Üretim Sektöründe Makine Öğrenmesi

Dünyanın en iyi üreticileri fabrikalarını otomatikleştirmek, geliştirmek ve üretmek için makine öğrenmesi algoritmalarını kullanıyor. Makine öğrenmesi, yüzlerce ekibe ihtiyaç duymadan  emisyonları azaltabilir, ekipmanın izlenmesine yardımcı olur hatta manuel çalışmayı otomatikleştirebilir. Bu da üretim açısından hız kazandırmakla beraber, maliyet açısından düşük bir bütçe sağlamaktadır. Machine Learning, üretime büyük ölçüde bağımlı olan şirketler için bu çok ciddi bir meseledir. Şirketlerin kendi bünyesinde bulunan mühendislik bölümlerinde; modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için bir makine öğrenme platformu geliştirmeye odaklanmış bütün bir ekibi vardır. Tam olarak çalışan en parlak insanlardan bazıları,  şirketlerin sadece makine öğrenim altyapısında çalışmaktadır. Bu gelişmeler gelişen teknolojiyle birlikte makine öğrenmesinin üretim için ne kadar değerli olduğunu göstermektedir.

Makine Öğrenmesi İş Akışı

Makine öğrenmesi iş akışının en basit şekli toplu tahmindir. Statik bir veri kümesi alırsınız, modelinizi üzerinde çalıştırdıktan sonra bir tahmin yayınlarsınız. Tahminlerinizi çevrimiçi bir form aracılığıyla gönderdiğiniz CSV dosyasına kaydedersiniz. Açıkçası, bu endüstri ortamında çok yararlı değildir. Bunun yerine, bir zaman aralığı ve çıktı tahminlerini veritabanına çalıştırmak için bir hizmet zamanlayabilirsiniz. Bu düşündüğünüzden daha kullanışlı ve basit olabilir. Makine öğrenimi iş akışının en yaygın veya en çok önerilen türü, basit bir web hizmetidir. Web servisi bazı parametreler alır ve hemen bir tahmin yayınlar. Bu, parti tahmin şemasından çok daha çeviktir. Toplu tahminler arasındaki fark, gerçek zamanlı olarak çalışmanın yanı sıra, tüm verileri bir kerede işlemek yerine, tek seferde tek bir kayıt işlemesidir.

Şirketlerin Makina Öğrenimine Yatırımı

Büyük şirketlerin hepsi, üretimin tüm yönlerini geliştirmek için makine ile öğrenim yaklaşımlarında önemli yatırımlar yapmaktadır. Şirketlerin birçoğu teknoloji; işgücü maliyetlerini düşürmek, ürün kusurlarını azaltmak, planlanmamış arıza sürelerini kısaltmak, geçiş sürelerini geliştirmek ve üretim hızını artırmak için kullanılmaktadır. Araştırmalara göre küresel akıllı üretim pazarının bu yıl 200 milyar doları aşacağını ve 2020 yılına kadar 320 milyar dolara çıkacağını tahmin ediyor. Bu da yıllık yüzde 12,5’lik büyüme oranı demektir. Örneğin Alman markası olan Siemens’in sıklıkla dikkat çektiği yapay zeka başarı hikayesi, spesifik gaz türbinlerinin emisyonlarının, herhangi bir insanın yapabileceğinden daha iyi bir şekilde nasıl geliştirildiğini gösteriyor.  Siemens Kurumsal Teknolojideki Dijitalleşme ve Otomasyon Araştırma Başkanı Dr. Norbert Gaus , “Uzmanlarımız türbinin azot oksit emisyonlarını optimize etmek için ellerinden gelenin en iyisini yaptılar fakat emisyonları %15’ e kadar düşürmeyi başaran yapay zeka sistemimizdir.” demektedir. General Electric, dünyanın en büyük 31’inci en büyük şirketidir ve gezegendeki en büyük ve en çeşitli üreticilerinden biridir ve büyük endüstriyel ekipmanlardan ev aletlerine kadar her şeyi yapmaktadırlar. Dünya çapında 500’ün üzerinde fabrikası bulunmaktadır ve bunları akıllı tesislere dönüştürmeye başlamıştır. General Electric ve Siemens, bütünsel bir üretim süreci oluşturmak için yapay zekayı uygulamak üzerine yoğunlaşırken, endüstriyel robotlarda uzmanlaşan diğer şirketler, robotları daha akıllı hale getirmeye odaklanıyor. Endüstriyel robot teknolojisinde lider olan Japon şirketi Fanuc, yakın zamanda donanımları arasında daha fazla bağlantı ve yapay zeka kullanımı için güçlü bir baskı yarattı. Fanuc, endüstriyel robotlarının bir kısmının kendilerini eğitmesine yardımcı olmak için derin bir takviye öğrenme kullanmaktadır. Aynı görevi tekrar tekrar uygulayıp  her defasında yeterli doğruluk elde edinceye kadar öğrenmektedirler. Bu yeni makine öğrenim uygulamalarının, ekipman arızalarında göreceli olarak mütevazi düşüşler, daha iyi zamanında teslimatlar, ekipmanlarda küçük iyileştirmeler ve endüstriyel robot endüstrisinin rekabetçi dünyasın da daha hızlı eğitim süreleri oluşturduğunu görmekteyiz. Bu gelişmeler küçük görünebilir, ancak bu kadar büyük bir sektöre eklendiğinde ve yayıldığında toplam potansiyel tasarrufu herkes için önemli olmaktadır.



Bir Cevap Yazın