Veriler, üretimde devrim yaratıyor. Uç bilişim, yapay zekâ/makine öğrenimi ve akış analitiği gibi etkin araçlarla birleşen gerçek zamanlı veriler, yeni inovasyon seviyelerinin ve daha akıllı fabrikaların ortaya çıkmasını sağlıyor.
Fortune Business Insights’ın bir raporuna göre, 2018 yılında üretim sektöründe 3,22 milyar dolarlık bir büyüklüğe sahip olan büyük verinin, 2026 yılına kadar yüzde 14’lük bir yıllık bileşik büyüme oranıyla 9,11 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Günümüzde ileriye dönük sağlam stratejileri olan işletmeler, operasyonel teknolojiyi uç ve yapay zekâyla birleştirip etkin hâle getirerek önemli avantajlar elde ediyor.
Akıllı üretimin gelişimi
Üretimde “uç nokta”, kameraların, sensörlerin, makinelerin ve montaj hatlarının veri ürettiği ortam anlamına geliyor. İşletmeler uç bilişim teknolojisini kullanarak bu kaynaklardan veya bu kaynaklara bağlı otomasyon kontrol sistemlerinden veri topluyor ve dönüştürüyor. Veriler, hızlı karar verme ve anlık eylem için anında içgörü sağlamak üzere akış veri analitiği ve yapay zekâ gibi teknolojiler kullanılarak analiz ediliyor. Ancak burada bir çelişki de doğabiliyor. Uç noktadaki büyük veri akışı, kimi zaman dönüşümün önündeki engel hâline gelebiliyor. Çünkü büyüyen veri setleri, gerçek zamanlı içgörülere yönelik kullanıcı beklentilerinin giderek arttığı günümüzde, büyüklüğüyle uç teknolojisini alt edebiliyor.
Tüm bu zorluklara rağmen üreticiler ve şirketler, uç noktada inovasyon yapmaya devam ediyor ve uç verilerden değer elde etme becerilerine göre kendilerini farklılaştırıyor. Bu durum, günümüzde devasa veri setlerini işlemek ve verinin oluştuğu ve kullanıldığı noktada neredeyse gerçek zamanlı olarak içgörü sağlamak için yapay zekâ ve makine öğreniminden yararlanmak anlamına geliyor.
Üretimin uç noktasında yapay zekâ
Yapay zekâ, işletmenizde çalışanları korumanıza, üretim kalitesini artırmanıza, bakım sorunlarını önlemenize ve makine zekâsıyla yetenek açıklarını gidermenize destek olarak ana faaliyetlerinize daha odaklı ve rekabetçi olmanıza yardımcı oluyor. Yapay zekânın uç noktalarda sunduğu faydalara bakacak olursak, temelde en etkili olanlarını şöyle sıralayabiliriz:
• Daha az hata/kusur sayısı: Yapay zekâ, fabrikaya gelen ve fabrikada içinde hareket halinde olan, yer değiştiren parçaları takip edebiliyor. Bilgisayarlı görü, tüm üretim döngüsü boyunca süreçteki çalışmaları hızlandırmaya ve otomatik hâle getirmeye yardımcı oluyor. Hatalar/kusurlar tespit edilebiliyor, işaretlenebiliyor ve hatalı/kusurlu ürün tespitini takiben değil, tespit anında bunları düzeltmek için gerçek zamanlı olarak tek tek süreçlere veya bileşenlere kadar izlenebiliyor. Kalite kontol işleminin tamamının yapay zeka kullanan süreçlerde olması durumunda; sürekli gelişen bir kalite artışı görülecektir çünkü daha yüksek ürün tutarlılığıyla birlikte daha düşük kayıp ve hurda oranlarına ve daha yüksek müşteri memnuniyetine erişilecektir.
• Minimum arıza: Yapay zekâ odaklı öngörümcü bakım sistemleri, bakım gereksinimlerinin tam yerini belirlemek için sensörlerden ve IoT verilerinden elde edilen verileri kullanarak teknisyenlere tanı koymada önemli ölçüde zaman kazandırıyor. Ayrıca olası ekipman arızalarının proaktif olarak tahmin edilmesine ve önlenmesine olanak tanıyor. Ekipman ve süreçleri proaktif bir şekilde optimum performans düzeyinde çalışır durumda tutmak, çalışanları korumaya, kesintileri önlemeye ve kaynakları optimize ederek bakım maliyetlerini azaltmaya yardımcı oluyor.
• Bilgi eksikliklerinin giderilmesi: Artırılmış gerçeklik (AR) tabanlı yapay zekâ sistemleri, başka konumda bulunan uzmanların fabrikayı sanal olarak ziyaret etmelerine, AR arayüzünü kullanarak oluşan bir durumu doğrudan değerlendirmelerine ve sahadaki çalışanları yönlendirmelerine veya eğitmelerine olanak tanıyor. Yapay zekâ ayrıca durumsal bağlamı anlayabiliyor ve önerilen eylem için standart süreçler yükleyebiliyor. Ayrıca her adım AR’de açıkça gösteriliyor ve uzmanların mevcut olmadığı durumlarda gerekli eğitime sahip olmayan çalışanların karmaşık görevleri yerine getirmesine olanak tanıyor.
• Akıllı Tedarik Zincirleri: Yapay zeka destekli akıllı fabrikalar, tedarik zinciri yönetiminde devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Yapay zeka algoritmalarından yararlanan üreticiler, envanter seviyeleri, talep modelleri ve tedarikçi performansı hakkında gerçek zamanlı görünürlük elde edebilir. Bu, tedarikçiler, üreticiler ve distribütörler arasında optimize edilmiş tedarik, azaltılmış tedarik süreleri ve gelişmiş koordinasyon sağlar. Ek olarak yapay zeka, fabrikaların doğru zamanda doğru miktarda ürün üretmesini sağlayarak, israfı azaltarak ve depolama maliyetlerini en aza indirerek talep tahminine yardımcı olabilir.
Daha fazla değer yaratmak için uçta yapay zekâ kullanın
Yapay zekâyı üretimde uç noktaya taşımak pek çok cazip fayda sunuyor ancak üstesinden gelinmesi gereken bazı zorlukları da beraberinde getiriyor.
İşletmelerin, uç verilerin alınmasından istenen iş çıktısının elde edilmesine kadar olan tüm süreci başından sonuna kadar anlamak için arka plan altyapı ve danışmanlık hizmetlerinden oluşan güçlü bir temel oluşturmaları gerekiyor. Dağıtımı, entegrasyonu, güvenliği ve yönetimi daha da basitleştirmek için üretim yapay zekâ uzmanları tarafından oluşturulan yapılandırılmış sistemler, özellikle akıllı üretim kullanım durumları için tasarlanmış çözümlerle değer elde etme süresini hızlandırabiliyor. Yapay zekâ için mühendislikle doğrulanan bir çözüm seçmek, yerinde uzmanlık eksikliği de dâhil olmak üzere işletmelerin yapay zekâ kullanımının önündeki engelleri aşmasına yardımcı olabiliyor. Doğrulanmış tasarımlar, ihtiyaçlara uyacak şekilde tasarlanmış, test edilmiş ve kanıtlanmış konfigürasyonlar anlamına geliyor. Bu entegre çözümler, dağıtımı hızlandırmaya ve basitleştirmeye yardımcı olmak üzere önceden test edilmiş ve belgelenmiş oluyor.
Burada insan ve makine işbirliğine de vurgu yapmadan olmaz. Popüler yanılgıların aksine, akıllı fabrikaların geleceği yalnızca insan işçileri makinelerle değiştirmeye odaklanmıyor. Aksine yapay zeka ve otomasyon, insanların yeteneklerinin daha verimli kullanıldığı çalışma ortamları yaratmaya yardım eder, çalışanlara karar verme süreçlerinde yardımcı olur, gerçek zamanlı öngörüler ve öneriler sağlarken bilgi ve uzmanlık transferlerini de kolaylaştırır. Bu işbirliği, çalışanların yaratıcılık, problem çözme becerisi ve duygusal zeka gerektiren farklı görevlere odaklanmasını sağlarken aslında bir taraftan da daha tatmin edici işler yaratılmış olur.
Sonuç…
Günümüz başarı hikâyelerinin ardındaki kullanım durumları, üretim alt sektörleri kadar çeşitlilik gösteriyor ve bazı yeni temalar da ortaya çıkıyor: Bağlantılı çalışanlar, genel ekipman etkinliği, öngörücü bakım, üretim kalitesi, verim optimizasyonu, gelişmiş lojistik, üretim optimizasyonu ve dijital ikizler en yaygın üretim uç kullanım alanları arasında yer alıyor. Bağlı cihazlardan, ekipmanlardan ve diğer varlıklardan gelen görüntüler, ses ve sensör okumaları gibi çok boyutlu verilerin büyük hacimlerde analiz edilmesi gerekiyor. Yapay zekâ ve veri akışı analitiğiyle birlikte uç bilişim, analiz için gerekli olan kestirimci bakım, bilgisayarlı görü, üretim kalitesi ve dijital ikiz gibi pek çok alanda giderek daha fazla kullanılıyor. Bağlantılı çalışanların daha üretken ve daha güvenli olmasını sağlayan bazı kullanım alanlarıysa, Wi-Fi ve hücresel gibi yüksek hızlı ve çok düşük gecikmeli bağlantıya ihtiyaç duyuyor. Bakım ve eğitim uygulamaları için artırılmış gerçeklik ve karma gerçeklik gibi diğer yeni ortaya çıkan kullanım alanları da eski bağlantı ve Wi-Fi veri çıkışı sorunlarının çözülmesini sağlıyor. Bu da 5G ağlarının esnekliğini ve maliyet etkinliğini gerektiriyor.
Tüm bu teknolojiler ve kullanım alanları, üreticilerin müşterilerinin isteklerini anında karşılamalarına imkan tanıyor. Aynı zamanda yenilikçi olmak, rekabetçi fiyatlarla yüksek kaliteli ürünler sunmak, kârlılık, sürdürülebilirlik ve güvenlik hedeflerini karşılamak vb. konularda yardımcı oluyor. “Akıllı” üreticiler, uç noktada yapay zekânın gücünden yararlanarak ihtiyaç noktasında daha iyi, daha hızlı içgörülerle somut ve ölçülebilir faydalar elde edebiliyor. Üretime yönelik bu akıllı yaklaşım, onlara rekabetçi bir küresel pazarda farklılaşma ve rekabet etme yeteneği kazandırıyor.Kısaca yapay zekanın entegre edildiği akıllı fabrikaların geleceği, endüstriyel üretimde bir paradigma değişikliği vaat ediyor. Ancak, veri gizliliği, güvenlik ve etik hususlar gibi zorlukların dikkatle ele alınması gerekiyor. Çünkü uygun planlama, uygulama ve devamlılığı olan uyarlamalarla akıllı fabrikalar, akıllı ve sürdürülebilir endüstriyel üretimde yeni bir çağın habercisi olarak üretim ortamını yeniden tanımlama potansiyeline sahip.
Dell Technologies Türkiye Genel Müdürü
Işıl Hasdemir
Dell Technologies Türkiye Genel Müdürü
Dell Technologies Türkiye’de iş strateji ve yönlendirmeden sorumlu olan Işıl Hasdemir, Temmuz 2020’de görevine başladı.
Hasdemir; Türkiye’de satış, servis ve destek fonksiyonlarını birbirinden ayıran ve şirketin, kuruluşların dijital dönüşüm gündemlerini hızlandırmalarına yardımcı olma misyonunu başarıyla yürüten bir ekibe liderlik ediyor. Hasdemir’in liderliğindeki Dell Technologies, Türkiye’nin ICT sektöründeki güçlü konumunu korumaya devam ediyor.
Türkiye’nin öne çıkan teknoloji liderlerinden biri olan Hasdemir, aynı zamanda Dell Technologies bünyesinde “teknolojiyi dünyanın daha iyi bir yer haline getirilmesi adına kullanma” misyonuyla çeşitli projelere imza atıyor.
Orta Doğu Teknik Üniversitesi’nden Elektrik ve Elektronik Mühendisliği lisans derecesine sahip olan Hasdemir, Dell Technologies’e katılmadan önce 2005’te Cisco Ülke Lideri ve ardından 2009’da Genel Müdür Yardımcısı olarak atanmış ve kariyerinin öncesinde ise NCR Türkiye’de çeşitli liderlik görevlerinde bulunmuştur.