Manufatura Industrial Implantará Mais de 15 Milhões de Dispositivos com IA até 2024, Prevê ABI Research

O relatório mais recente da ABI Research projeta um aumento na adoção de inteligência artificial no setor de manufatura industrial, estimando que o total de dispositivos com IA superará 15,4 milhões até 2024 — uma taxa de crescimento anual composta de 64,8% de 2019 a 2024.

"IA na manufatura industrial é uma história de implementação edge", diz Lian Jye Su, analista principal da ABI Research. "Como fabricantes preferem manter seus dados on-premise em vez de nuvens públicas, quase todas as cargas de trabalho de treinamento e inferência de IA ocorrem na edge — em dispositivos, gateways e servidores locais."

Para suportar essa mudança, fabricantes de chipsets de IA e fornecedores de servidores introduziram servidores dedicados com IA especificamente projetados para ambientes industriais. Consequentemente, uma parcela crescente da infraestrutura industrial agora é equipada com software de IA ou chipsets especializados para realizar inferência em tempo real.

Apesar da abundância de dados e soluções disponíveis, a implantação de IA na manufatura não tem sido tão fluida quanto o previsto. As aplicações comercialmente mais maduras permanecem manutenção preditiva e monitoramento de equipamentos, com base instalada projetada para atingir 9,8 milhões e 6,7 milhões de unidades respectivamente até 2024.

Muitos desses dispositivos são multipropósito, graças a avanços em chipsets de IA. Startups-chave como Uptake, SparkCognition, FogHorn e Falkonry oferecem soluções baseadas em nuvem e edge que monitoram desempenho geral de ativos e fluxos de processo.

Inspeção de defeitos surge como outro caso de uso de alto crescimento. A base instalada para esta aplicação deve saltar de 300.000 em 2019 para mais de 3,7 milhões até 2024, especialmente em manufatura de eletrônicos e semicondutores, onde parceiros colaboram com fornecedores de chipsets e software para desenvolver visão de máquina baseada em IA para detecção de defeitos em nível de componente.

Tecnologia tradicional de visão de máquina permanece popular na manufatura por sua repetibilidade, confiabilidade e estabilidade. No entanto, algoritmos de deep learning estendem essas capacidades, permitindo detecção de anomalias inesperadas, descoberta de novos insights e superação dos limites de abordagens convencionais.

Fabricantes agora enfrentam intensa competição na construção e treinamento de equipes internas de ciência de dados para implementação de IA. A maioria dos profissionais de IA gravita para grandes players de escala web ou startups ágeis, tornando aquisição de talento um desafio significativo para empresas industriais.

"Dado esse cenário, o caminho mais viável é parceria", observa Su. "Colaborar com provedores de nuvem, startups puras de IA, integradores de sistemas, fabricantes de chipsets e servidores, e provedores de conectividade é essencial para navegar nos diversos casos de uso de IA."

Para mais informações, visite www.abiresearch.com.