Rychlé přijetí umělé inteligence (AI) v průmyslových podnicích mění způsob, jakým organizace nahlížejí na cloudové strategie a implementují je. Průmyslové podniky generují ohromné množství dat – od senzorů ve výrobě až po systémy dodavatelského řetězce – a efektivní využití těchto dat se stává klíčovým konkurenčním faktorem.
Pro představu o rozsahu: Společnost ABI Research předpovídá, že průmyslové podniky do roku 2030 vygenerují ohromujících 4,4 zettabajtů (ZB) dat. Nicméně pouze asi pět procent z nich je správně využito, protože data jsou uložena v různých oddělených systémech.
Od prediktivní údržby po optimalizaci dodavatelského řetězce v reálném čase – případy využití AI pohánějí zásadní transformaci IT infrastruktury. V roce 2025 se tento trend zrychlí, přičemž podniky budou upřednostňovat cloudová řešení, která podporují pokročilé procesy řízené AI a zároveň řeší výzvy spojené se škálovatelností, latencí a dodržováním předpisů. Dodavatelé se ocitnou v čele této evoluce a budou muset poskytovat řešení na míru, která splňují složité požadavky průmyslových prostředí.
Případy využití AI v průmyslových podnicích vyžadují obrovský výpočetní výkon, bezproblémovou integraci dat a analytické schopnosti v reálném čase. Tyto potřeby nutí podniky přepracovat své digitalizační strategie v několika směrech.
Za prvé, průmyslové společnosti se odklánějí od univerzálního přístupu ke cloudu. Myšlenka hybridní cloudové architektury, která kombinuje veřejný a soukromý cloud s on-premises systémy, začíná nabývat na významu a v roce 2025 získá větší pozornost. Tyto konfigurace umožňují podnikům zpracovávat citlivé nebo na latenci náročné úlohy lokálně, zatímco využívají škálovatelnost veřejného cloudu pro méně kritické operace, jako je trénování AI modelů.
Protože průmyslové aplikace řízené AI často vyžadují zpracování dat s nízkou latencí, bude nutné integrovat zdroje edge computingu do komplexní cloudové strategie. Edge zařízení mohou předzpracovávat data lokálně, čímž se snižuje potřeba přenosů dat do cloudu a zpět. Například AI algoritmy na výrobní lince mohou analyzovat výkon strojů v reálném čase a do cloudu odesílat pouze agregované poznatky.
Zdroj: rcrwireless
Zdroj: CLOUD & BACKUP NETWORK NEWS
