Choosing between building your own AI solution or buying a proven one can define your success in predictive maintenance. But without a clear strategy, companies risk high costs, long development times, and missed opportunities.
In this guide you will discover:
✅ How to make informed Make-or-buy decisions in an industrial environment
✅ The specific decision criteria for software and AI applications
✅ If standardised AI Apps are a solution for OEMs and End Users
Download now and take the first step toward smarter, AI-powered maintenance decisions
Genel yapay zekanın aksine, üretimde yapay zeka kalite kontrol, kestirimci bakım, süreç optimizasyonu ve robotik gibi belirli uygulama alanlarına odaklanmaktadır. Üretimde yapay zeka, karmaşık görevleri otomatikleştirmek, kalıpları belirlemek ve tahminlerde bulunmak için algoritmaların ve makine öğreniminin kullanılmasını ifade eder. Bu, makinelerden ve sistemlerden gelen büyük hacimli verilerin analiz edilmesini ve işlenmesini içerir.
Peki şirketler üretimde neden yapay zekadan yararlanmalı?
Buna bir örnek, bir makinedeki anormalliklerin verilerinin analiz edilmesiyle gerçek zamanlı olarak tespit edilebilmesidir. Sektörde yapay zekayı kullanarak kestirimci bakımı etkinleştirebilir, ürün kalitesini (kestirimci kalite) sağlayabilir ve kaynakları daha verimli kullanabilirsiniz (kestirimci enerji).
Makine öğrenimi (ML), üretimde yapay zekanın teknolojik bel kemiğidir. Kural tabanlı sistemlerin aksine, makine öğrenimi modelleri geçmiş ve gerçek zamanlı üretim verilerinden öğrenir ve tahminlerini sürekli olarak geliştirir. Bu da onları süreçlerin ve koşulların sık sık değiştiği dinamik ortamlarda özellikle değerli kılar.
Tipik uygulamalar arasında, algoritmaların makinelerdeki aşınma modellerini arızalar meydana gelmeden önce tespit ettiği kestirimci bakım ve bilgisayarla görme sistemlerinin kusurları manuel denetimlerden daha hızlı ve güvenilir bir şekilde tespit ettiği kalite kontrol yer almaktadır. Makine öğrenimi aynı zamanda süreç optimizasyonu için de kullanılır - örneğin, enerji tüketimini azaltmak veya üretim kalitesini stabilize etmek için parametreleri gerçek zamanlı olarak ayarlamak. Gelecek vaat eden bir diğer alan da, makine öğreniminin daha esnek ve uygun maliyetli süreçler oluşturmak için talep dalgalanmalarını, teslimat sürelerini ve malzeme kullanılabilirliğini analiz ettiği tedarik zinciri optimizasyonudur.
Makine öğreniminin gücü ölçeklenebilirliğinde yatmaktadır: modeller bir kez eğitildikten sonra birden fazla tesiste veya üretim hattında uygulanabilir ve şirketlerin en iyi uygulamaları küresel olarak standartlaştırmasına olanak tanır. Aynı zamanda, algoritmalar yerel koşullara uyum sağlar ve her yeni veri kümesiyle öğrenmeye devam eder.
Şirketler için bu sadece daha az duruş süresi ve daha düşük maliyet değil, aynı zamanda daha yüksek esneklik ve rekabet gücü anlamına geliyor. Bu nedenle makine öğreniminin üretim sistemlerine entegrasyonu, gerçek anlamda veri odaklı üretime doğru atılmış belirleyici bir adımdır.
İşte bu yüzden şirketler yapay zeka yazılımı kullanmalıdır:
Yapay zekanın üretimdeki avantajları çok yönlüdür. Örneğin, kestirimci bakım gibi yapay zeka çözümleri, arızaları pahalı arızalara yol açmadan önce tespit etmek için kullanılabilir. Sorunlar ortaya çıkarsa, bakım önlemleri hemen alınabilir. Planlanmamış arızaları önler, bakım maliyetlerini azaltır ve şirketin verimliliğini artırır. Ayrıca, malzeme yorgunluğu bir dereceye kadar tespit edilebildiği ve böylece tehlikeli durumlar önlenebildiği için veriler iş güvenliğine de katkıda bulunur.
Yapay zekanın endüstrideki bir diğer önemli avantajı da ürün kalitesindeki iyileşmedir. Şirketler yapay zekayı kullanarak kusurları ve hataları erken bir aşamada tespit edip düzeltebilir, böylece ıskarta ve yeniden işleme oranlarını azaltabilir. Bu da daha fazla müşteri memnuniyeti ve olumlu bir şirket imajı sağlar.
Bu nedenle öngörü yeteneği yapay zekanın bir diğer önemli yönüdür. Yapay zeka algoritmaları, büyük miktarda veriyi analiz ederek diğer uzmanların normalde gözden kaçıracağı eğilimleri ve kalıpları belirleyebilir. Bu, şirketlerin bilinçli kararlar almasına ve gelecekteki zorlukları daha iyi yönetmesine olanak tanır.
Yapay zekanın endüstride kullanımı dikkatli bir planlama ve hazırlık gerektirir. Şirketin özel gereksinimlerine uyan doğru yapay zeka teknolojisini seçmek önemlidir. Ölçeklenebilirlik, esneklik ve veri uyumluluğu gibi hususlar dikkate alınmalıdır. Endüstride tamamladığımız çok sayıda yapay zeka projesi sayesinde, değerli içgörüler sağlayabilir ve endüstride yapay zeka kullanırken nelere dikkat edilmesi gerektiğini gösterebiliriz.
1. Yapmaya veya satın almaya karar vermek:
Bir yapay zeka çözümü kullanılmadan önce, şirketler bir yapay zeka çözümünü kendi bünyelerinde mi geliştireceklerine yoksa dışarıdan mı satın alacaklarına karar vermelidir. Karar verme sürecinde kendi özel gereksinimlerini, kaynaklarını ve bütçelerini dikkate almalıdırlar. Bir çözüm için ne kadar harcamak istiyoruz? Yapay zeka, veri bilimi, BT ve üretim vb. alanlarda uzmanlığa sahip yeterli sayıda uzmanımız var mı?
Cevabı bulmak her zaman kolay değildir. Yapay zeka çözümleri için yap veya satın al kılavuzumuzda bu konuda daha fazla bilgi edinebilirsiniz; kurum içi bir çözümün mü yoksa harici bir çözüm satın almanın mı daha iyi bir seçenek olduğunu belirlemek için bir kontrol listesi sunmaktadır.
2. Veri toplama:
Sensörler, makine günlükleri ve kalite kontrol verileri gibi üretimdeki ilgili veri kaynakları tanımlanmalıdır. Veri bağlantısı garanti edilmelidir.
3. Veri işleme ve analizi:
Yapay zekayı etkili bir şekilde kullanabilmek için yeterli ve yüksek kaliteli veriye sahip olmak önemlidir. Yapay zeka algoritmaları tarafından işlenebilmeleri için bunların temizlenmesi, yapılandırılması ve hazırlanması gerekir. Amaç, verilerdeki örüntüleri ve korelasyonları tespit etmektir.
4. Entegrasyon:
Yapay zeka çözümünün mevcut üretim sistemlerine entegre edilmesi gerekiyor. Her şeyin sorunsuz çalıştığından ve verilerin gerçek zamanlı olarak işlenebildiğinden emin olmak için kapsamlı testler yapılır.
5. Eğitim:
Yapay zeka modelleri toplanan tüm verilerle eğitilir. Yapay zeka modellerinin doğruluğunu ve performansını iyileştirmek için eğitim sürecini düzenli olarak gözden geçirmek ve uyarlamak önemlidir. Bu, her zaman en iyi sonuçların elde edilmesini sağlar.
Bu adım adım kılavuz, üretim süreçlerinizde yapay zekayı uygulamak için size sağlam bir temel sağlar. Yapay zeka, üretiminizi optimize etmek ve rekabet gücünüzü artırmak için muazzam bir potansiyel sunuyor.
Yapay zekanın endüstride nasıl kullanılabileceğini göstermek için şimdi bazı spesifik, gerçek hayat örneklerine bakacağız. Bu şirketler bir yapay zeka çözümü satın almaya karar verdi ve bunun faydalarını gördü.
Yapay zekanın endüstride kullanılması muazzam bir potansiyeli ortaya çıkarabilir. Şirketlere verimlilik artışı, maliyet azaltma ve karar verme için daha iyi bir temel oluşturma gibi çok çeşitli faydalar sunar.
Yapay zekanın endüstrideki geleceği umut verici. Yapay zeka teknolojileri gelişmeye devam ettikçe ve potansiyellerine ilişkin farkındalık arttıkça, yapay zekanın endüstride kullanımı da artmaya devam edecektir. Şirketler bu konuyu erkenden ele almalı ve yenilikçi çözümler geliştirip rekabetçi kalabilmek için yapay zekanın sunduğu fırsatlardan yararlanmalıdır. Silindirlerin kestirimci bakımı gibi çeşitli uygulamalar için piyasada halihazırda standartlaştırılmış yapay zeka çözümleri bulunmaktadır. Bunlar birbirine bağlanarak yapay zekanın endüstriye girişini kolay ve rahat hale getirebilir.
Gerçek hayattan örnekler, şirketlerin üretimde yapay zekadan nasıl faydalandığını gösteriyor. Kendi yapay zeka çözümünüzü geliştirmek için bir yapay zeka çözümü satın alıp almayacağınızı dikkatlice düşünmelisiniz. Uzmanlardan bir yapay zeka çözümü satın almak, hızlı uygulama, kanıtlanmış algoritmalar ve kullanıcı dostu bir arayüz gibi avantajlar sunar. Yap ya da satın al kararını dikkatlice tartmak ve şirketin özel gereksinimlerini ve kaynaklarını göz önünde bulundurmak önemlidir.