Les applications d'IA traditionnelles s'appuient généralement sur des serveurs cloud pour la formation des modèles, l'inférence et l'analyse des données, tandis que les appareils d'extrémité collectent les données et les téléchargent vers le cloud. Dans les environnements de fabrication industrielle, cependant, cette approche peut être limitée par la latence du réseau, la fiabilité de la connectivité, la sécurité des données, les coûts de bande passante et la nécessité d'un fonctionnement continu. Par conséquent, de plus en plus d'entreprises adoptent des architectures d'IA en périphérie, déployant l'inférence d'IA, le traitement des données et des capacités de prise de décision sélectionnées sur des PC industriels, des passerelles en périphérie et des appareils intelligents situés plus près de la source de données.
Par exemple, sur une ligne de production automatisée, des caméras industrielles capturent des images de produits, et un ordinateur en périphérie utilise des modèles d'IA pour identifier les défauts en temps réel avant d'envoyer les résultats au système de contrôle de production. L'inspection est effectuée localement, tandis que le cloud gère les mises à jour des modèles, l'agrégation des données, l'analyse inter-usines et l'optimisation à long terme.L'IA en périphérie ne remplace pas le cloud computing. Au lieu de cela, elle permet une architecture collaborative dans laquelle les modèles sont entraînés dans le cloud, l'inférence est effectuée en périphérie et les actions sont exécutées par les appareils d'extrémité.C'est un moteur important de la transition des PC industriels des terminaux de contrôle conventionnels vers des plateformes de calcul intelligentes.
Ces dernières années, les entreprises industrielles ont réorienté leur attention des projets de preuve de concept d'IA vers le déploiement dans les flux de travail de production réels. La série de recherches de Cisco sur l'état de l'IA industrielle examine comment les organisations industrielles adoptent l'IA et font évoluer leur technologie opérationnelle et leur infrastructure réseau. Un message cohérent émerge de cette recherche :le succès de l'IA industrielle dépend non seulement des modèles et de la puissance de calcul, mais aussi de la connectivité de l'atelier, de l'acquisition de données, de l'intégration des systèmes et de la gestion de la sécurité.Pour les fabricants de PC industriels, la concurrence va donc au-delà de la fourniture de matériel informatique pour se concentrer sur des plateformes intégrées qui combinent le traitement de l'IA, la connectivité réseau, la gestion de la sécurité et l'intégration des systèmes.
Les fournisseurs de solutions informatiques industrielles intègrent de plus en plus l'IA en périphérie, la robotique et l'intégration des systèmes dans leurs stratégies de produits et d'écosystèmes. Advantech, ADLINK et d'autres sociétés d'informatique embarquée continuent d'investir dans le matériel d'IA en périphérie, les chaînes d'outils logicielles, la gestion des appareils et les solutions spécifiques à l'industrie. Ces développements indiquent quele marché de l'informatique industrielle va au-delà de la concurrence basée uniquement sur le matériel IPC traditionnel. La différenciation dépend de plus en plus de l'accélération de l'IA, des écosystèmes logiciels, de la gestion des appareils et de la connectivité.La valeur d'un PC industriel résidera de plus en plus non pas simplement dans la fourniture d'un ordinateur, mais dans la fourniture d'une plateforme de calcul en périphérie capable d'exécuter des applications d'IA de manière fiable sur la durée.
Les PC industriels traditionnels géraient principalement l'acquisition de données, les communications PLC, l'interaction homme-machine et la surveillance de la production. Avec l'utilisation croissante de la vision IA, de l'inspection intelligente et de la robotique autonome, les PC industriels assument des charges de travail plus exigeantes, notamment la détection des défauts de produits, la maintenance prédictive des équipements, la perception robotique, la surveillance de la sécurité industrielle et la gestion intelligente des entrepôts. Dans une architecture informatique hétérogène typique, le CPU gère le contrôle général et la planification du système, le GPU effectue le calcul parallèle et l'inférence de vision, et le NPU accélère l'inférence d'IA économe en énergie.Le calcul hétérogène devient une direction de conception importante pour les appareils d'IA en périphérie de nouvelle génération.
L'IA physique vise à permettre aux systèmes d'IA de comprendre le monde réel et d'accomplir des tâches physiques grâce à des robots et des équipements d'automatisation. Les applications comprennent les robots humanoïdes, les bras robotiques industriels, les robots mobiles autonomes (AMR) et les véhicules à guidage automatique (AGV), les robots d'inspection et les systèmes d'entreposage automatisés. Les robots doivent se connecter aux caméras, aux capteurs, aux actionneurs et aux terminaux de contrôle. À mesure que les tâches évoluent de l'exécution d'actions individuelles à la perception autonome et à la collaboration complexe, les plateformes informatiques doivent traiter davantage de données en temps réel.Les robots industriels deviennent donc des points d'extrémité importants pour l'informatique en périphérie, tandis que les ordinateurs en périphérie fournissent une partie essentielle des capacités de perception, d'inférence et de communication qui les soutiennent.
Sur les lignes de production de la fabrication de semi-conducteurs, des composants automobiles, de l'électronique et de l'emballage alimentaire, les caméras industrielles sont utilisées pour l'inspection de la qualité, la mesure dimensionnelle et l'analyse des défauts. À mesure que le nombre de caméras, la résolution des images et la complexité des algorithmes d'IA augmentent, le volume de données générées sur l'atelier augmente également. Un flux de travail typique implique des caméras industrielles capturant des images, les transmettant sur un réseau à un ordinateur en périphérie, exécutant des modèles de vision sur un GPU ou un NPU, renvoyant les résultats d'inspection au système de contrôle de production et synchronisant les données d'inspection avec le cloud. La vidéo multi-flux, les terminaux de vision sans fil et les équipements d'inspection mobiles nécessitent une connectivité fiable et un débit de données suffisant.Il est important de noter que le chemin de données principal pour la vision industrielle continuera souvent d'utiliser l'Ethernet industriel ou des interfaces dédiées, en fonction des exigences de bande passante, de distance et de déterminisme. Le Wi-Fi est généralement mieux positionné comme une option complémentaire pour le déploiement sans fil, les points d'extrémité mobiles et la maintenance à distance.
Le déploiement commercial de l'IA industrielle nécessite plus que des GPU. Il dépend également de la compatibilité de l'architecture du processeur, du déploiement et des mises à jour des modèles, de la gestion des applications conteneurisées, de la surveillance à distance des appareils, de la cybersécurité et de la maintenance à long terme. Les fournisseurs de plateformes informatiques industrielles utilisent des kits de développement logiciel, le support Linux, la gestion des conteneurs, les mises à jour par liaison radio (OTA) et la gestion du cycle de vie des appareils pour simplifier le processus de développement, de validation et de mise à l'échelle des applications d'IA.Pour les fournisseurs de modules sans fil, la disponibilité des pilotes, la compatibilité Linux, les SDK, la documentation technique et les capacités d'intégration de la plateforme seront des facteurs importants dans les décisions d'achat des clients.
La croissance de l'IA industrielle impose de nouvelles exigences aux réseaux industriels. Les robots mobiles ont besoin d'une connectivité sans fil persistante, les caméras industrielles doivent transmettre des données d'image, les terminaux de maintenance à distance ont besoin d'un accès aux informations sur les équipements, et plusieurs ordinateurs en périphérie doivent échanger des données. Les réseaux industriels filaires traditionnels restent essentiels, mais la connectivité sans fil peut offrir une plus grande flexibilité pour les équipements mobiles, les lignes de production flexibles et les déploiements temporaires. Les rapports de suivi WLAN d'entreprise d'IDC peuvent aider à illustrer l'adoption du Wi-Fi 7 dans l'infrastructure réseau d'entreprise.Cependant, le marché des points d'accès d'entreprise doit être distingué du marché des modules sans fil : les parts d'expédition ou de revenus des points d'accès ne doivent pas être considérées comme des indicateurs directs de la demande ou des expéditions de modules Wi-Fi industriels.
Le Wi-Fi 7 (IEEE 802.11be) introduit des améliorations dans la bande passante des canaux, la modulation, le fonctionnement multi-liens (MLO) et les communications multi-utilisateurs.Pour l'informatique en périphérie IA et les PC industriels, sa valeur ne se limite pas aux débits de données de pointe. Il offre également des capacités de connectivité supplémentaires pour les applications à large bande passante, les appareils multiples connectés et les environnements sans fil difficiles.
Le Wi-Fi 7 prend en charge des bandes passantes de canal allant jusqu'à 320 MHz dans la bande des 6 GHz, doublant la bande passante maximale de 160 MHz disponible avec le Wi-Fi 6/6E. Cela crée des avantages potentiels pour la vidéo haute définition multi-flux, le transfert de données de vision industrielle, les terminaux d'inspection industriels sans fil et les transferts de fichiers volumineux. L'accès aux canaux de 320 MHz dépend de la disponibilité du spectre pertinent de 6 GHz dans chaque marché cible. Le débit réel est également affecté par la distance, la qualité du signal, les interférences, la conception de l'antenne et la configuration du réseau.
Le Wi-Fi 7 introduit la modulation 4096-QAM. Dans des conditions de signal idéales, il peut transmettre plus de données par unité de temps que la modulation 1024-QAM utilisée par le Wi-Fi 6. Cependant, une modulation d'ordre supérieur nécessite également une meilleure qualité de signal. Les équipements métalliques, les structures d'usine, les interférences électromagnétiques et la mobilité des appareils peuvent tous affecter les performances réelles.
Le MLO permet à un appareil de communiquer sur plusieurs liens de bande de fréquences et de planifier ces liens en fonction des capacités de l'appareil et des conditions du réseau. Les avantages potentiels comprennent une meilleure connectivité dans les environnements sans fil complexes, une utilisation plus efficace des ressources de liaison, une latence réduite dans certains scénarios et une plus grande flexibilité de connexion.Le MLO ne doit pas être interprété comme une garantie d'itinérance totalement transparente ou de communications industrielles déterministes en temps réel. Ses capacités réelles dépendent de la mise en œuvre par l'appareil client, le point d'accès et le chipset.
En plus de l'accès au réseau local, les appareils d'informatique en périphérie industrielle peuvent avoir besoin de communiquer avec des périphériques à proximité, tels que des capteurs Bluetooth, des outils de mise en service industriels, des appareils d'interface homme-machine sans fil, des étiquettes de suivi d'actifs et des équipements de mesure. Le Wi-Fi est utilisé pour la connectivité réseau locale à haute vitesse, tandis que le Bluetooth prend en charge les communications à courte portée et l'interaction avec les périphériques. La combinaison des deux protocoles peut réduire la complexité de conception associée aux modules de connectivité séparés. Les résultats réels dépendent cependant de la coexistence des radios, de la disposition des antennes, du support des pilotes et des exigences de l'appareil final.
Alors que les PC industriels évoluent des terminaux informatiques conventionnels vers des plateformes d'informatique en périphérie IA, les modules sans fil doivent s'adapter aux nouvelles architectures d'appareils. Les exigences de connectivité d'un PC industriel dépendent principalement de son environnement d'installation, des interfaces de la plateforme hôte, de l'espace disponible et des fonctions de communication prévues.
L'O2072PM est un module combiné Wi-Fi 7 et Bluetooth 6.0 de QOGRISYS. Il présente un facteur de forme de 22 × 30 mm et une interface M.2 PCIe. Selon les informations produit, ses caractéristiques clés comprennent la plateforme Qualcomm QCC2072, un fonctionnement tri-bande 2,4 GHz/5 GHz/6 GHz, le MIMO 2T2R, un débit PHY théorique maximal de 5,8 Gbit/s et des améliorations Wi-Fi 7. Les interfaces M.2 sont largement utilisées dans les ordinateurs embarqués et les cartes mères industrielles. Les cartes mères industrielles, les plateformes informatiques embarquées et les ordinateurs d'IA en périphérie équipés d'un slot M.2 compatible et d'une interface hôte peuvent intégrer la connectivité sans fil dès la conception de la carte mère. Les applications potentielles comprennent les PC industriels, les boîtiers d'IA en périphérie, les plateformes informatiques pour robots et certains systèmes de vision industrielle. Pour le chemin de données principal dans les applications de vision industrielle, les concepteurs doivent évaluer si l'Ethernet industriel ou une interface dédiée reste nécessaire en fonction des exigences de bande passante, de distance et de déterminisme. L'interface hôte Bluetooth, le support des pilotes, la compatibilité du système d'exploitation et les détails d'intégration de la plateforme doivent également être vérifiés par rapport à la documentation produit pertinente.
L'O2072PB présente un facteur de forme compact de 13 × 15 mm, ce qui le rend adapté aux conceptions de cartes mères embarquées avec un espace limité. Selon les informations produit, ses caractéristiques clés comprennent la plateforme Qualcomm QCC2072, le Wi-Fi 7 et le Bluetooth 6.0, un fonctionnement 2,4 GHz/5 GHz/6 GHz, le MIMO 2T2R et un débit PHY théorique maximal de 5,8 Gbit/s.Sa principale valeur réside dans l'intégration compacte plutôt que dans la simple recherche de vitesses sans fil plus élevées.Le facteur de forme plus petit du module peut offrir une plus grande flexibilité de disposition pour les terminaux de vision IA, les passerelles industrielles compactes, les appareils de contrôle intelligents et les systèmes robotiques embarqués. Les conceptions finales doivent toujours tenir compte du placement de l'antenne 2T2R, de l'isolation RF, de la gestion thermique, des interférences des composants voisins et de la structure mécanique du boîtier fini.
Dans la fabrication de semi-conducteurs, l'électronique automobile, l'électronique grand public et la fabrication de précision, la vision industrielle est déjà utilisée pour l'inspection de la qualité des produits, la mesure dimensionnelle et l'analyse des défauts. Les modèles de vision IA permettent aux systèmes d'inspection de gérer des tâches de traitement d'images plus complexes. Pour les terminaux de vision prenant en charge le transfert de données sans fil, la maintenance à distance ou la collaboration multi-appareils, le Wi-Fi 7 peut servir d'option de connectivité complémentaire.
Les robots doivent rester connectés aux plateformes informatiques, aux systèmes de gestion et aux autres équipements. Le Wi-Fi 7 peut fournir un accès sans fil à haute vitesse, une mise en service et un transfert de données pour certains systèmes robotiques, tandis que le Bluetooth peut prendre en charge les périphériques et les interactions à courte portée.
Les ordinateurs industriels en périphérie sont déployés à proximité des équipements pour gérer l'acquisition de données, l'inférence d'IA, la surveillance des appareils et la connectivité cloud. Leurs interfaces comprennent couramment Ethernet, USB, PCIe, RS-485, Wi-Fi et Bluetooth.
Dans les services publics d'électricité, les installations pétrochimiques, les systèmes de transport ferroviaire et les grands parcs industriels, les robots d'inspection collectent des vidéos haute définition, des images thermiques, des relevés de température et des données sur l'état des équipements. L'IA en périphérie peut effectuer localement une analyse d'images et une détection d'anomalies. Le Wi-Fi 7 peut fournir un accès réseau à haut débit pour les équipements d'inspection mobiles dans les installations dotées d'une infrastructure sans fil appropriée.
La maintenance des équipements industriels devient de plus en plus à distance et numérisée. Le Wi-Fi 7 peut fournir une connectivité réseau sans fil à haut débit pour les PC industriels, tandis que le Bluetooth peut prendre en charge l'interaction avec les périphériques à proximité. Pour les fabricants d'équipements, ces capacités peuvent rendre le déploiement et la maintenance plus flexibles.
L'entreposage intelligent combine identification basée sur l'IA, coordination de flottes de robots, tri automatisé et gestion numérique. Les équipements mobiles doivent communiquer avec les systèmes de gestion d'entrepôt, les plateformes informatiques en périphérie et les réseaux d'accès sans fil. La bande passante élevée et les capacités multi-liens du Wi-Fi 7 offrent une autre option de connectivité pour les environnements avec des déploiements d'appareils sans fil denses. Les déploiements réels doivent toujours être validés pour l'itinérance, la couverture, les transitions réseau et la stabilité de la latence.
IDC suit les dépenses mondiales en infrastructure IA, y compris le calcul accéléré, les serveurs, le stockage et les domaines connexes. Ces chiffres d'investissement reflètent le développement plus large de l'infrastructure IA, mais ils ne doivent pas être interprétés comme la taille du marché de l'IA en périphérie industrielle ni utilisés pour estimer directement la demande de modules Wi-Fi. Pour le secteur de l'informatique industrielle, une question plus pertinente est de savoir comment les capacités de calcul IA s'étendent des centres de données aux usines, entrepôts, systèmes de transport et infrastructures énergétiques. Lors de la citation de la dernière édition de l'IDC's Worldwide Quarterly AI Infrastructure Tracker, spécifiez la date de publication du rapport, le trimestre de reporting, la devise et les catégories de dépenses couvertes.
La prochaine phase de l'IA industrielle impliquera plus que le déploiement d'un nombre limité de systèmes d'inspection par vision IA. Les capacités d'IA devraient s'étendre à davantage d'équipements de production, de zones d'usine et de systèmes de gestion. Les plateformes informatiques en périphérie devront traiter les données localement tout en se coordonnant avec les plateformes cloud, les réseaux industriels et les appareils mobiles.
Avec la généralisation des systèmes de vision IA, des robots et des appareils industriels mobiles, les environnements industriels nécessiteront une gamme plus large d'options de connectivité sans fil. Le Wi-Fi 7 offre de nouvelles capacités pour les communications à large bande passante et multi-liens, mais la valeur du déploiement dépendra toujours de la couverture réseau, des réglementations sur le spectre, des capacités des points d'accès, de la compatibilité des points d'extrémité et de la validation sur site.
