适当利用人工智能可以使制造商获得针对其个性化运营的基于数据的洞察力

除了彻底改变工业维护方法之外，人工智能还可能影响生成设计，增强机器人协作和增进市场了解。

正如ABI的最新报告所显示的那样，市场正在稳步拥抱AI的潜力。具体来说，到2024年，工业制造中支持AI的设备的总安装量预计将达到1540万。因此，对在制造业中部署AI的需求已导致致力于AI算法的初创公司的出现，从而增加了除了基于机器视觉的解决方案之外，还可以在制造环境中优化生产流程。这些AI算法可以发现模式，识别条件并提供有关当前操作状态和异常的预警和解释。ABI研究公司，在全球高科技市场咨询公司，发现SparkCognition和视机是在工业AI专注于生产过程优化的领导者。

Sight Machine总裁兼首席执行官乔恩·索贝尔(Jon Sobel)表示：“人工智能是一种很有前途的水平技术，但对制造商而言，它本身无能为力，除非他们为自己的行业量身打造了将工厂数据转化为人工智能可以工作的信息的产品。” “我们很高兴看到ABI意识到以制造业为中心的产品平台的价值。随着所有这些努力都从试点转移到了多工厂部署中，我们很高兴看到制造商能够如此迅速地加速进步。”

ABI的工业AI竞争评估对Falkonry，FogHorn，Maana，Presenso，Sight Machine，SparkCognition和Uptake的整体效率提升进行了分析并排名了7家供应商。对于这一竞争性评估，创新分数检查了供应商软件的技术能力，而实施分数则侧重于供应商提供其解决方案并将其与诸如GE，西门子，ABB和博世等现有企业的现有解决方案集成的商业能力。垂直制造业。

“尽管有很多公司提供工业AI解决方案，从云服务提供商到系统集成商，但这项竞争性评估的重点是纯粹的工业AI软件供应商。此次竞争评估中列出的所有7家供应商都将重点放在开发AI软件上，以提高工业和制造业应用的整体效率。” ABI Research首席分析师Lian Jye Su解释说。这些供应商与各种公共云供应商，系统集成商，芯片组和工业设备制造商建立了合作伙伴关系，从而允许其解决方案部署在设备，网关和本地服务器上。

Su说：“ SparkCognition和Sight Machine都具有强大的优势，具有先进的自动化机器学习功能和庞大的客户群，并且具有可与现有工业和制造软件共存的可互操作解决方案。”“目前，大多数AI解决方案都可以收集数据并执行半监督的机器学习以产生见解和建议。自动化机器学习的兴起将使AI专家摆脱繁琐的AI优化​​任务，使他们能够探索新的AI用例。”

Sight Machine首席产品官John Merrells说：“从上游到下游的整个过程的观点，制造商可以摆脱大多数供应商提供的单点解决方案和咨询项目。”“管理人员可以跟踪其工厂的效率和有效性，工程师可以针对质量，可用性和性能的混合进行优化，并且操作员有权采取行动来实现其生产目标。”

两家供应商之后分别是Uptake，FogHorn和Falkonry。这组参与者在竞争评估的特定部分中展示实力。作为创新的领导者，Falkonry提供了出色的创新解决方案，尤其是在云到边缘数据采集方面，许多竞争对手仅提供基于云的解决方案。另一方面，Uptake是实施的领导者，因为它在各个行业的预测性维护中都有很强的实力，势必会很好地转化为客户获取。但是，Uptake的解决方案仅限于云计算，但与边缘AI专家FogHorn的合作关系将使两家公司都能够创建边缘到云AI功能，这使它们在未来几年成为强大的挑战者。