絡流量，或者您可能正在使用已經大量使用的網絡。在這些情況下，將數據發送回中央服務器會導致處理時間過長，這是令人無法接受的。這是Edge AI發揮其價值的地方，因為可以在硬件設備上本地執行較不復雜的機器學習和AI流程。

Edge AI對許多行業至關重要。一個例子是自動駕駛汽車，其中Edge AI可以減少電池的電量消耗。監視系統、機器人技術和其他幾個行業也將從Edge AI模型中受益。

知識蒸餾的概念具有極大地改善Edge AI解決方案的潛力。

知識蒸餾通過知識壓縮的原理進行。使用諸如強化學習之類的技術，神經網絡可以學習如何產生預期的結果。在這一點上，較小的網絡將學習創建與較大的網絡已經開創的結果相似。較小的網絡規模更適合移動設備、傳感器和類似硬件等邊緣設備。知識蒸餾可以將邊緣設備的空間負擔減少多達2000%，從而減少了運行網絡所需的能源、物理約束以及設備本身的成本。

正在應用的知識蒸餾的一個實例是使用視頻源在監視系統上實時檢測性別。通常，識別性別需要相當大的基于云的神經網絡。但是在實時系統中，跳回云并不總是一種選擇。知識蒸餾可以將整個過程精簡為一個較小的網絡，該網絡可以在安裝到邊緣設備的同時準確地識別性別。如果沒有知識蒸餾技術，這可以實現幾種不可能的應用。

機器學習以進行預測性維護

預測性維護是機器學習和AI對制造產生影響的特別富有成果的領域。實際上，根據凱捷(Capgemini)的研究，將近30%的制造業AI實施與機械和生產工具維護相關。這使得預測性維護成為當前制造中使用最廣泛的用例。

基于ML的預測性維護的兩個最重要的好處是它的快速性和準確性。 AI可以足夠快速、準確地識別機械問題，以便在發生故障和故障之前進行糾正。例如，通用汽車使用安裝在裝配機器人上的攝像頭，通過使用，它能夠在5000多個機器人中檢測出數十個組件故障，從而避免了停機的可能性。

機器學習預測性維護方法可以使用各種模型和方法，從使用歷史數據來預測故障的回歸模型和分類模型到分析系統和組件以尋找應變或異常跡象的異常檢測模型。

用于質量控制的計算機視覺

汽車和消費品行業面臨監管機構的苛刻要求，而遵守這些法規是AI和機器學習的一大亮點。高質量攝像機的成本每年都在下降，而AI圖像識別和處理軟件仍在不斷快速改進。因此，基于AI的檢查方法對企業越來越有吸引力。

特別是在汽車行業，德國汽車制造商寶馬(BMW)率先采用了這項技術。寶馬將AI應用作為檢查過程的最后一步，將新制造的汽車與訂單數據和規格進行了比較。日產是另一家在將AI視覺檢查模型納入其質量檢查流程方面取得顯著進步的汽車制造商。

視覺檢查算法越來越受歡迎的部分原因是這些算法的發展日趨成熟。現在，基于神經網絡的系統可以識別出各種潛在問題，例如裂紋、泄漏、劃痕、翹曲以及許多其他異常。根據復雜的規則映射，可以調整或調整應用程序要檢查的參數以適合給定的情況。與GPU和高分辨率攝像頭搭配使用時，基于AI的檢測解決方案在準確性和速度上可以大大超過傳統的視覺檢測系統。

制造業的未來

毫不夸張地說，制造業的未來幾乎是基于物聯網的AI的同義詞。在2019年，估計有80億個IoT設備，但到2027年，預計將有410億個(https://www.businessinsider.com/internet-of-things-report)，增長的最大份額將在制造業。制造業中AI的估值將增長15倍以上，從目前的約11億美元增長到2026年的160億美元以上。

機器學習和人工智能解決方案大大提高了高效生產的所有標志-標準化、規模經濟、任務自動化、專業化。因此，在未來幾年中，嵌入在物聯網設備中的AI將不可避免地繼續緊密地融入所有主要制造流程中。