İçinde bulunduğumuz bu günler sanırım yapay zekanın hayatımızı her yönüyle nasıl değiştirdiğine tanıklık edeceğimiz bir zamanlar. Birbiri ardına kullanıma sunulan yapay zekalar, hayatımızı kolaylaştırmakta ve işlerimizi hızlandırmakta... Aslına bakarsanız yapay zeka denilince çok geniş bir alanı içermekte fakat bu yazımızda sadece üretim alanlarında yapay zeka nerelerde kullanılmakta, nasıl sonuçlar alınmakta hep birlikte öğreneceğiz...
Yapay zeka, imalat sektörünü tamamen dönüştürme potansiyeline sahiptir. Olası avantajlara örnek olarak artan üretkenlik, azalan giderler, artan kalite ve azalan arıza süreleri verilebilir. Büyük fabrikalar bu teknolojiden faydalanabilecek olanlardan sadece birkaçı. Birçok küçük işletmenin, yüksek değerli, düşük maliyetli yapay zeka çözümlerine ulaşmanın ne kadar kolay olduğunun farkına varması gerekiyor...
Endüstriyel IoT ve akıllı fabrikalar tarafından günlük olarak üretilen çok fazla veri ile yapay zekanın üretimde birçok potansiyel kullanımı vardır. Üreticiler, verileri daha iyi analiz etmek ve kararlar almak için makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme sinir ağları gibi yapay zeka (AI) çözümlerine giderek daha fazla yöneliyor.
Kestirimci bakım genellikle üretimde yapay zekanın bir uygulaması olarak lanse edilmektedir. Yapay zeka (AI), arıza tahminini ve bakım planlamasını iyileştirmek için üretim verilerine uygulanabilir. Bu, üretim hatları için daha az maliyetli bakımla sonuçlanır.
Daha doğru talep tahmini ve daha az malzeme israfı dahil olmak üzere üretimde yapay zekanın daha birçok uygulaması ve faydası mümkündür. Endüstriyel üretim ortamlarında insanlar ve makinelerin yakın işbirliği içinde olması gerektiğinden, yapay zeka (YZ) ve üretim el ele gitmektedir.
Yapay zeka, görüntü ve video tanıma, kuralcı modelleme, akıllı otomasyon, gelişmiş simülasyon ve karmaşık analitik gibi zekayı temsil ettiği düşünülen öğrenme sistemi yetenekleri için kullanılan kolektif bir terimdir. Üretim süreçleri bağlamında, YZ kullanım örnekleri aşağıdaki teknolojiler etrafında dönmektedir:
Makine öğrenimi: Açıkça programlanmadan altta yatan kalıplardan otomatik olarak öğrenmek için algoritmaları ve verileri kullanmak.
Derin öğrenme: Görüntü ve video gibi şeyleri analiz etmek için sinir ağlarını kullanan makine öğreniminin bir alt kümesi.
Otonom nesneler: İşbirlikçi robotlar veya bağlı araçlar gibi görevleri kendi başlarına yöneten YZ ajanları.
Üretim için YZ'nin 2020'de 1,1 milyar dolardan 2026'ya kadar 16,7 milyar dolara çıkması bekleniyor - yüzde 57'lik şaşırtıcı bir artış. Büyüme temel olarak büyük verinin mevcudiyetine, artan endüstriyel otomasyona, gelişen bilgi işlem gücüne ve daha büyük sermaye yatırımlarına bağlanıyor.
Aşağıda, yapay zekanın imalatta nasıl uygulanabileceğine dair örnekler yer almaktadır:
İlk aşama, insanların nasıl yaptığını görerek yapay zekaya bir görevi yerine getirmeyi öğretmek olacaktır. Bu şekilde yapılırsa, yalnızca ilerleme kaydedilmekle kalmayacak, aynı zamanda genişleme de sürdürülecektir. Yeterli zaman ve pratikle, kendi kendine öğrenecek ve sürekli gözetim olmadan çok çeşitli görevleri yerine getirebilecektir.
Kitle kaynak kullanımı bir sonraki mantıklı adımdır. Bu yöntemi kullanarak, bir yapay zekayı eğitmek için genel halktan veri toplayabilirsiniz. Bunu bir anda başarabilir ve ardından sonuçları depoladığı diğer her şeyle karşılaştırabilir. Sonuç, kolektif bilgeliğe erişimi olan ve "kovan zihni" ya da herkesin bildiğini bilme yeteneğine sahip bir YZ olacaktır.
YZ'nin denetlenmesi nihayet denetimsiz öğrenmenin kullanılmasıyla mümkündür. Bu, özel olarak talimat verilmeden bilgi edinebileceği anlamına geliyor. Peki yeni bilgileri nasıl edinecek? Takviyeli öğrenme adı verilen bir teknik kullanacaklar.
Gelecekteki Sorunların Önlenmesi
Yapay zeka (AI) çözümleri, çalışan ekipmanın ne zaman bozulacağını veya bozulup bozulmayacağını tahmin etmede üreticilere yardımcı olur, böylece arıza gerçekleşmeden önce bakım ve onarım planlanabilir.
Yaratıcı Üretim
Üretken tasarımda, mühendisler tarafından kullanılan tasarım sürecini taklit etmek için makine öğrenimi algoritmaları kullanılır. Üreticiler bu tekniği kullanarak tek bir ürün için hızlı bir şekilde yüzlerce tasarım seçeneği üretebilir.
Hammadde Fiyatlarının Tahmini
Yapay zeka destekli yazılımlar, emtia fiyatlarını insanlardan daha doğru bir şekilde tahmin edebiliyor ve bu tahminler zamanla gelişiyor.
Aspect Analytics
Edge analitiği, hızlı ve merkezi olmayan içgörüler sunmak için makine sensörlerinden toplanan veri setlerini kullanır.
Kalite Kontrolleri
Bir hizmet veya üründe istenen kalite derecesinin korunması kalite güvencesi olarak bilinir. Yapay zeka sistemleri, yapay görme teknolojisini kullanarak normdan sapmaları tespit edebilir, çünkü kusurların çoğu kolayca görülebilir.
Robotik
Genellikle üretim robotları olarak bilinen endüstriyel robotlar, monoton işlemleri otomatikleştirir, insan hatasını ortadan kaldırır veya büyük ölçüde azaltır ve insan çalışanların dikkatini işin daha karlı kısımlarına yeniden odaklar.
Süreç İyileştirme
Kuruluşlar, yapay zeka destekli yazılımların kullanımıyla süreçleri optimize ederek sürdürülebilir üretim seviyelerine ulaşabilir.
Atölye Performansının Artırılması
Dijital ikiz, potansiyel kalite sorunlarını veya ürünün performansının beklentilerin altında kaldığı alanları tespit etmek amacıyla üretim döngüsünü izlemek ve incelemek için kullanılabilir.
Lojistikte Yapay Zeka
Aşırı stoklama veya eksik stoklamadan kaynaklanan üretim kayıpları süregelen sorunlardır. İsraf ve azalan karlar aşırı stoklamanın tipik sonuçlarıdır. Ürünler uygun şekilde stoklandığında işletmeler satış, para ve himaye kazanabilir.
Yapay Zeka Robotları - Robotik Süreç Otomasyonu
Yaygın olarak "endüstriyel robotlar" olarak bilinen üretimde robotik, monoton işlemlerin otomasyonuna, insan hatasının ortadan kaldırılmasına veya azaltılmasına ve insan emeğinin daha yüksek değerli faaliyetlere yeniden tahsis edilmesine izin verir.
Robotlar, üretim tesislerinde çok çeşitli potansiyel kullanım alanlarına sahiptir. Makine görüşü, kaotik ortamlarda hassas bir şekilde hareket etmelerini sağlayan birçok endüstriyel robota dahil edilmiştir.
Tedarik Zincirlerinin Yapay Zeka ile Yönetimi
Yapay zeka ile fabrikalar, kapasite tahmininden stok sayımına kadar tüm tedarik zincirlerini daha iyi yönetebilir. Tedarikçileri değerlendirmek ve izlemek için gerçek zamanlı ve öngörülü bir model oluşturarak, işletmeler tedarik zincirinde bir arıza meydana geldiği anda uyarılabilir ve kesintinin ciddiyetini anında değerlendirebilir.
Yapay Zekalı Otonom Araçlar
Kendi kendini süren araçlar, montaj hatlarından konveyör bantlara kadar tüm fabrika zeminini otomatikleştirebilir. Sürücüsüz kamyonlar ve gemiler sayesinde teslimatlar optimize edilebilir, günün her saati gerçekleştirilebilir ve daha hızlı bir şekilde tamamlanabilir.
Teslimat rotalarını daha iyi planlamak, kazaları azaltmak ve acil bir durumda yetkilileri bilgilendirmek için sensörlü bağlantılı araçlar trafik sıkışıklığı, yol koşulları, kazalar ve daha fazlasıyla ilgili gerçek zamanlı bilgileri takip edebilir. Bu değişiklik, teslimatların hem hızını hem de güvenliğini artırıyor.
Fabrika Otomasyonu için Yapay Zeka
Fabrikalardaki operatörler, çeşitli ekranlardaki çeşitli göstergelere göz kulak olurken ekipman ayarlarını manuel olarak değiştirmek için bilgi ve sezgilerine güvenirler. Bu sistemdeki operatörler, normal görevlerine ek olarak artık sorun giderme ve sistemi test etmekten de sorumludur.
Bu durum, bazı işletme sahiplerinin, diğer istenmeyen sonuçların yanı sıra, finansal bir yatırım getirisi elde etme ihtiyacını göz ardı etmesine veya önemsememesine yol açmaktadır.
Bilişim Teknolojileri operasyonları için yapay zeka
BT operasyonlarında akıllı otomasyon veya AIOps, bu amaç için gereklidir. AIOps, büyük veri ve makine öğrenimini kullanan BT operasyonları otomasyonuna yönelik bir yaklaşımdır.
AIOps en çok kapsamlı veri yönetiminin otomatikleştirilmesinde yardımcı olur. Bunların yanı sıra, BT hizmet yönetimi, olay korelasyonu ve analizi, performans analizi, anormallik tanımlama ve nedensellik belirleme potansiyel uygulamalardır.
Yapay Zeka ile Tasarım ve Üretim
Yapay zeka ile yazılım, bir ürünün tasarımının orijinalini geliştiren birden fazla yinelemesini oluşturabilir. Bazen üretken tasarım yazılımı olarak da adlandırılan yazılım, tasarımcılardan aşağıdaki gibi girdiler ister:
Algoritma, bu girdilere dayalı olarak bir dizi potansiyel düzen oluşturabilir.
Nesnelerin İnterneti (IoT) ve Yapay Zeka
Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları, büyük miktarlarda gerçek zamanlı işletim verisi üreten sensörlere sahip yüksek teknoloji ürünü aletlerdir. Bu kavram, imalat sektöründe "Endüstriyel Nesnelerin İnterneti" (IIoT) olarak bilinir. Fabrikanın yapay zeka ve IIoT kombinasyonu, hassasiyeti ve çıktıyı önemli ölçüde artırabilir.
Depo Yönetiminde Yapay Zeka
Depo yönetiminin birçok yönü yapay zeka kullanılarak otomatikleştirilebilir. Üreticiler, topladıkları sürekli veri akışı sayesinde depolarını sürekli izleyebilir ve lojistiklerini geliştirebilirler.
Kalite kontrol ve envanter otomatikleştirilirse bir depoyu yönetmenin maliyetleri düşürülebilir, üretkenlik artırılabilir ve işi yapmak için daha az insana ihtiyaç duyulur. Sonuç olarak üreticiler gelirlerini ve kazançlarını artırabilir.
Yapay Zeka Süreç Otomasyonu
Yapay zeka destekli yazılımlar, işletmelerin yüksek üretim oranlarını süresiz olarak korumak için prosedürleri optimize etmelerine yardımcı olabilir. Verimsizlikleri tespit etmek ve ortadan kaldırmak için üreticiler yapay zeka destekli süreç madenciliği teknolojilerini kullanabilir.
Örneğin üretimde, müşterileri memnun etmek, hızlı ve hassas teslimat da dahil olmak üzere ihtiyaçlarını çeşitli şekillerde karşılamayı gerektirir.
Kestirimci Bakım için Yapay Zeka
Üreticiler sensör verilerini analiz etmek ve arıza ve kazaları tahmin etmek için yapay zekayı kullanıyor. Sentetik zeka sistemleri, üretim tesislerinin operasyonel makinelerde gelecekte meydana gelebilecek arızaların olasılığını belirlemesine yardımcı olarak önleyici bakım ve onarımların önceden planlanmasını sağlar. Yapay zeka tarafından sağlanan kestirimci bakım, fabrikaların onarım faturalarını düşürürken üretkenliği artırmasına olanak tanır.
Yapay Zeka Tabanlı Ürün Geliştirme
AR (artırılmış gerçeklik) ve VR (sanal gerçeklik) kullanan üreticiler, yapay zeka tabanlı ürün geliştirme yardımıyla üretime başlamadan önce bir ürünün birçok modelini test edebilir.
Üreticiler, yapay zeka tabanlı ürün oluşturma ile inovasyonlarını geliştirebilir ve hızlandırabilir, bu da rekabetin önünde piyasaya çıkan yeni ve daha ilerici ürünlerle sonuçlanabilir.
Yapay Zeka Tabanlı Bağlantılı Fabrika
Üretimin geleceği sensör ve bulut donanımlı "bağlantılı" veya "akıllı" fabrikalarda yatmaktadır. Akıllı üretim uygulamalarının dahil edilmesi aşağıdakilerin elde edilmesine olanak tanır;
Yapay Zeka Kullanarak Kalite Güvencesi ve Denetimler
Üretimin her adımını gözlemlemek için yüksek çözünürlüklü kameralar kullanan bilgisayarla görme, yapay zeka güdümlü kusur tanımlama tarafından kullanılmaktadır. Bunun gibi bir sistem, çıplak gözün gözden kaçırabileceği sorunları tespit edebilir ve bunları düzeltme çabalarını hemen başlatabilir. Bu sayede daha az ürünün geri çağrılması gerekir ve daha azı israf edilir.
Fabrika çalışanlarının güvenliği artırılır ve zehirli gaz emisyonları gibi anormallikler gerçek zamanlı olarak tespit edilebildiği için işyeri tehlikeleri önlenir.
Satın Alma Fiyat Varyansı için Yapay Zeka
Girdi fiyatlarındaki herhangi bir değişiklik, bir üreticinin kârını önemli ölçüde etkileyebilir. Hammadde maliyet tahmini ve satıcı seçimi, üretimin en zorlu yönlerinden ikisidir.
Bu aynı zamanda tüm tedarik verilerini tek bir yerden yönetmeyi ve çeşitli satıcılardan satın alınan parçaları takip etmeyi kolaylaştırır.
Yapay Zeka Sipariş Yönetimi
Etkili sipariş yönetimi, pazar, talep, tüketici beklentileri ve üretim stratejisi değişimlerinde esneklik gerektirir. Özetlemek gerekirse, yapay zeka tabanlı sistemler veya üretim robotları kullanan fabrikalar şunları yapabilir;
Siber Güvenlik için Yapay Zeka
Araştırmalara göre, üretim şirketleri siber saldırılar nedeniyle en çok para kaybeden şirketler çünkü üretim hattındaki küçük bir kesinti bile felakete yol açabiliyor. IoT cihazlarının sayısı arttıkça tehlikeler de katlanarak artacaktır. Yenilikçi endüstrilere yönelik siber saldırılar giderek yaygınlaşıyor.
Yapay zeka odaklı siber güvenlik sistemleri ve risk tespit algoritmaları kullanılarak endüstriyel tesislerin korunması ve saldırılara karşı savunmasızlığın azaltılması daha kolay hale geliyor.
Standart İşler İçin Yapay Zeka
Her fabrikada mutlaka, kaç gün izin günü kaldığını öğrenmek isteyen yada çeşitli klasik sorularla muhasebe, finans ve insan kaynakları bölümlerini meşgul eden kişilerin olduğu aşikardır. Yapay zeka tabanlı sistemler ile çalışanlar bu tür rutin soruları oraya yazarak, diyalogsal yapay zeka çözümleri ile bu işler için herhangi bir kişisel zaman harcaması yapılmadan çalışmalar devam eder.
Bunlara ek olarak fatura işleme gibi yada düzenli olarak yapılan rutin işlemler, robot yazılımlar sayesinde, optik karakter tanıma, görüntü işleme ve sonrasında elde edilen verileri sisteme kaydetme gibi birçok rutin iş yapay zeka ile yapılabilmekte.
Üretimde yapay zekanın avantajlarından yararlanmak için, yapay zekayı mümkün olan en kısa sürede dahil etmek çok önemlidir. Ancak bunu yapmak, işgücünüzün becerilerini geliştirmenin yanı sıra önemli miktarda zaman, çaba ve kaynak yatırımı gerektirir. Hızla ölçeklendirilecek pilot projelerin tamamlanması ve pilot aşamadan çıkılması çok önemlidir. Yapay zekayı üretim süreçlerine entegre etmek için fırsat penceresi, hala bunu yapması gerekenler için kapanıyor.
Yapay zeka artık imalat sanayinin kalbinde yer alıyor ve her yıl daha da büyüyor. Beceri setleri hala yetersizdir, bu nedenle çok çeşitli akıllı ajanlar kullanarak pratik uygulamalar oluşturabilen YZ mühendisleri; denetimli ve denetimsiz öğrenme, matematiksel ve sezgisel teknikler ve uygulamalı modelleme konusunda eğitim almış makine öğrenimi uzmanları ve makine öğrenimi ve derin sinir ağı araştırması yapmak için tasarlanmış açık kaynaklı yazılım kütüphanesi olan TensorFlow'da ustalaşmayı öğrenen derin öğrenme uzmanları için eğitimde değer vardır.
Ülkemiz için hızla gelişen bu pazarda ya kendi içinizde yapay zeka uzmanları istihdam ederek bu alanda yenilikleri kaçırmamış olursunuz yada dışarıdan bu iş için uzmanlaşmış yapay zeka firmaları ile anlaşmalar yaparak istediklerinizi büyük bir uzmanlığa teslim etmiş olursunuz. Yukarıda yazdığımız alanlarda hangi firmalar bilmek istiyorsanız, sizler için hazırladığımız firma rehberinde ilgili kategorilere bakarak firmalar hakkında bilgi alabilirsiniz.