{"id":1424,"date":"2025-02-02T13:43:44","date_gmt":"2025-02-02T13:43:44","guid":{"rendered":"https:\/\/endustri40.bktechin.com\/2025\/02\/02\/gelecegin-fabrikalari-icin-inovasyon-ve-zeka\/"},"modified":"2025-02-02T13:43:44","modified_gmt":"2025-02-02T13:43:44","slug":"gelecegin-fabrikalari-icin-inovasyon-ve-zeka","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/endustri40.com\/en\/gelecegin-fabrikalari-icin-inovasyon-ve-zeka\/","title":{"rendered":"Gelece\u011fin Fabrikalar\u0131 i\u00e7in \u0130novasyon ve Zeka"},"content":{"rendered":"

Artan i\u015flemci gücü ve artan veri hacminin kullan\u0131m\u0131 (endüstrinin "sensörle\u015fmesi") sayesinde, makine mühendisli\u011fi sektöründe "Yapay Zeka" (AI) tart\u0131\u015fmalar\u0131 h\u0131z kazan\u0131yor. Endüstri 4.0 için gerekli olan kestirimci bak\u0131m ile a\u011fa ba\u011fl\u0131 ve etkin üretim gibi ilerlemelerde adaptif algoritmalar çok büyük bir potansiyel sunuyor. Birçok üretim \u015firketi, yapay zekan\u0131n Toplam Ekipman Etkinli\u011fini (OEE)<\/a><\/strong> art\u0131rma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131n ve böylece dü\u015fük maliyet ile artan verimlili\u011fin bir araya getirilebilece\u011finin fark\u0131na var\u0131yor.<\/span><\/span><\/p>\n

Ancak istenilen konum ile durumun gerçekli\u011fi aras\u0131nda hala bir uçurum bulunuyor. Pazarda tan\u0131t\u0131lan, genelde bulut tabanl\u0131, yapay zeka çözümlerinin birço\u011fu alt yap\u0131 ve IT aç\u0131s\u0131ndan önemli gereksinimlere sahip. Bu çözümler ayr\u0131ca haz\u0131rlamas\u0131 ve i\u015flemesi hem zaman alan hem de yorucu olan çok büyük miktarlarda veriyle çal\u0131\u015f\u0131yor. Yapay zekaya yat\u0131r\u0131m yapman\u0131n bir geri dönü\u015f sa\u011flay\u0131p sa\u011flamayaca\u011f\u0131ndan ve sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 takdirde bunu nas\u0131l ba\u015faraca\u011f\u0131ndan emin olamayan tedarikçiler için katma de\u011fer sorusu genelde belirsiz kal\u0131yor. Makine mühendisli\u011fi sektörü için sistem tasar\u0131mlar\u0131n\u0131n genelde hem karma\u015f\u0131k hem de benzersiz oldu\u011fu gerçe\u011fi ise bir di\u011fer etken. Sonuç olarak bu i\u015flem, tüketici ürünleri endüstrisinde toplu üretilen ürünler için geçerli olan \u015fekilde di\u011fer makinelerden ö\u011frenilen deneyimleri aktarmaktan ibaret de\u011fil. Sistemlerin ço\u011fu, genelde tüm sistem matematiksel ("beyaz kutu") olarak ifade edilemeyecek ve giderleri kabul edilebilir bir seviyede tutulamayacak kadar karma\u015f\u0131k. Omron'a göre daha yayg\u0131n olan bu "kara kutu yakla\u015f\u0131m\u0131na" sahip sistemlerdeki tipik yapay zeka algoritmalar\u0131 için bulunan veriler tam olarak belirlenmemi\u015ftir ve güvenli çal\u0131\u015ft\u0131rma ancak test, optimizasyon<\/a><\/strong> ve s\u0131k s\u0131k a\u015f\u0131r\u0131 boyutland\u0131rma ile do\u011frulanabilir.<\/span><\/span><\/p>\n

\u25ba\u0130lginizi Çekebilir: "Endüstri 4.0" Asl\u0131nda Ne Anlama Geliyor?<\/a><\/span><\/span><\/strong><\/p>\n

Bu ko\u015fullar alt\u0131nda, üretim sürecinde elle tutulur katma de\u011fer sa\u011flayan yapay zeka nas\u0131l tasarlanmal\u0131 ve entegre edilmeli? Sürmekte olan i\u015flemlerin yan\u0131 s\u0131ra, büyük hacimli veriler içerisinde zahmetli bir \u015fekilde örnekler aramak yerine, OMRON<\/a><\/strong> bunlar\u0131 di\u011fer yönden ele al\u0131yor: Gerekli algoritmalar makine kontrol sistemi içerisine entegre edilmi\u015f halde ve böylelikle gerçek zamanl\u0131 optimizasyon için altyap\u0131y\u0131 olu\u015fturuyor: makinede ve makine için. Özel üretim hatlar\u0131n\u0131n veya tesislerinin k\u0131s\u0131tl\u0131 i\u015flemci gücü kullan\u0131larak analiz edildi\u011fi "edge computing"in aksine, OMRON taraf\u0131ndan kullan\u0131lan ve adaptif zeka özelli\u011fine sahip yapay zeka kontrolörleri, eyleme daha yak\u0131n ve tek bir makine için normal örnekleri, normal olmayanlardan ay\u0131rmay\u0131 ö\u011freniyor.<\/span><\/span><\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

SYSMAC platformuna<\/a><\/strong> entegre olan yapay zeka kontrolörü; kontrol, hareket ve robotik, görüntü i\u015fleme ve makine emniyeti modüllerine sahiptir ve fabrika otomasyonu için eksiksiz bir çözümdür. Bu kontrolör, temel olarak mü\u015fterinin en büyük verimlilik sorunlar\u0131n\u0131 ya\u015fad\u0131\u011f\u0131 noktalarda ("darbo\u011fazlar") kullan\u0131l\u0131r. Süreçler önceki bulgulara ve yap\u0131lan geli\u015ftirmelere dayanarak daha zeki hale gelir ve bunu takiben tüm üretim sürecinin bütüncül optimizasyonunu yürütür.<\/span><\/span><\/p>\n

%80 ve üzeri OEE de\u011ferlerine münferit durumlarda, özellikle otomotiv endüstrisinde ula\u015f\u0131lm\u0131\u015f olsa da kullan\u0131mda olan sistemlerin birço\u011fu %50 civar\u0131nda de\u011ferler üretiyor. Kalite art\u0131r\u0131l\u0131rsa ve makine duru\u015f sürelerini engellemek için kestirimci bak\u0131m uygulan\u0131rsa verimlili\u011fi büyük oranda art\u0131rmak mümkün. Yapay zeka kontrolörü tam olarak bu alanlarda optimizasyon sa\u011fl\u0131yor; i\u015flevsel gereksinimler taraf\u0131ndan \u015fekillendiriliyor ve OEE'yi belirgin ölçüde geli\u015ftirmeyi hedefliyor. Sadece birkaç yüzdelik bir iyile\u015ftirmenin bile büyük verimlilik kazanc\u0131 ve maliyette dü\u015fü\u015f sa\u011flayabilece\u011fini unutmamak gerek. \u015eu an pilot mü\u015fterilerle test a\u015famas\u0131nda olan yapay zeka çözümüyle OMRON, katma de\u011fer ve i\u015flevsel iyile\u015ftirmeler sunarak daha ak\u0131ll\u0131 bir endüstri yaratmaya yard\u0131mc\u0131 olmay\u0131 umuyor.<\/span><\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Kaynak:<\/span><\/span><\/strong><\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Test a\u015famas\u0131nda olan yapay zeka \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fcyle OMRON, katma de\u011fer ve i\u015flevsel iyile\u015ftirmeler sunarak daha ak\u0131ll\u0131 bir end\u00fcstri yaratmaya yard\u0131mc\u0131 olmay\u0131 umuyor.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"coauthors":[],"class_list":["post-1424","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-uncategorized","pmpro-has-access"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1424","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1424"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1424\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1424"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1424"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1424"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=1424"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}