Mặc dù vẫn còn nhiều vấn đề với Internet of Things (IoT) và IoT công nghiệp (IIoT) , nó đã không ngăn được nhiều công ty đang phát triển các ứng dụng và cơ sở hạ tầng IIoT phát triển các sản phẩm mới và thậm chí là liên minh. Một trong những liên minh đáng chú ý nhất trong những tuần gần đây là mối quan hệ đối tác được công bố gần đây giữa Google và Siemens , họ sẽ tập hợp các nguồn lực để tạo điều kiện tốt hơn cho các ứng dụng IIoT tốt hơn trong doanh nghiệp.
Điều này diễn ra sau thông báo hồi đầu tháng rằng Siemens có trụ sở tại TX có kế hoạch tích hợp dữ liệu trên đám mây của Google Cloud và công nghệ máy học / trí tuệ nhân tạo (AI / ML) với các giải pháp tự động hóa của nhà máy Siemens. Quan hệ đối tác là hợp lý và cả hai cùng nhau sẽ cho phép các tổ chức phát triển sự hiện diện IIoT mạnh mẽ và hiệu quả hơn.
Siemens đang tích hợp dữ liệu trên đám mây của Google Cloud và các công nghệ máy học / trí tuệ nhân tạo với nền tảng Industrial Edge của Siemens. Về phần mình, Siemens Digital Industries (DI) cung cấp cho các tổ chức khả năng triển khai tự động hóa và cung cấp cho họ các công cụ để số hóa cho phép tự động hóa toàn bộ chuỗi giá trị.
Sự hợp tác giữa Google và Siemens xoay quanh kế hoạch của Siemens nhằm tích hợp công nghệ dữ liệu trên đám mây và trí tuệ nhân tạo / máy học (ML) của Google Cloud với các sản phẩm tự động hóa của nhà máy thông qua nền tảng Siemens Industrial Edge .
Theo hai công ty, việc tích hợp công nghệ này sẽ cho phép các nhà sản xuất “hài hòa dữ liệu nhà máy của họ, chạy các mô hình AI / ML dựa trên đám mây trên nền dữ liệu đó và triển khai các thuật toán ở biên mạng. Điều này cho phép các ứng dụng như kiểm tra trực quan sản phẩm hoặc dự đoán sự hao mòn của máy móc trong dây chuyền lắp ráp. ”
Axel Lorenz, phó chủ tịch điều khiển tự động hóa nhà máy tại Siemens Digital Industries.Axel Lorenz, phó chủ tịch kiểm soát tự động hóa nhà máy tại Siemens Digital Industries cho biết:
“Tiềm năng trí tuệ nhân tạo có thể biến đổi hoàn toàn nền nhà máy còn lâu mới cạn kiệt. “Nhiều nhà sản xuất vẫn đang mắc kẹt trong các dự án thử nghiệm AI ngày nay; Chúng tôi muốn thay đổi điều đó.”
Khi được yêu cầu làm rõ liệu thỏa thuận này với Google có ảnh hưởng đến bất kỳ thỏa thuận đám mây nào khác mà Siemens có với các nhà cung cấp khác hay không — chẳng hạn như thỏa thuận được công bố rộng rãi của họ với S / 4 HANA Cloud cho nền tảng IoT Mindsphere của Siemens — người phát ngôn của Siemens cho biết, “Chúng tôi đang đưa khách hàng cơ hội — và cả giao diện — để có thể linh hoạt trong việc chọn nhà cung cấp đám mây mà họ thích . Chúng tôi cũng hợp tác với AWS và Alibaba, vì vậy đây là một phần mở rộng của các dịch vụ đám mây của chúng tôi nhằm mang lại cho khách hàng sự linh hoạt nhất. ”
Giải quyết sự tập trung ngày càng tăng của Google vào ngành, Alex West, nhà phân tích chính cấp cao tại Omdia, một công ty nghiên cứu và tư vấn, nói rằng “Google đã đến muộn với thị trường sản xuất, nhưng với thông báo tương đối gần đây về Google Cloud for Manufacturing.”
Việc gia tăng đáng kể sự hiện diện tại Hannover Messe 2021 nêu bật sự tập trung ngày càng tăng của họ trong việc tạo nền tảng cho AWS và Azure về các cơ hội công nghiệp. Ghi nhận thành tích hợp tác cao với Siemens trong dự án này, West cho biết quan hệ đối tác với Siemens sẽ cho phép Google tiếp cận với “phạm vi rộng nhất của các thiết bị công nghiệp, vì Siemens hiện chiếm khoảng một phần ba tổng số PLC được xuất xưởng trên toàn cầu”.
Cải thiện năng suất tại khu vực sản xuất
“Sự hợp tác” này, như các công ty đang gọi, được nhắm mục tiêu cụ thể vào các quy trình của nhà máy và nhằm mục đích cải thiện năng suất trên sàn cửa hàng. Để làm được điều đó, Siemens sẽ tích hợp dữ liệu trên đám mây của Google Cloud và công nghệ trí tuệ nhân tạo / máy học (AI / ML) với các giải pháp tự động hóa nhà máy của mình để giúp các nhà sản xuất đổi mới cho tương lai.
Trong khi dữ liệu đang thúc đẩy tất cả các quy trình của tổ chức trên khắp nơi làm việc kỹ thuật số, nhiều nhà sản xuất vẫn tiếp tục sử dụng phần mềm cũ và nhiều hệ thống để phân tích thông tin nhà máy, vốn tốn nhiều tài nguyên và yêu cầu cập nhật thủ công thường xuyên để đảm bảo độ chính xác.
Ngoài ra, trong khi các dự án AI đã được nhiều công ty triển khai tại các “ốc đảo dữ liệu” trên toàn bộ nhà máy, các nhà sản xuất đã phải vật lộn để triển khai AI trên quy mô lớn trong các hoạt động toàn cầu của họ.
Kết hợp dữ liệu trên đám mây của Google Cloud và các khả năng AI / ML với danh mục Tự động hóa Nhà máy Kỹ thuật số của Siemens, các nhà sản xuất sẽ có thể hài hòa dữ liệu nhà máy của họ, chạy các mô hình AI / ML dựa trên đám mây trên dữ liệu đó và triển khai các thuật toán ở biên mạng . Điều này cho phép các ứng dụng như kiểm tra trực quan sản phẩm hoặc dự đoán sự hao mòn của máy móc trong dây chuyền lắp ráp.
Triển khai AI cho khu vực sản xuất và tích hợp nó vào tự động hóa và mạng là một nhiệm vụ phức tạp, đòi hỏi kiến thức chuyên môn và các sản phẩm đám mây, đặc biệt là ở phần rìa. Mục tiêu hợp tác giữa Google Cloud và Siemens là làm cho việc triển khai AI kết nối với Industrial Edge – và việc quản lý nó ở quy mô lớn – dễ dàng hơn, tự động hóa các tác vụ thông thường và cải thiện chất lượng tổng thể tại cửa hàng.
Lực lượng số hóa thay đổi từng ngày
Sự gia tăng của các công nghệ như IoT, AI và 5G và tốc độ đổi mới nhanh chóng được thúc đẩy bởi các giải pháp do phần mềm xác định với các mô hình phân phối liên tục đang buộc các nhà công nghiệp phải thay đổi cách tiếp cận của họ. Đó là điều cần thiết để họ “vượt qua hố sâu” và duy trì tính cạnh tranh bởi vì không có đủ tiền trên thế giới để chống lại sự tấn công dữ dội của các nhà đổi mới mới, chưa kể đến sự thống trị ngày càng tăng của các công cụ mở rộng đám mây.
Do đó, điều này khiến ranh giới giữa OT và CNTT bị xóa nhòa, Jason Shepherd, VP Ecosystem tại Zededa có trụ sở tại San Jose, California , nói về mối quan hệ đối tác của Google Siements như sau :
Xu hướng này đã xuất hiện trong hơn bảy năm qua. GE Digital ra mắt với Predix vào năm 2014, nhưng không thành công vì họ đã cố gắng tham gia quá nhiều vào cả việc xây dựng nền tảng phần mềm Predix và các trung tâm dữ liệu CNTT của riêng họ.
Sau đó, Siemens ra mắt Mindsphere và ngay từ đầu đã quyết định không xây dựng trung tâm dữ liệu của riêng họ, triển khai nền tảng IoT công nghiệp của khách hàng trên cơ sở hạ tầng Azure và AWS (trong trường hợp này là IaaS). Đây là một chiến lược tốt hơn, nhưng vẫn đòi hỏi nhiều nỗ lực bên trong Siemens. Do đó, Mindsphere đã tạo ra tác động tối thiểu đến thị trường trong vài năm qua.
Hợp tác mở, ngày càng gia tăng mặc dù các cộng đồng nguồn mở như tổ chức LF Edge của Foundation , sẽ giúp các nhà cung cấp tránh “việc nặng nhọc không phân biệt” và tăng quy mô thông qua hiệu ứng mạng, như các mô hình mở đã được chứng minh là hoạt động trong thế giới CNTT trong nhiều năm.
Thậm chí, ông nói rằng tư duy legacy vẫn còn tồn tại và sự liên kết nội bộ trong các nhà cung cấp công nghiệp đương nhiệm tiếp tục là một vấn đề. Chỉ thị điều hành của Bill Rue về việc sử dụng Predix đã bị các đơn vị kinh doanh của GE xa lánh vì nền tảng này chưa trưởng thành và chưa đáp ứng được nhu cầu của họ, vì vậy các BU đã tìm đến các nhà cung cấp bên ngoài hoặc phát minh ra các giải pháp của riêng họ. Điều thú vị là ngay cả thông báo mới này của Siemens với Google cũng tương quan với các khoản đầu tư của tổ chức Mindsphere.
Sự hợp tác này được thúc đẩy bởi đơn vị kinh doanh phần cứng Simatic của Siemens, đơn vị đã mua Pixeom vào cuối năm 2019 để cho phép điều phối sản phẩm cung cấp Industrial Edge của họ cho các tầng nhà máy. Pixeom cũng đã có mối quan hệ thiết lập với Google , vốn là mô liên kết dẫn đến sự hợp tác chính thức hơn này. Khi làm như vậy, nhóm Simatic đã tạo ra một cách hiệu quả đề nghị đầy đủ để cạnh tranh hiệu quả với nỗ lực Mindsphere của chính Siemens.
Liên quan đến tất cả những điều này là vai trò của không gian AI / ML sẽ thực hiện theo thời gian. Các khuôn khổ phần mềm AI như TensorFlow do Google điều khiển sẽ trở nên chuẩn hóa hơn như một phần của cơ sở hạ tầng nền tảng và các thuật toán, kiến thức miền và dịch vụ trên cùng sẽ là nơi các nhà phát triển tiếp tục phân biệt một cách có ý nghĩa.
“Việc các công ty công nghiệp như Siemens ngày càng phát triển dựa trên các nền tảng và cơ sở hạ tầng được cung cấp bởi các công ty mở rộng đám mây, tập trung vào sự khác biệt thông qua kiến thức miền của họ cũng như phần cứng và phần mềm công nghiệp nhất thiết phải là duy nhất.
Bị mắc kẹt trong phần mềm legacy
Eden Cheng marketing là giám đốc và đồng sáng lập của nhà phát triển phần mềm WeInvoice có trụ sở tại Singapore . Ông chỉ ra rằng với dữ liệu chủ yếu thúc đẩy hầu hết các quy trình công nghiệp ngày nay, hầu hết các nhà sản xuất vẫn đang gặp khó khăn trong việc sử dụng phần mềm và chương trình cũ để phân tích thông tin về nhà máy. Điều này thường không hiệu quả và nhàm chán vì nó yêu cầu cập nhật thủ công nhất quán để đảm bảo độ chính xác. Hơn nữa, trong khi các dự án AI thường được nhiều nhà lãnh đạo công nghiệp cấy ghép trên các tầng nhà máy của họ, nhiều nhà sản xuất vẫn không thành công trong việc cố gắng triển khai hiệu quả AI trên hầu hết các hoạt động toàn cầu của họ.
Với sự hợp tác này, Google sẽ có thể cung cấp cho Siemens cơ hội để hài hòa dữ liệu nhà máy của mình, chạy các mô hình AI / ML dựa trên đám mây và triển khai hiệu quả các thuật toán ở biên mạng. Điều này có thể dẫn đến việc tạo ra các ứng dụng có thể xử lý các công việc, như kiểm tra sản phẩm bằng mắt hoặc dự đoán mức độ hao mòn của máy móc dây chuyền lắp ráp.
“Mặc dù việc triển khai các chương trình phần mềm AI và tích hợp chúng trên sàn nhà máy tự động thường là một quá trình phức tạp, nhưng có thể nói rằng sự hợp tác thành công giữa hai gã khổng lồ này có thể giúp ích đáng kể trong việc trao quyền cho nhân viên, tự động hóa các nhiệm vụ thông thường cũng như cải thiện chất lượng sản phẩm tổng thể trên sàn nhà máy cho Siemen, ”ông nói.
Nói cách khác, sự kết hợp cả chuyên môn công nghiệp và công nghệ của Siemens và Google có ý nghĩa trong việc mang lại các giải pháp AI toàn diện vượt ra ngoài các dự án thử nghiệm và trường hợp thử nghiệm, không chỉ cho Siemens mà còn cho các nhà lãnh đạo ngành khác ở các thị trường tương tự.
Tham vọng của Siemens
Google không phải là giới hạn cho tham vọng của Siemens trong lĩnh vực IIoT. Gần đây, họ cũng đã công bố mối quan hệ đối tác mới với Tangent Works cho ‘công nghệ InstantML để bổ sung vào MindSphere, mang đến cho nó các khả năng AI mới cho AI cho IIoT
Giải pháp AI cho mọi người mới tích hợp sức mạnh của công nghệ Tangent Works InstantML vào MindSphere, IoT công nghiệp như một giải pháp dịch vụ của Siemens, cho phép người dùng sử dụng dữ liệu IoT do MindSphere của Sieman thu thập để tạo ra những hiểu biết mới mà không cần đào tạo mô hình phức tạp và sự quản lý.
Nhiều tổ chức vẫn đang đấu tranh để mở rộng quy mô các dự án chuyển đổi kỹ thuật số của họ và sử dụng dữ liệu IoT được thu thập bằng công nghệ AI và máy học (ML) tiên tiến. Đây là một vấn đề nan giải vì ML mang lại cơ hội lớn cho các ứng dụng công nghiệp. Tuy nhiên, nó thường đòi hỏi kiến thức sâu sắc về số liệu thống kê nâng cao và cách nó được áp dụng trong các trường hợp sử dụng công nghiệp, cũng như nguồn lực khan hiếm và đắt đỏ của các chuyên gia khoa học dữ liệu.
“Chúng tôi đang chứng kiến những khoản đầu tư lớn vào kỹ thuật số và AI khi các công ty sẵn sàng cho các hoạt động sau COVID-19. Knud Lasse Lueth, Giám đốc điều hành tại IoT Analytics, cho biết ngay trước đại dịch, nghiên cứu của chúng tôi đã chỉ ra rằng sự thiếu hụt nhân tài kỹ thuật số, đặc biệt là trong CNTT và khoa học dữ liệu, là thách thức lớn nhất đối với các công ty đang tìm cách hiện thực hóa các sáng kiến IoT, Công nghiệp 4.0 và AI.
“Thách thức này sẽ chỉ trở nên tồi tệ hơn trong những năm tới và hầu hết các công ty chỉ đơn giản là sẽ không tìm được các chuyên gia có thể xây dựng các mô hình học máy và tích hợp chúng vào các hoạt động hàng ngày. Các công ty không thể tìm thấy hoặc không đủ khả năng cung cấp những nhân viên kỹ thuật số chuyên môn cao này sẽ chuyển sang sử dụng các công cụ phần mềm mã thấp để trao quyền cho nhân viên không chuyên về kỹ thuật, hoặc ‘nhà phát triển công dân’. ”
