La fabrication industrielle déploiera plus de 15 millions d'appareils IA d'ici 2024, selon ABI Research

Le dernier rapport d'ABI Research prévoit une adoption massive de l'intelligence artificielle dans le secteur de la fabrication industrielle, estimant que le nombre total d'appareils compatibles IA dépassera 15,4 millions d'ici 2024 — un taux de croissance annuel composé de 64,8 % entre 2019 et 2024.

« L'IA dans la fabrication industrielle est une histoire d'implémentation en périphérie », déclare Lian Jye Su, analyste principal chez ABI Research. « Comme les fabricants préfèrent garder leurs données sur site plutôt que dans le cloud public, presque toutes les charges de travail d'entraînement et d'inférence IA se produisent à la périphérie — sur les appareils, les passerelles et les serveurs sur site. »

Pour soutenir ce changement, les fabricants de puces IA et les fournisseurs de serveurs ont introduit des serveurs dédiés compatibles IA, spécialement conçus pour les environnements industriels. Par conséquent, une part croissante de l'infrastructure industrielle est désormais équipée de logiciels IA ou de puces spécialisées pour effectuer des inférences en temps réel.

Malgré l'abondance de données et de solutions disponibles, le déploiement de l'IA dans la fabrication n'a pas été aussi fluide que prévu. Les applications commercialement les plus matures restent la maintenance prédictive et la surveillance d'équipement, avec une base installée projetée à 9,8 millions et 6,7 millions d'unités respectivement d'ici 2024.

Nombre de ces appareils sont polyvalents, grâce aux avancées des puces IA. Des startups clés telles que Uptake, SparkCognition, FogHorn et Falkonry proposent des solutions à la fois cloud et edge qui surveillent la performance globale des actifs et les flux de processus.

L'inspection de défauts émerge comme un autre cas d'usage à forte croissance. La base installée pour cette application devrait passer de 300 000 en 2019 à plus de 3,7 millions d'ici 2024, notamment dans la fabrication électronique et des semi-conducteurs où des partenaires collaborent avec des fournisseurs de puces et de logiciels pour développer la vision machine pilotée par l'IA pour la détection de défauts au niveau des composants.

La technologie de vision machine traditionnelle reste populaire dans la fabrication pour sa répétabilité, sa fiabilité et sa stabilité. Cependant, les algorithmes d'apprentissage profond étendent ces capacités, permettant la détection d'anomalies inattendues, la découverte de nouvelles informations et le dépassement des limites des approches conventionnelles.

Les fabricants font face à une concurrence intense pour constituer et former des équipes internes de data science pour l'implémentation de l'IA. La plupart des professionnels de l'IA gravitent vers les grands acteurs du web ou les startups agiles, faisant de l'acquisition de talents un défi majeur pour les entreprises industrielles.

« Compte tenu de ce paysage, la voie la plus viable est le partenariat », note Su. « Collaborer avec des fournisseurs cloud, des startups IA pures, des intégrateurs de systèmes, des fabricants de puces et de serveurs, et des fournisseurs de connectivité est essentiel pour naviguer dans les divers cas d'usage de l'IA. »

Pour plus d'informations, visitez www.abiresearch.com.