Makine Haber

Yapay zeka, geleceğin fabrikasında devrim yaratıyor

Yapay zeka, verilerin toplanıp yorumlanabildiği tüm sektörlerde kullanılıyor. Üretimi ele alalım: Yapay zeka üzerine inşa edilen teknolojilerin yardımıyla işletmeler, komponent veya makine kusurlarını gerçek zamanlı olarak tespit edebiliyorlar.

Yapay zeka, geleceğin fabrikasında devrim yaratıyor

Omron

Yapay zeka ve makine öğrenimi, heyecan verici bir konsept olmaktan çıkıp ofis ve fabrikalarda gerçeğe dönüşüyor. Almanya’daki şirketlerin yüzde 57’si, verimliliğini artırmak ve gittikçe artan uluslararası rekabete ayak uydurmak için şimdiden bu teknolojileri kullanıyor. IDG araştırması Machine Learning-Deep Learning 2019 da bu sonuçları ortaya koyuyor. Bununla birlikte, ABD veya Çin gibi diğer ülkeler yapay zeka söz konusu olduğunda Alman şirketlerinden daha ilerideler ve Almanya’daki; strateji, veri uzmanı ve gerekli teknoloji eksikliği nedeniyle bazı durumlarda bu ülkeye göre çok daha cesur hareket etme şansına sahip oluyorlar. Aşağıdaki açıklamalar, akıllı yapay zeka teknolojilerini kullanmak ve uluslararası rakiplerinden geride kalmamak isteyen endüstriyel şirketlerin dikkat etmesi gereken unsurları gösteriyor.

Arka plan: Yapay zeka, veri toplanan tüm alanları destekliyor
Alman hükümeti, 2025’e kadar yapay zeka araştırmalarını ve uygulamalarını 3 milyar Euro değerinde yatırımla desteklemeyi amaçlıyor. Bu araştırmalara; endüstri, bilim çevresi ve eyaletler de büyük yatırımlar yapacak. Yapay zeka, verilerin toplanıp yorumlanabildiği tüm sektörlerde kullanılıyor. Üretimi ele alalım: Yapay zeka üzerine inşa edilen teknolojilerin yardımıyla işletmeler, komponent veya makine kusurlarını gerçek zamanlı olarak tespit edebiliyorlar. Yapay zekanın fabrikalarda kullanılması tartışması, özellikle yükselen bilgi işlem gücünün ve sensör kullanımındaki artışla büyümesi hızlanan veri miktarlarının kullanılabilirliğinin sonucu olarak günden güne hız kazanıyor. Adaptif algoritmalar, Endüstri 4.0 çerçevesinde gerekli olan kestirimci bakım ve ağa bağlı, verimli üretim gibi diğer gelişmeler için muazzam bir potansiyel sunuyor. Bu bağlamda üretim şirketleri, yapay zekanın kendilerine genel sistem verimliliğini (OEE) artırmak ve dolayısıyla maliyetleri azaltıp, verimliliği artırmak için fırsat tanıdığını günden güne daha iyi fark ediyorlar.

Sorun: Harcanan çaba-kazanım
Pazarda tanıtılan ve genellikle bulut tabanlı olan yapay zeka çözümlerinin büyük bölümü, alt yapı ve IT’ye hatırı sayılır ölçüde iş yükü ekliyor. Ayrıca bu çözümler, hazırlanıp işlenmesi zahmetli olan ve zaman alan büyük miktarda verilerle çalışıyor. Yapay zekaya yapacağı yatırımın karşılığını alıp almayacağını, alacaksa da nasıl alacağını net biçimde tespit edemeyen şirketler, katma değer sorusunu yanıtlamakta genellikle zorlanıyorlar. Buna ek olarak, makine mühendisliğinin sistem konseptleri genellikle çok karmaşık bir yapıya sahip ve özel gereksinimlere uygun olarak hazırlanıyor. Tipik yapay zeka algoritmaları yalnızca kapsamlı testler ve sürekli optimizasyon sonucunda güvenilir şekilde çalışabiliyor; ancak bu yoğun çaba isteyen süreç birçok şirketin gözünü korkutuyor.

Çözüm: Küçük ölçekli bir başlangıç yapın ve yapay zeka kullanımını zaman içinde genişletin
Bununla birlikte, pazarda 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. 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 gerçek sonuçlarla popülarite kazanmasına 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 genişletmeler, gerekiyor.

Yapay zekayı kullanmaya nasıl başlamalısınız?
1. Veri yönetim olanaklarını yükseltin:
Üretim şirketleri, en az 20 yıl çalışması gereken makinelerle çalıştıkları için yeni teknolojilere çekimser yaklaşırlar. Ne var ki bu durum, yapay zeka alanında geride kalmaları gerektiği anlamına gelmiyor. Çekimserliklerini bir kenara koyup, bu teknolojilere yatırım yapmaları ve yapay zeka ile makine öğreniminin endüstriyel ortama sağlayacağı faydaları araştırmaya başlamaları gerekiyor. 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.

2. Temel proje sorularını ve yaklaşımları ana hatlarıyla belirleyin:
Bir yapay zeka projesinin başında sorulacak önemli sorulardan bazıları şunlardır: Hangi sorunların ve zorlukların çözülmesi gerekiyor? Bu işe en uygun strateji ve teknoloji nedir? Bunlar çeşitli projeler ve kullanım senaryoları için adapte edilip genişletilebilir mi? Hangi yöneticilere ve çalışanlara görev verilmesi gerekiyor? Gerekli uzmanlık şirket içinde mevcut mu, yoksa dış uzmanlardan yardım almak mı gerekiyor? Entegre veri bilimi yaklaşımlı yeni bir makine nasıl planlanıp kullanıma alınabilir?

3. Net ve ölçülebilir hedefler belirleyin:
Yapay zeka dağıtımının birincil hedefi, örneğin ekipman duruş süresini önlemek amacıyla geliştirilmiş kestirimci bakım aracılığıyla kaliteyi ve süreç verimliliğini artırmaktır. Bu yüzden yapay zeka tabanlı çözüm, ölçülebilir ve fark edilebilir OEE iyileştirmelerini hedeflemelidir. Optimizasyon açısından yüzde düzeyinde yalnızca birkaç puanlık değişimin bile önemli verimlilik artışları ve maliyet azalmaları sağlayacağını bilmek önemlidir. Örneğin; makine bakımında yapay zeka, sorunların erken tespit edilmesine ve çözüm için hemen harekete geçilmesine olanak sağlayarak, ekipman hasarı ve duruş süresi riskini azaltmaya yardımcı olabilir. Otomasyon mevcut olmadığında, makine tasarımcıları ve operatörlerin kendi analiz ve optimizasyon çözümlerini oluşturmaları ya da maliyetli bulut çözümleri kullanmaları gerekir.

4. ‘Uç bileşende’ yapay zekadan yararlanın:
Şirketlerin yüksek miktarda veri arasında modeller bulmaya çaba harcamak yerine farklı yaklaşımlar getiren bir teknoloji bulmaları gerekiyor: Gerekli algoritmaların makine kontrolüne entegre edilmesi ve böylece ‘uç bileşen’ adı verilen makine düzeyinde gerçek zamanlı optimizasyon çerçevesinin oluşturulması tercih edilmesi gereken çözümdür. Bu yaklaşım, üretim hatları ve makinelerin verileri hızlı şekilde toplayıp, anormalliklere karşı kontrol eden gerçek zamanlı sensörlerle izlenmesini içeriyor. IoT protokolleri güvenilir biçimde entegre edildiği için bu yaklaşımda internet bağlantısı gerekmiyor. Bulut bilgi işleme bağımlılığı ortadan kalkan şirketler, bu sayede yapay zekanın potansiyelini ticari avantajları için kullanabiliyorlar. Bunu bir örnekle açıklayalım: Sınırlı bilgi işlem gücüne sahip bağımsız üretim hatları veya konumların analiz edildiği uç bileşende bilgi işleme kıyasla Sysmac platformuna entegre edilmiş yapay zeka kontrollü Omron yapay zeka kontrolörü, harekete daha yakın olan ve bağımsız makineler için normal modelleri anormal modellerden ayırt etmeyi öğrenen bir adaptif zeka sunar. Yapay zeka kontrolörü, büyüklüğü ve endüstrisi ne olursa olsun her şirkete uygun kontrol, hareket ve robotik sistem, görsel denetim ve makine emniyeti modülleriyle eksiksiz bir fabrika otomasyonu çözümü sunuyor.

5. Gerçek zamanlı veri işlemeye odaklanın:
Ayrıca, yapay zeka çözümünün kolayca ve nispeten hızlı bir şekilde uygulanabilir olmasını öneriyoruz. Bulut tabanlı yapay zeka çözümlerinin; alt yapı ve IT’ye hatırı sayılır ölçüde iş yükü eklediği ve veri bölümlerini işlemenin zahmetli, zaman alan bir süreç olduğu düşünüldüğünde, makine düzeyinde yapay zekanın kestirimci bakım ve makinelerin kontrolü için ideal olduğu görülebilir. Hat kontrol işlevlerini gerçek zamanlı yapay zeka temelli veri işlemeyle birleştiren bu yaklaşımın şirketlere sunduğu önemli bir avantaj; öngörülmeyen durumları güvenilir bir şekilde tespit edip hızla yanıt verme, kaliteyi artırma, bakım döngülerini ve makine yaşam döngülerini iyileştirme ve gereken şekilde ölçekleme yapmaktır. Önceki bulgular ve iyileştirmeler temelinde daha akıllı hale gelen süreçler, tüm üretim sürecinin bütünsel optimizasyonuna katkı sağlar.

ZİYARETÇİ YORUMLARI

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

BİR YORUM YAZ