Makine Haber

Endüstriyel şirketler yapay zeka yarışında arayı nasıl kapatıyorlar?

Yapay zeka tabanlı hizmetler, yazılımlar ve donanım için küresel pazarın her yıl yüzde 25 artarak, 2025’te 130 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Diğer yandan, akıllı robot kullanımının da 2030’a kadar GSYH’yi yüzde 4 oranında artıracağı öngörülüyor.

Endüstriyel şirketler yapay zeka yarışında arayı nasıl kapatıyorlar?

Omron

Şu anda ‘yapay zeka’ kadar sık ve karışık hislerle kullanılan bir trend terim daha yok. McKinsey’in pazar analistleri, yakın tarihli bir araştırmada yapay zeka tabanlı hizmetler, yazılımlar ve donanım için küresel pazarın her yıl yüzde 25 artarak, 2025’te 130 milyar dolara ulaşacağını tahmin ediyorlar. Öte yandan araştırmacılar, akıllı robot kullanımının 2030’a kadar GSYH’yi yüzde 4 artıracağını öngörüyorlar.
Bununla birlikte yapay zeka, Avrupa’daki endüstriler için aynı zamanda büyük bir sorun teşkil ediyor. Yakın tarihli bir WIPO araştırmasına göre, Avrupa yapay zekada ABD ve Çin’in gerisinde. Korkulardan arınıp; büyüklüğü ve endüstrisi ne olursa olsun her şirkete yapay zekayı nasıl kullanabileceğine dair öneriler sağlamanın zamanı geldi. Yapay zekanın avantajlarını ve olanaklarını net biçimde gösteren alanlardan biri de kestirimci bakım.

Endüstriyel ortamlarda kullanımı halen emekleme döneminde
Yapay zeka tabanlı teknolojilerin ve robotların endüstriyel ortamlarda kullanımı halen emekleme döneminde. Bununla birlikte, her geçen gün daha fazla üretim şirketi, genel ekipman verimliliğini (OEE) artırmak suretiyle maliyetleri azaltma ve verimliliği artırmada yapay zeka kullanımının sunduğu fırsatı fark ediyor. 2018 yılının sonunda, İsveç’in Malmö kentinde düzenlenen konferansta trendleri ve sorunları tartışmak için bir araya gelen öncü yapay zeka uzmanları, şu sonuca vardılar: “Teknolojik gelişme ve uygulamalar önümüzdeki yıllarda güçlü bir şekilde artacak. Bu yüzden, farkındalığın ve teknik bilginin hızla artırılması gerekiyor.”
Yapay zeka profesörü ve yazar Thomas Terney, diğer endüstrilerdeki şirketlerin sağlık hizmetleri ve otomotiv sektörlerini örnek alması gerektiğini şu sözlerle açıklıyor: “Sağlık hizmetleri sektörü her zaman veri odaklı olurken, üretim endüstrisi elle tutulur ürünlere odaklanmıştır.”
Otomasyon uzmanı Omron’un Araştırma ve Geliştirme Müdürü Tim Foreman da aynı fikirde. Tim, konuyla ilgili şunları söylüyor: “Genellikle en az 20 yıl çalışması gereken makinelerle çalışan üretim şirketleri aslında tutucudur. Ne var ki; bu durum yapay zeka söz konusu olduğunda geride kalmaları gerektiği anlamına gelmiyor. Yenilikçi teknolojilerin endüstriyel ortamda sunduğu fırsatlara ve olanaklara daha yakından bakmanın zamanı geldi.”

Yapay zeka her büyüklükteki şirkete uygun
Yapay zeka alanında özellikle Çin ve ABD, Avrupa ülkelerinin ilerisinde. Bu nedenle, otomasyona ve yapay zekaya daha fazla dikkat ayıracak stratejilere ve teknolojilere ihtiyaç var. Bugüne kadar bazı şirketler (özellikle küçük ve orta büyüklüktekiler), yapay zekanın kendileri için çok karmaşık ve pahalı olduğunu düşündüler. Ayrıca, tesis inşaatı ve makine mühendisliğinde birçok karmaşık ve benzersiz tasarım bulunuyor. Bu yüzden; öğrenim deneyimleri, tüketim maddeleri endüstrisindeki seri üretimde olduğu gibi diğer makinelerle kolayca aktarılamıyor. Sistemlerin büyük bölümünün karmaşıklık düzeyi, tüm sistemi hızlı ve basit bir şekilde açıklamayı imkânsız kılacak kadar ileri bir seviyede.
Yapay zeka profesörü ve yazar Thomas Terney, konuyla ilgili şöyle konuşuyor: “Küçük şirketler genellikle müşterilere daha yakındır ve dolayısıyla daha hızlı hareket edebilirler. Onların sorunu, büyük rakipleri kadar ucuza üretim yapmaktır. Robotlar ve yapay zeka, çok geniş bir tedarikçi yelpazesine son derece özelleşmiş üretim hatları sağlayarak, yeni bir denge oluşturuyor.”

Yöneticilerin ve çalışanların kendilerini eğitmeleri gerekiyor
Şimdiden makine öğrenimini temel alan açık kaynaklı yazılımlar ve uygulamalar gibi endüstriyel kullanıma çok uygun yapay zeka çözümleri mevcut. Bunun öncüleri arasında Google ve Amazon gibi büyük teknoloji şirketleri var. Bu yeni fırsatlardan en iyi şekilde yararlanmak için şirketlerin, yapay zekanın iki temel taşı olan yüksek miktarda veri ve gelişmiş algoritmalarla çalışabilir duruma gelmeleri gerekiyor. Yöneticilerin ve çalışanların bu alanda kendilerini eğitmek gibi bir görevleri bulunuyor.
Robotik sistem ve otomasyon tedarikçileri, şu anda özellikle küçük ve orta büyüklükteki şirketlerin yapay zekayı pratik ve verimli bir şekilde kullanmasına yardımcı olacak çok çeşitli yapay zeka entegratörleri geliştiriyorlar. Yapay zekanın ardındaki algoritmaların büyük bölümü, bugünden onlarca yıl öncesine uzanıyor. Bununla birlikte, yapay zekanın bugünkü beklentilere ulaşmasına katkı sağlayan asıl faktörler; her zamankinden hızlı gelişen yonga tasarımı, bant genişliği ve yazılım tabanlı veri işlemedir. Durdurulması imkânsız görünen bu görkemli ilerleyişin ışığında, şirketlerin fırsatlarına odaklanması ve yetkin oldukları alanları genişletmesi gerekiyor.

Yapay zeka, kestirimci bakımda devrim yaratıyor
Yapay zeka tabanlı teknolojiler, insan ile makine arasında yeni bir uyum ortaya çıkarıyor. Bu konsepte ‘Fabrikada Uyum’ adını veriyoruz. Bununla birlikte, bu uyumun mümkün olması için yapay zeka projelerinin stratejik ve kapsamlı bir şekilde planlanıp uygulanması gerekiyor.
Omron Yapay Zeka Kontrolörü, doğrudan üretim hattında toplanan süreç verilerini temel alarak, örnekleri tanıyarak ‘uç bileşende’ çalışmayı başaran dünyanın ilk yapay zeka çözümüdür. Kontrol, hareket ve robotik sistem, görüntü işleme ve makine emniyeti modülleriyle fabrika kontrolü için eksiksiz çözüm olan Sysmac platformuna entegre olan Yapay Zeka Kontrolörü, verimlilik kayıplarını önlemek için doğrudan makinenin içinde kullanmaya uygundur. En büyük verimlilik sorunlarından başlayarak bulgular ve optimizasyon kazanımı, tüm üretim alanına ölçeklenebilir.

Uygulanması diğer çözümlere kıyasla daha kolay ve hızlı
Yapay Zeka Kontrolörü anormal olaylarla ilgili çok miktarda veri gerektirmediğinden, uygulanması diğer çözümlere kıyasla daha kolay ve hızlıdır. Bulut tabanlı yapay zeka çözümleri, altyapıya ve IT’ye hatırı sayılır ölçüde iş yükü ekler ve yüksek hacimli verilerin işlenmesi zahmetli, zaman alan bir süreçtir. Bununla birlikte, makine düzeyinde yapay zeka, kestirimci bakım ve makine kontrolü için idealdir. Bu yaklaşım, hat kontrolü işlevlerini gerçek zamanlı yapay zeka tabanlı veri işlemeyle birleştirir. Bu sayede şirketler, öngörülmeyen durumları güvenilir bir şekilde tespit edip; hızla yanıt verebilir, kaliteyi artırabilir, bakım sürecini ve makine yaşam döngülerini iyileştirebilir ve gereken şekilde ölçeklendirme yapabilir.

Bulut bilgi işlem yerine uç bileşende bilgi işlem
Bulut bilgi işlemin prensibi, verilere ve sistemlere hem basit, hem de zahmetsiz erişimdir. Bununla birlikte bu yaklaşım, güvenlik kısıtlamaları ve endişeleri yüzünden genellikle endüstriyel ortamlara uygun değildir. Ayrıca, makinenin içine bakmak için hiçbir yol sunmaz. Gerçek zamanlı performans doğrulaması da zordur. Uç bileşende bilgi işlem, kontrolü ve güvenliği artırırken, donanım ve algoritmalar gibi kaynakları sınırlandırır. Gerekli bilgileri doğrudan makinede toplayan sensörler, daha derin ve güncel veri analizi sağlar. Ayrıca, gerçekten gerekli bilgilerin konsolide edilip sıkıştırılmasıyla denetim ve şeffaflık daha optimize hale gelir.

Gelişen yapay zeka ile birlikte büyümek
Çok miktarda veriyi yönetmek ve uzun vadeli analiz yapmak için genellikle bulut çözümleri uygun olsa da, gerçek zamanlı uygulamalar için uç bileşende yapay zeka büyük önem taşır. Üretim hatları ve makineler gerçek zamanlı sensörlerle izlenir, veriler hızla toplanır ve anormal durumlara karşı kontrol edilir. Üreticiler internet bağlantısına ihtiyaç duymaz ve IoT protokollerini güven içinde entegre edebilir. Bulut bilgi işleme bağımlılığı ortadan kalkan şirketler, yapay zekanın potansiyelini ticari avantajları için kullanabilir.
Yapay Zeka Kontrolörü gibi teknolojiler, yapay zekanın en basit şeklini kullanıyor; ancak bu model tanıma türü, gelecekte gelişmeye devam edecek. Yapay zeka tabanlı çözümlerin endüstriyel ortamda daha kapsamlı bir şekilde uygulanabilmesi için, gelecekte yapay zekanın daha kullanıcı dostu olması ve şirketlerin kendilerine daha fazla güvenmeleri gerekiyor. Bu bağlamda, ticari hususlar teknolojik unsurlardan daha büyük önem taşıyor. Teknoloji kullanımının işletme hedeflerini ve gelecek planlarını değil, işletme hedefleri ve gelecek planlarının teknoloji kullanımını belirlemesi gerektiğini unutmayın. Endişe etmeyin; fabrikada yapay zeka kullanımı, beklediğinizden çok daha basit ve kolay!

ZİYARETÇİ YORUMLARI

Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu aşağıdaki form aracılığıyla siz yapabilirsiniz.

BİR YORUM YAZ