■ Mungkin itulah sebabnya mengapa sangat penting bagi organisasi untuk mampu bertahan dalam transformasi digital besar-besaran yang dibawa oleh Industri 4.0 tanpa bantuan penting dari IIoT. Kombinasi kedua teknologi ini, Kecerdasan Buatan (AI) dan IIoT, dapat secara efektif mengelola dan memanfaatkan sepenuhnya sejumlah besar data yang dihasilkan selama produksi digital, sehingga membawa kendali proses industri ke tingkat yang baru.
4 Harus-Memiliki Kemampuan Manajemen Data IIoT
Dengan penetrasi gelombang digitalisasi di bidang industri, big data menjadi pintu masuk digitalisasi industri. Menurut IDC, volume data global mencapai 42ZB pada tahun 2019 dan diperkirakan akan mencapai 163ZB pada tahun 2022, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 57%. Dan skenario penerapan data industri di bidang industri juga meningkat, dan statistik Saidi Intelligence menunjukkan bahwa pasar data besar industri Tiongkok akan berjumlah sekitar 14,69 miliar yuan pada tahun 2019, dan diperkirakan akan mempertahankan tingkat pertumbuhan yang tinggi lebih dari 30% di masa depan. Oleh karena itu, ketika organisasi mulai berupaya menerapkan IIoT dalam sistem industrinya, salah satu tantangan pertama yang mereka hadapi adalah cara mengambil data dari sistem IIoT dan membuatnya tersedia untuk-analisis waktu nyata dan-pengambilan keputusan dalam proses produksi. Untuk memastikan solusi pengelolaan data siap untuk IIoT, berikut 4 fitur yang perlu diperhatikan:
Konektivitas serbaguna untuk menangani berbagai data. Ada berbagai standar untuk sistem IoT yang menghasilkan data yang harus mematuhi berbagai protokol seperti MQTT, OPC, AMQP, dll. Selain itu, sebagian besar data IoT ada dalam format semi-terstruktur atau tidak terstruktur. Oleh karena itu, sistem pengelolaan data harus dapat terhubung ke semua sistem dan mematuhi berbagai protokol agar dapat menerima data dari sistem tersebut. Pada saat yang sama, solusinya harus mendukung data terstruktur dan tidak terstruktur.
Kemampuan pemrosesan yang kaya. Solusi pengelolaan data yang baik harus mampu memfilter log kesalahan dari sistem, dan juga harus dapat memperkaya data dengan metadata, seperti stempel waktu atau teks statis, untuk mendukung analisis data yang lebih baik.
Pemrosesan data besar dan kemampuan pembelajaran mesin. Karena jumlah data IoT sangat besar, sistem harus mempertahankan latensi ultra-rendah saat melakukan analisis data-waktu nyata sehingga data dapat diproses-waktu nyata.
Kemampuan pemantauan{0}waktu nyata. Akuisisi dan pemrosesan data IoT merupakan proses yang berkelanjutan, sehingga solusi pengelolaan data harus menyediakan pemantauan-waktu nyata melalui visualisasi untuk menunjukkan status proses dalam hal kinerja dan throughput pada waktu tertentu.
Bagaimana Kecerdasan Buatan berdampak pada IoT Industri?
Sebelum membahas topik ini, mari kita lihat apa yang dikatakan oleh organisasi riset ahli tentang masa depan teknologi, AI dan IoT: Menurut Markets&Markets, AI akan menjadi industri senilai $190 miliar pada tahun 2025. Sebaliknya, IDC percaya bahwa 40% inisiatif transformasi digital pada tahun 2019 didorong oleh AI. Business Insider memperkirakan akan ada lebih dari 64 miliar perangkat IoT pada tahun 2025, naik dari sekitar 10 miliar pada tahun 2018. Hasilnya, McKinsey memberikan prediksi bahwa pada tahun 2025, IoT berpotensi menghasilkan nilai ekonomi antara $4 triliun hingga $11 triliun.
Dari gambar di atas, jelas bahwa AI dan IoT, dua konsep teknologi yang telah ada selama beberapa dekade,-muncul pada waktu dan tempat yang tepat, mengganggu norma-norma industri tradisional dan siap memicu revolusi digital yang akan membawa revolusi industri tradisional abad ke-18 ke abad ke-21 dengan Industri 4.0. Dengan penggabungan AI, kinerja IoT Industri akan sangat ditingkatkan.
Kecerdasan buatan menjadi otak dari kecerdasan industri
Setelah pengembangan yang memadai dari elemen-elemen dasar seperti data, algoritma, dan kekuatan aritmatika, kecerdasan buatan memiliki landasan untuk direalisasikan. Pada saat yang sama, perkembangan kecerdasan buatan juga membawa peluang baik bagi perkembangan industri manufaktur, dan secara komprehensif meningkatkan tingkat industri manufaktur dari berbagai dimensi. Saat ini, kecerdasan buatan telah digunakan dalam sejumlah skenario aplikasi di bidang industri, seperti inspeksi visual industri dalam skenario produksi cerdas dan pemeliharaan prediktif di bidang manajemen peralatan. Selama pemeliharaan prediktif, dengan menggunakan data yang ada, algoritme AI dapat menentukan kapan harus menerapkan tindakan pencegahan sebelum mesin memerlukan perbaikan. Visi komputer untuk inspeksi visual juga merupakan teknologi utama yang dapat mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi; jika dilengkapi dengan data pelatihan dan perangkat keras yang tepat, algoritme pembelajaran mesin (ML) bisa lebih akurat dan efektif dibandingkan manusia dalam inspeksi visual, dan sudah digunakan oleh BMW, misalnya, untuk memastikan kontrol kualitas suku cadang otomotifnya. Secara global, perusahaan manufaktur semakin fokus pada peningkatan efisiensi mesin dan sistem serta mengurangi biaya produksi. Seiring dengan kemajuan teknologi semikonduktor dan sensor serta prosesor yang terjangkau semakin banyak tersedia, adopsi IIoT akan terus berkembang. Menurut analisis yang dilakukan oleh Grand View Research, pasar IIoT global akan berjumlah sekitar $216,13 miliar pada tahun 2020. Kini, ketika sektor industri mengalami percepatan menuju proses industri yang cerdas dan otonom, pengumpulan data dari perangkat IoT mencapai skala yang belum pernah terjadi sebelumnya. Ketika big data, AI, dan IoT bersatu, hal ini menciptakan berbagai peluang untuk solusi analisis data IoT tingkat lanjut. Dalam prosesnya, kecerdasan buatan, khususnya teknologi deep/machine learning, memberikan dukungan kuat untuk mengelola dan menganalisis data sensorik dalam jumlah besar.
Sebuah laporan oleh firma riset MobiDev memperkirakan bahwa pada tahun 2025, AI dan IoT akan bernilai lebih dari $26 miliar. Mereka juga menunjukkan bahwa AI meningkatkan efisiensi data IoT sebesar 25% dan analisis industri sebesar 42%, dan AI memainkan peran penting baik di pusat IoT maupun di jaringan edge. Misalnya, pada jalur perakitan di sebuah pabrik, pengendalian kualitas dapat dilakukan melalui penggunaan inspeksi visual AI, yang secara efektif dapat mengurangi tingkat cacat produksi selama proses produksi.
Solusi AI + IIoT
Dipengaruhi oleh sejumlah faktor yang menguntungkan seperti kemajuan dalam teknologi semikonduktor dan perangkat elektronik, peningkatan penggunaan platform komputasi awan, standarisasi IPv6, dan dukungan pemerintah untuk aktivitas penelitian dan pengembangan yang terkait dengan IIoT, solusi IIoT dan pasar yang menggabungkan AI berkembang pesat, dan menurut laporan riset pasar baru oleh Markets&Markets, ukuran pasar IIoT global diproyeksikan akan tumbuh dari $76,7 miliar pada tahun 2021 menjadi $106,1 miliar pada tahun 2026, dan pada tahun 2026, pendapatan AI di segmen ini diperkirakan akan mencapai $16,7 miliar.
Di bawah megatren ini, vendor teknologi besar juga akan bekerja keras untuk mempromosikan solusi AI + IIoT dengan teknologi dan produk inovatif.
Kesimpulan
Kecerdasan buatan memiliki kemampuan untuk mengelola dirinya sendiri dan aplikasinya secara mandiri dan cerdas. Di antara terobosan-terobosan teknologi yang terjadi dalam sepuluh tahun terakhir, hampir tidak ada yang mencapai tingkat dampak sebesar AI yang dikombinasikan dengan Industrial Internet of Things (IoT) terhadap sektor industri. Menurut survei dan perkiraan statistik Deloitte, penerapan AI di sektor manufaktur Tiongkok sangat menjanjikan, dengan penerapan diperkirakan mencapai sekitar 25,22 miliar yuan pada tahun 2020, dan akan mencapai 205,76 miliar yuan pada tahun 2025, dengan tingkat pertumbuhan gabungan lebih dari 40%. Dengan mengintegrasikan algoritme AI ke dalam infrastruktur IoT industri, seluruh mesin dan peralatan dapat dilatih dan diotomatisasi untuk manajemen dan pengoperasian pabrik yang cerdas. Mungkin kita belum bisa melihat penerapan AI+IIoT secara luas, namun saya yakin dalam beberapa tahun mendatang, AI dan IoT akan semakin lazim di sektor industri.