{"id":1696,"date":"2025-02-02T13:43:57","date_gmt":"2025-02-02T13:43:57","guid":{"rendered":"https:\/\/endustri40.bktechin.com\/2025\/02\/02\/veri-ve-akilli-makine-devrimi\/"},"modified":"2025-02-10T22:11:34","modified_gmt":"2025-02-10T22:11:34","slug":"veri-ve-akilli-makine-devrimi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/endustri40.com\/en\/veri-ve-akilli-makine-devrimi\/","title":{"rendered":"Veri ve Ak\u0131ll\u0131 Makine Devrimi"},"content":{"rendered":"

\u0130lk olarak Omron'un masa tenisi oynayan robotu Forpheus'a bakal\u0131m! Bu robot Omron’un<\/a><\/strong> makinelere yönelik “3i” konseptini [(integrated (entegre), interactive (interaktif), intelligent (ak\u0131ll\u0131)] sembolize eder. Forpheus gibi bir makine nas\u0131l spor yapabilir? \u0130nsan ve makine ileti\u015fimine sahip bir robot olan Forpheus yarat\u0131l\u0131rken birçok teknoloji kullan\u0131lmas\u0131na kar\u015f\u0131n, tüm "daha ak\u0131ll\u0131"<\/a><\/strong> makinelerin yap\u0131m\u0131ndaki temel bile\u015fen veridir. Veri toplama, veri odakl\u0131 modelleme, modelleri uygulama ve son olarak makinenin kendi davran\u0131\u015f\u0131n\u0131 otomatik olarak düzenleyebilmesi yani makine ö\u011frenmesi için makineyi kullanma ve modelleri de\u011ferlendirme.<\/span><\/span><\/p>\n

\u0130lk ad\u0131m, tekil makinelerden veya tercihen tüm üretim hatt\u0131ndan veri toplamakt\u0131r. Bu yakla\u015f\u0131m bizim büyük veri ad\u0131n\u0131 verdi\u011fimiz \u015fekilde büyük miktarda veri ortaya ç\u0131kar\u0131r. Tüm bu verilerin i\u015flenmesi günümüzün i\u015fleme gücü ve bulut depolama sayesinde nispeten daha verimli ve ekonomik \u015fekilde gerçekle\u015ftirilebilir. Daha verimli i\u015fleme ve en iyi sonuçlar\u0131 almak için temiz veri temel te\u015fkil eder. Bu toplanan verileri bir ekranda, kolay anla\u015f\u0131labilir \u015fekilde görüntüleyebilmek, operatörlerin süreçteki anormal durumlar\u0131 belirlemesine yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/span><\/span><\/p>\n

\u25ba\u0130lginizi Çekebilir: Endüstri 4.0'\u0131 Paketleme Hatlar\u0131nda Uygulama<\/a><\/span><\/span><\/strong><\/p>\n

<\/span>Veri analizi operatörlere yard\u0131mc\u0131 olur<\/span><\/span><\/span><\/strong><\/span><\/h1>\n

Veri miktar\u0131n\u0131n artmas\u0131 veri yönetimini de önemli hale getirmi\u015ftir. Toplanan veriler genellikle geli\u015fmi\u015f i\u015fleme ve tekrarlanan örnekleri belirleme için çevrimd\u0131\u015f\u0131 ortama al\u0131n\u0131r. Ard\u0131ndan, ortaya ç\u0131kan tekrarlanan örnekler fabrikaya geri aktar\u0131larak makine taraf\u0131ndan gerçek zamanl\u0131 olarak uygulan\u0131r.<\/span><\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

<\/span>Otomasyonu art\u0131rmak için veri kullan\u0131m\u0131<\/span><\/span><\/span><\/strong><\/span><\/h1>\n

\u015eimdi bu durumu tekil bir makine seviyesinde ele alal\u0131m. Veri analiz becerisine sahip olan ak\u0131ll\u0131 makineler nas\u0131l normal çal\u0131\u015fmalar\u0131 gerekti\u011fini "bilmeleri" sayesinde davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 tüm mevcut durumlara optimize edebilir. Kendi performanslar\u0131n\u0131 izler ve beklenen davran\u0131\u015fla uyumlu oldu\u011fundan emin olurlar. Standart \u015fablona göre bir kusur veya sapma alg\u0131lad\u0131\u011f\u0131nda makine sorunu tüm sisteme bildirir ve mümkünse çal\u0131\u015fma biçimini düzelterek sorunu telafi eder. Sistem bak\u0131\u015f aç\u0131s\u0131ndan, makineler aras\u0131nda tutarl\u0131 çal\u0131\u015fma sa\u011flamak için hat genelindeki tüm sapmalar dengelenmelidir.<\/span><\/span><\/p>\n

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

<\/span>Gerçek ak\u0131ll\u0131 fabrika otomasyonu<\/span><\/span><\/span><\/strong><\/span><\/h1>\n

\u015eimdi ak\u0131ll\u0131 otomasyonun avantajlar\u0131n\u0131 mü\u015fterilerimize ula\u015ft\u0131rmak için ö\u011frendiklerini sistemlerine ve ürünlerine uyguluyorlar. Birçok seçkin mü\u015fteriyle ak\u0131ll\u0131 otomasyon deneyleri gerçekle\u015ftirerek zay\u0131f halkalar\u0131n nerede ortaya ç\u0131kaca\u011f\u0131n\u0131 ö\u011freniyorlar. Sonuç olarak, yaln\u0131zca bu ara\u015ft\u0131rman\u0131n gerçek fabrikalarda uygulanmas\u0131 ile gerçek de\u011feri ortaya ç\u0131kabiliyor.<\/span><\/span><\/p>\n

<\/span>\u0130nsan makine etkile\u015fimi<\/span><\/span><\/span><\/strong><\/span><\/h1>\n

Topu ne kadar zor veya kolay kar\u015f\u0131lad\u0131\u011f\u0131n\u0131 incelemek, bu ak\u0131ll\u0131 makinenin genel olarak yarar sa\u011flamak için kullan\u0131labilece\u011fini görmek mümkündür. Rakibinin nas\u0131l oynad\u0131\u011f\u0131n\u0131 de\u011ferlendirme becerisine sahip bu robot, rakiplerinin beceri seviyesini saptayabilir. Forpheus böylece oyun düzeyini belirleyerek rakibiyle en keyifli \u015fekilde oynayabilir. Rakibine göre bir miktar daha üstün bir seviye belirledi\u011finde, rakip moral bozuklu\u011fu olmadan çeki\u015fmeli bir maç deneyimi ya\u015fayabilir. Bu bilgiler \u0131\u015f\u0131\u011f\u0131nda, ak\u0131ll\u0131 makinelerin ayn\u0131 zamanda insanlara e\u011fitim sa\u011flamak için kullan\u0131labilece\u011fini söyleyebiliriz.<\/span><\/span><\/p>\n

<\/span>Görev ba\u015f\u0131nda e\u011fitim<\/span><\/span><\/span><\/strong><\/span><\/h1>\n

Bu e\u011fitim unsuru tüm makine uygulama türlerine uyarlanabilir ve üretim endüstrisi için idealdir. Ak\u0131ll\u0131 robotlar, a\u011f\u0131rl\u0131\u011f\u0131n robot taraf\u0131ndan kald\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131 ancak konumland\u0131rmaya yönelik ince ayarlar\u0131n operatör taraf\u0131ndan yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131 a\u011f\u0131r yük kald\u0131rma gibi robot yard\u0131ml\u0131 sistemlerle veya di\u011fer robotlarla ileti\u015fim kurduklar\u0131nda operatörün uzmanl\u0131k seviyesini de\u011ferlendirebilir. Bu durumda, robot operatör e\u011fitimine yard\u0131mc\u0131 olmak veya daha fazla rehberlik sunarak görevlerini daha kolay hale getirmek için kendi de\u011ferlendirmesini kullan\u0131r.<\/span><\/span><\/p>\n

Ak\u0131ll\u0131 otomasyon, verimlilik art\u0131\u015f\u0131 gibi bir kazan\u0131mlar sa\u011flaman\u0131n yan\u0131 s\u0131ra çal\u0131\u015fmay\u0131 daha e\u011flenceli hale getirebilir. Üstelik sadece robotlarla de\u011fil, tüm makinelerle. Robotlar montaj hatt\u0131ndaki çal\u0131\u015fan\u0131 tan\u0131yarak, görevleri hakk\u0131nda faydal\u0131 ipuçlar\u0131 ve püf noktalar\u0131 sunabilir ve çal\u0131\u015fanla ki\u015fisel ileti\u015fim kurabilir.<\/span><\/span><\/p>\n

Geleneksel mühendislik olmasayd\u0131 günümüzün entegre ve interaktif makinelerinden söz edemezdik. Bu makineleri daha ak\u0131ll\u0131 hale getirmek için yapmam\u0131z gereken veri bilimi mühendisli\u011finin dokunu\u015funu katmak.<\/span><\/span><\/p>\n

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

\u00dcretim verimlili\u011fi nas\u0131l art\u0131r\u0131labilir? \u00dcretim hatlar\u0131ndaki t\u00fcm kayda de\u011fer optimizasyon i\u015flemleri giderek daha ula\u015f\u0131lmaz hale gelmektedir. \u0130\u015f yerinde daha ak\u0131ll\u0131 otomasyondan faydalanmak yenilik\u00e7i bir \u00e7\u00f6z\u00fcm sunar ancak t\u00fcm s\u00fcre\u00e7 veriyle ba\u015flar. \u00c7ok ama \u00e7ok fazla veriyle.<\/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":[7],"coauthors":[],"class_list":["post-1696","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-uncategorized","tag-endustri-4-0","pmpro-has-access"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1696","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=1696"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1696\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":29738,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1696\/revisions\/29738"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1696"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1696"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1696"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/endustri40.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=1696"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}

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

Veri toplama ve analizi üzerine in\u015fa edilen ak\u0131ll\u0131 otomasyon, insan ve makine etkile\u015fimi eksenine ta\u015f\u0131nabilir. Omron'un geli\u015fimini sürdüren masa tenisi \u015fampiyonuna dönecek olursak, Forpheus<\/a><\/strong> topun hareketini izleyen kameralar\u0131n yan\u0131 s\u0131ra masan\u0131n kar\u015f\u0131 taraf\u0131ndaki rakibinin hareketlerini gözlemleme kapasitesine de sahiptir. Sensörden gelen verileri analiz eden robot, hareketi çok hassas ve h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde hesaplayarak rakibin topa nas\u0131l vuraca\u011f\u0131n\u0131 ve topun nas\u0131l bir yörünge izleyece\u011fini öngörebilir. Forpheus<\/a><\/strong> daha sonra topa ula\u015fmak için raketini hareket ettirir ve topu kar\u015f\u0131 sahaya gönderir.<\/span><\/span><\/p>\n

Veri karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131, ak\u0131ll\u0131 fabrikaya geçi\u015fi büyük bir zorluk haline getiren ö\u011felerden biridir. Bu nedenle Omron<\/a><\/strong>, bu daha ak\u0131ll\u0131 sistemleri kendi süreçlerine uygulayarak, \u015firketin gereksinimlere yat\u0131r\u0131m yapmas\u0131na ve en iyi uygulamalar\u0131 geli\u015ftirmesine olanak sa\u011flar. Ö\u011frenilmesi gereken çok \u015fey var. \u0130ki y\u0131l önce kendi süreçlerini incelemeye ba\u015flad\u0131klar\u0131nda, \u015firketin ilk veri analisti zaman\u0131n\u0131n %80'ini sadece verileri temizlemek için harc\u0131yordu!<\/span><\/span><\/p>\n

Bu otomasyonu daha ileri bir a\u015famaya ta\u015f\u0131yabiliriz. Ak\u0131ll\u0131 sistemler sorunu veya potansiyel sorunu belirleyebilir, i\u015faretleyebilir ve ard\u0131ndan sorunun giderilmesi s\u0131ras\u0131nda tüm eksiklikleri dengelemek için üretim hatt\u0131 parçalar\u0131n\u0131 otomatik olarak uyarlayabilir. Tüm bu i\u015flemler elbette ki güvenli parametrelerle uygulan\u0131r ve yine daha yüksek üretim verimlili\u011fi<\/a><\/strong> ortaya ç\u0131kar\u0131r.<\/span><\/span><\/p>\n

Süreç operasyonu verilerini bu \u015fekilde görüntüleyerek, halihaz\u0131rda %20 ila %30 aras\u0131nda verimlilik art\u0131\u015f\u0131 sa\u011flanabiliyor. Ancak veri miktar\u0131n\u0131n artmas\u0131yla insanlar bu verilerin yorumlanmas\u0131 veya tekrarlanan örneklerin anla\u015f\u0131lmas\u0131nda yetersiz kalmaktad\u0131r. Büyük veri analizi<\/a><\/strong> yaz\u0131l\u0131m\u0131n\u0131 kullanan bilgisayarlar, insanlara göre daha hassas ve yorulmak bilmeyen araçlard\u0131r. Bu araçlar, performans verilerindeki düzensizlikleri tan\u0131mlayabilir ve potansiyel sorunlar\u0131 operatöre bildirebilir. Daha fazla veri ve daha geli\u015fmi\u015f ya da "daha ak\u0131ll\u0131" analiz sayesinde, yorumlar ve sonuçlar daha kapsaml\u0131 ve do\u011fru hale gelir. Örne\u011fin, sistem yaln\u0131zca sorunlar\u0131 belirlemek yerine sorunun hat içindeki konumunu ve sorunu gidermek için yap\u0131lmas\u0131 gerekenleri tam olarak belirleyebilir. Operatörün görevi basitle\u015fir ve hat verimlili\u011finde optimize edilmi\u015f olur.<\/span><\/span><\/p>\n