AIは、試行段階のプロジェクトから生産環境へと急速に移行しています。メーカーはAIを利用して、品質検査の改善、生産ラインの最適化、予知保全の実現、エッジでの意思決定の自動化を行っています。
しかし、AIの可能性にもかかわらず、概念実証から本格展開への規模拡大は、多くの組織にとって課題のままです。
成功には、適切なAIモデルを選択する以上のものが必要です。適切なインフラストラクチャ、長期的な計画、および産業環境の現実を理解しているテクノロジーパートナーが求められます。
AIを導入する際にメーカーが直面する5つの最大の課題と、成功する戦略を構築する際に考慮すべき点を以下に示します。
AIをクラウドを超えて活用する
クラウドコンピューティングは依然として多くのAI戦略の重要な部分ですが、製造アプリケーションでは、データが集中型クラウドインフラストラクチャを行き来するのを待つのではなく、意思決定がミリ秒単位で行われる必要がある場合があります。
すべてのビデオストリームやセンサーの読み取り値をクラウドに送信すると、追加のレイテンシーが発生し、ネットワーク帯域幅が消費され、ネットワーク接続への依存度が高まる可能性があります。
そのため、より多くのメーカーがAIをデータが生成される場所に近づけています。エッジAIは、工場現場でリアルタイムの意思決定を直接可能にし、クラウド接続が制限されている場合でもシステムがデータをローカルで処理し続けることを可能にします。
増大するコンピューティング需要の管理
今日のAIワークロードは、従来の産業用アプリケーションよりもはるかに要求が厳しいものです。
コンピュータビジョン、大規模言語モデル、自律システムには、エネルギー効率を維持しながら、CPU、GPU、AIアクセラレータのパフォーマンスのバランスをとることができるコンピューティングプラットフォームが必要です。
AIワークロード向けに特別に設計されたハードウェアを選択することで、組織は現在のアプリケーションをサポートしながら、将来の進歩に備えることができます。
Intelがロードマップで説明しているように、AIは自律的に知覚、推論、行動できるシステムへと進化しており、エッジでのコンピューティングパフォーマンスの基準を高めています。
AIワークロード向けに特別に設計されたハードウェアを選択することで、組織は現在のアプリケーションをサポートしながら、将来の進歩に備えることができます。
Intelがロードマップで説明しているように、AIは自律的に知覚、推論、行動できるシステムへと進化しており、エッジでのコンピューティングパフォーマンスの基準を高めています。
過酷な産業環境でのAI展開
工場はデータセンターではありません。
産業用AIシステムは、粉塵、振動、広い温度範囲、電気的ノイズ、連続稼働のある環境で動作する必要があります。
信頼性の高い導入には、商用PCを再利用するのではなく、これらの条件向けに設計されたコンピューティングプラットフォームが必要です。
堅牢でファンレスなアーキテクチャ、産業グレードのコンポーネント、長い製品ライフサイクルは、メンテナンスコストを削減しながらシステム信頼性を大幅に向上させることができます。
複数の施設にわたるAIのスケーリング
成功したパイロット版は始まりに過ぎません。
多くのメーカーは、複数の生産ラインやグローバルな施設にAIを展開すると、標準化、リモート管理、ソフトウェア更新、ハードウェアの一貫性に関して新たな課題が生じることを発見しています。
スケーラブルな展開には以下が必要です。
- 標準化されたコンピューティングプラットフォーム
- 長期ライフサイクルでの可用性
- リモートデバイス管理
- 進化するAIワークロードに対応する柔軟な拡張性
- サイト全体での一貫した検証
最初から規模拡大を計画することで、AIイニシアチブの成長に伴う複雑さを軽減できます。
AI技術は急速に進化を続けています。
組織は、今日のインフラストラクチャが完全な再設計を必要とせずに明日のアプリケーションをサポートできるという確信を求めています。このため、長期的なプラットフォーム計画は、あらゆる産業用AI戦略の重要な部分となります。
Intelのような確立されたプロバイダーのテクノロジーを基盤とするメーカーにとって、プロセッサおよびプラットフォームのロードマップに関する可視性は、チームが進化するコンピューティング要件を計画し、長期ライフサイクル展開全体でより大きな継続性を維持するのに役立ちます。
長期的な展開計画には、コンポーネントロードマップ、構成変更、および終焉の移行に関する可視性も必要です。Premioの製品ライフサイクル管理アプローチは、初期設計から最終的なプラットフォーム移行までのこれらの要素に対処するのに役立ちます。
メーカーにとって、長期的な互換性、ライフサイクル計画、製品の可用性を優先するテクノロジーパートナーと協力することは、将来のアップグレードを簡素化し、展開の不確実性を軽減するのに役立ちます。
未来の工場のためにAIを構築する
AIは製造業を変革していますが、導入を成功させるには高度なアルゴリズムだけでは不十分です。専用のインフラストラクチャ、信頼性の高い産業用ハードウェア、そして生産環境でAIを導入する現実を理解しているテクノロジーパートナーが不可欠です。
エッジAIが成熟するにつれて、スケーラブルなエッジAIインフラストラクチャに投資するメーカーは、進化する生産、自動化、およびインテリジェンスの要件をサポートするのに有利な立場に立つことができます。
パイロットから生産への道のりには課題が伴いますが、適切なインフラストラクチャ戦略があれば、AIを機械、生産ライン、施設全体にわたって拡張することが容易になります。
PremioのエッジAIソリューションを探る
マシンビジョンやロボット工学から産業用オートメーション、予知保全まで、Premioは過酷な産業環境向けに構築された堅牢なIntelベースのエッジコンピューティングプラットフォームを設計しています。
最初のAIイニシアチブを開始する場合でも、複数の施設にわたって導入を拡大する場合でも、当社のソリューションは実装を簡素化し、パフォーマンスを加速し、長期的な成功をサポートします。