Üretimde optimizasyon, işletmenin her alanı için çok önemlidir: titiz kalite kontrolünü uygularken üretkenliği en üst düzeye çıkarmaktan maliyet ve uyumluluk risklerini en aza indirmeye kadar sorunsuz ve kesintisiz üretim süreçleri sağlar. Bu konularda başarılı olmak ve rekabetçi kalmak için üreticiler otomasyonu ve diğer yenilikçi üretim çözümlerini kullanır. Yapay zeka (AI) her ikisini de güçlendirmek için kullanılabilir, bu nedenle gittikçe daha fazla şirket üretimde yapay zekayı kullanıyor.

Bu kapsamlı kılavuzda, yapay zekanın pratik kullanım durumları, zorlukları ve avantajları hakkında bilgi edinmenin yanı sıra yapay zekayı üretimde kullanmaya nasıl başlayacağınızı öğreneceksiniz.

Şirketler neden üretimde yapay zekayı kullanıyor?

Yapay zeka hayatın ve işin hemen her alanında kullanılabilse de, yapay zeka ve üretim özellikle paylaşılan önemli bir unsur sayesinde uyumludur: veriler. Üreticiler makine performansı, lojistik, süreç ve harici veriler dahil olmak üzere geniş hacimli veriler üretir ve bunlara sahip olur. Yapay zeka teknolojileri, makine öğrenmesi algoritmalarını eğitmek ve her işletmeye özgü doğru çıktı sağlamak için verilere ihtiyaç duyar. Bu, yapay zekanın üretim şirketlerinin yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerini iyi kullanıma sunmasına yardımcı olabileceği anlamına gelir. Peki, yapay zeka üretimde nasıl kullanılır?

Yapay zekanın çok yönlülüğü, iş dünyasında böylesine büyük bir rol oynamasının nedenlerinden biridir: sektörlerdeki liderler yapay zeka için sayısız kullanım buluyor ve üretim istisna değil. Üretim süreçlerini kolaylaştırmaya, verimliliği en üst düzeye çıkarmaya, hataları azaltmaya, ürün kalitesini artırmaya, çalışanları güçlendirmeye, operasyonel mükemmelliği desteklemeye ve nihayetinde rekabet avantajı elde etmeye yardımcı olur.

Yapay zekayı üretimde kullanma: Örnekler ve kullanım durumları

Üretimde yapay zeka için farklı üretim türlerinde farklı şekillerde geçerli çok çeşitli kullanım örnekleri vardır: endüstriyel ve otomotiv sektörlerindeki yüksek hacimli veya özelleştirilebilir ürün üretiminden kimya ve enerji sektörlerindeki sürekli proses tipi üretime veya ilaç ve gıda üretimindeki parti süreçlerine kadar.

Bu nedenle, tüm yapay zeka kullanım durumlarının ayrıntılı bir listesini bulmaya çalışmak yerine bazı temel uygulamaları ayıralım:

Tahmine dayalı bakım ve yapay zeka destekli kalite kontrolü

Yapay zeka, bilgisayar vizyonu, üretim süreçlerini izleyen kameralar ve takipçiler ve gelişmiş analitik için kullanılan yapay zeka modelleri sayesinde şunları yapabilir:

• İnsan çalışanlarının, ortaya çıktıklarında reaktif olarak yanıt vermek yerine sorunlardan kaçınmasına olanak sağlayan gerekli varlık ve ekipman bakımını tahmin etmeye yardımcı olun (bu nedenle "tahmine dayalı bakım" olarak adlandırılır)
• Anormallikleri ve kalite kontrolü sorunlarını daha hızlı tanımlayın ve uyarıları otomatik olarak tetikleyin veya hataları önlemek için belirlenen işlemleri gerçekleştirin
• Dijital ikizleri kullanarak potansiyel ekipman arızalarını öngörme
• Maliyetleri azaltmak ve ekipman ömrünü uzatmak için bakım süreçlerini optimize edin
• Görsel kontrol ve kalite kontrol otomasyonunda yardım

Dijital ikiz nedir?

Üretimde dijital ikiz fiziksel bir ürünün, ekipmanın veya makinenin sanal temsilidir. Fiziksel varlığın durumunu ve performansını izleyen sensörlerden ve diğer izleme cihazlarından alınan gerçek zamanlı verileri kullanan dijital ikiz, bunu dijital bir ortamda simüle eder. Bu sanal model, varlık verimliliğini optimize etmeye ve ekipman arızası gibi olası sorunları tahmin etmeye yardımcı olabilir. Bu nedenle dijital ikizler tahmine dayalı bakım için iyi çalışır.

Tedarik zinciri yönetimi ve makine öğrenmesi algoritmaları

Makine öğrenmesi algoritmaları, geniş hacimli tedarik zinciri verilerini analiz edebilir ve yapay zekanın şunları yapmasına olanak sağlayan örnekleri tanımlayabilir:

• Talep tahminini ve stok yönetimini geliştirmek için gerçek zamanlı analizler sağlayın
• Üreticilerin gerekli ayarlamaları hızlı bir şekilde yaparak riskleri azaltmasına yardımcı olan olası riskleri ve tedarik zinciri aksaklıklarını erken işaretleyin
• Tedarikçi kalitesinin ve güvenilirliğinin değerlendirilmesine yardımcı olur
• Kullanılan malzemelerin ve teslimatların ekolojik ayak izini azaltma fırsatlarını belirleyin
• Depo yönetimini ve lojistiği optimize edin ve boşta kalma süresini azaltın

Veriye dayalı süreç optimizasyonu

Yapay zeka teknolojileri, fabrika katındaki sensörlerden performansı ve gerçek zamanlı verileri analiz ederek mevcut üretim süreçlerinde ve ekipman düzeninde iyileştirilecek alanları belirleyebilir ve bu da şirketlerin şunları yapmasına olanak sağlar:

• Darboğazları ve verimsizlikleri belirleme ve iyileştirme için öneriler alma
• Karbon ayak izini azaltma ve enerji tasarrufu fırsatları için kaynak kullanımının yanı sıra doluluk ve üretim modellerini izleyin ve analiz edin
• Çıktıyı iyileştirmek ve maliyetleri ve kesinti süresini azaltmak için kaynak dağıtımını optimize edin

Görev ve süreç otomasyonu

Birçok yenilikçi üretim çözümü, seri üretim görevlerini otomatikleştirmek için tasarlanmıştır ve bu, yapay zekanın da yardımcı olabileceği bir şeydir. Yapay zeka şunları yapabilir:

• Rutin görevleri otomatikleştirerek idari süreçlerde zamandan tasarruf edin ve üretkenliği artırın
• Çalışanların yoğun iş gücü gerektiren görevleri devralarak daha stratejik ve beceriye bağlı aktivitelere odaklanmalarını sağlayın
• Talep dalgalanmalarına yanıt olarak üretimi otomatik olarak değiştirerek kaynak kullanımını optimize edin

Ürün geliştirme ve uyarlama

Yapay zeka, piyasa trendlerini, satış verilerini ve müşteri tercihlerini içeren hem dahili hem harici verileri analiz edebilir. Yapay zeka, bu ve hızlı prototip oluşturma özellikleriyle şunları yapabilir:

• Müşteri taleplerini ve zevklerini karşılamak için ürün geliştirmeye veya özelleştirmeye yardımcı olun
• Giriş parametrelerine ve kısıtlamalarına göre tasarım yinelemelerini hızlı bir şekilde oluşturup değerlendirerek geliştirmeyi hızlandırın
• Üreticilerin fiziksel prototipler üretilmeden önce bile olası tasarım hatalarını gidermesini sağlayan çeşitli koşulları simüle ederek optimum ürün performansı sağlamak için sanal test gerçekleştirin

Çalışanları güçlendirme

Üretimde yapay zeka kullanımı üreticinin çalışanlarına da fayda sağlayabilir:

• Yapay zeka, olası tehlikeleri tespit ederek ve uygun eylemde bulunmak üzere çalışanları uyararak işyeri güvenliğini iyileştirmek için sensörlerden verileri izleyebilir ve analiz edebilir
• Yapay zeka destekli öğrenme, çalışanların iş rollerindeki ve teknolojilerindeki değişime uyum sağlamak için yeni beceriler edinmesine yardımcı olabilir
• Yapay zeka tarafından geliştirilmiş görsel inceleme, kalite kontrol uzmanlarının sorunları ve üretim hatalarını tespit etmelerine yardımcı olur, bu da insan hatasının sorumluluk yükünü ve şansını azaltır
• Yapay zeka, çalışanlara, örneğin üretim planlaması ve tahmini hakkında verilere dayalı kararlar almaya yardımcı olan içgörüler ve öneriler sağlayabilir
• Üretken yapay zekadaki gelişmeler nedeniyle artık birçok yapay zeka teknolojisi, çeşitli teknik yeterlilik düzeylerindeki çalışanların üretimde yapay zeka kullanımından yararlanmasına olanak tanıyan konuşma yeteneklerini desteklemektedir (Joule gibi yapay zeka yardımcı pilotları harika bir örnektir)

Üretimde yapay zekanın avantajları

Yapay zekayı üretimde kullanmanın üç temel avantajı, üretkenlik, verimlilik ve operasyonel mükemmellik için katalizör görevi görmesidir. Yani yapay zeka ile üreticiler daha çok, daha iyi ve daha az sürede yapabiliyor. Özellikle endüstriyel üretim alanında üretim yapan şirketler için bu fırsat yalnızca yapay zekayı değerli kılıyor. Ancak yukarıda açıklanan kullanım durumları, yapay zekayı herhangi bir akıllı fabrika stratejisine dahil etmenin daha da fazla faydası olduğunu açıkça ortaya koyuyor:

Daha iyi ürün kalitesi

Yapay zeka destekli kalite kontrolü, üreticilerin hata içeren ürün sayısını azaltmasına ve temel neden analizi için gerçek zamanlı geri bildirim sağlamasına yardımcı olurken hızlı prototip oluşturma, tasarım hatalarını ürün geliştirme sürecinin başlarında görmeyi kolaylaştırır.

Gelişmiş karar alma süreci

Yapay zeka, veri türetilmiş içgörüler ve gelişmiş analitikler sağlayarak insan çalışanlarının bilinçli kararları daha hızlı ve daha güvenli bir şekilde almasına yardımcı olur. Bu da hayatlarını kolaylaştırır ve sonuçta daha iyi iş sonuçlarına yol açar.

Akıllı üretim ve üretkenlik

Yapay zeka destekli otomasyon ve optimizasyon sayesinde üreticiler kaynak ve zaman kullanımlarında daha verimli olabiliyor. Bu akıllı üretim yaklaşımı, verimliliği artırarak şirketlerin kaliteden ödün vermeden daha hızlı bir şekilde mal üretmesine olanak sağlar.

Maliyet azaltma

Yapay zeka, yalnızca otomasyondan daha fazlasıyla maliyet verimliliğini artırabilir. Dijital ikiz teknolojisi ve yapay zeka destekli tahmine dayalı bakım, enerji, zaman, su ve diğer kaynakların korunması gibi uzun vadede tasarrufa dönüşen ekipmanın ömrünü uzatabilir. Aynı durum, optimize edilmiş tedarik zinciri yönetimi için de geçerlidir: Yapay zeka destekli veri analizi, talep planlamasını ve envanter yönetimini daha uygun maliyetli ve riske dayanıklı hale getirmeye yardımcı olur.

Çevresel sürdürülebilirlik

Üreticiler, kaynakların, lojistiğin ve depoların yapay zeka tarafından optimize edilmiş yönetimi sayesinde enerji ve malzeme atıklarını azaltarak ekolojik ayak izini azaltabilir. Bu olumlu çevre etkisi sürdürülebilir üretim için önemlidir.

Üretim endüstrisinde yapay zekanın mevcut durumu ve geleceği

Yapay zekanın üretimdeki potansiyel faydaları göz önüne alındığında, üreticilerin bununla neden ilgilendiğini görmek zor değil. Ancak yapay zekanın üretimde gerçek olarak benimsenmesi söz konusu olduğunda, hala iyileştirilmeye yer var. Örneğin, tüm üreticilerin yapay zeka stratejileri hem iş hedefleriyle bağlantılı değildir hem de başarıyı ERP ile değerlendirmek için bir ölçüm yaklaşımıyla desteklenir.

ERP, yenilikçi üretim çözümleri için gereklidir. Bu nedenle üreticilerin, mevcut BT altyapısının ve ERP portföyünün, dahil etmek istedikleri yapay zeka özellikleriyle uyumluluğunu ve sinerjisini sağlaması gerekir. Ancak evlat edinme gecikmesine rağmen sektörün yapay zeka kullanımını benimsemeye devam etmesi muhtemel.

Yapay zekanın üretimde kullanımını her zamankinden daha uygun hale getirmek için iki faktör birleşti. Bu da bize bu trendin kalmak için burada olduğunu düşünmek için neden sunuyor:

Akıllı fabrika süreçleri değerli veriler üretir

Akıllı fabrika ve endüstri 4.0 girişimleriyle başlayan üretim süreçlerini 7/24 takip eden kamera, sensör ve diğer teknolojilerin giderek yaygınlaşması, üreticilerin yapay zekayı gerçek zamanlı olarak çok miktarda veri beslemesine olanak sağlıyor. Bu, üreticilerin verilerinden elde ettikleri değeri en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olur ve belirli yapay zeka kullanım durumlarını destekler. Aslında yapay zekanın tahmine dayalı bakım, dijital ikiz teknolojisi ve yapay zeka destekli görsel inceleme gibi temel uygulamaları bu veriler olmadan imkansızdır. Dahası, üreticiler bu veri zenginliğini belirli iş hedefleri için kullanılan yapay zeka ile bağlantılı hale getirerek müşteri değerini artırabilir ve çalışanların, yetenek açıklarını azaltarak deneyim ve becerileri daha hızlı kazanmasını sağlayabilir.

Etkileşimli yapay zeka, yapay zekayı daha erişilebilir hale getirir

Aynı zamanda, makine öğrenmesindeki son gelişmeler (üretken yapay zekadaki atılımlar gibi) sayesinde, etkileşimli yapay zeka artık bir gerçektir. Ne anlama geliyor? İnsanın koddan ziyade doğal dil kullanarak yapay zekayla iletişim kurabileceği ve çalışabileceği anlamına gelir. Bu, yapay zekayı çeşitli teknik yeterlilik düzeylerinde çalışanlar için erişilebilir kıldığından önemlidir: operasyonlardan tedarik zinciri yönetimine ve fabrika katına kadar şirketteki herkes yapay zeka araçlarını kullanarak daha etkili ve üretken olabilir. Bu, yapay zekanın insan potansiyeli ve operasyonel verimlilik için bir katalizör olarak değerini katılaştırır.

Üretimde yapay zekanın benimsenmesi: Zorluklar ve endişeler

Avantajlara rağmen, bazı şirketlerin üretim süreçlerinde yapay zekayı uygulama konusunda hâlâ endişeleri var, örneğin:

Nitelikli iş gücü açıkları

Şirketlerin, yapay zeka destekli yetenekleri uygulamak ve çalıştırmak için doğru becerilere sahip yeteneğe ihtiyacı vardır. Çok şükür yapay zekanın kendisi de çözümün bir parçası olabilir.

• Yapay zeka , doğru becerilere sahip kişileri işe almayayardımcı olabilir
• Mevcut çalışanlar, yeni beceriler kazanmak için eğitim ve geliştirme yazılımı gibi yapay zeka özellikli İK çözümlerini kullanabilir
• Yardımcı teknolojiler, talimatlar sağlayarak ve üreticilerin gerekli uyumluluk ve güvenlik prosedürlerini uygulamasına yardımcı olarak fabrika zemininde çalışan güvenliğini artırmaya yardımcı olabilir
• Üretken yapay zeka, yapay zeka asistanlarının ve kopilotların doğal dil istemlerini anlamalarına olanak sağlar. Bu da yalnızca BT personeli için değil, tüm çalışanlar için uzun yıllara dayanan deneyime ihtiyaç duymadan müşteriler için karmaşık çözümler konfigüre etmeye yardımcı olan yapay zeka özelliklerine erişmeyi kolaylaştırır
• Birçok yazılım sağlayıcısı yapay zekayı sundukları iş çözümlerine entegre eder. Örneğin SAP'de çözümlerimiz genelinde yapay zekayı birden fazla katmana gömdük. Dolayısıyla kullanan müşteriler, SAP bulut ERP portföyünün yapay zeka özelliklerine zaten erişime sahip olduğunu söylüyor.

Yapay zekanın güvenliği, güvenliği ve sorumlu kullanımı

Birçok yenilikçi üretim çözümünde olduğu gibi, yapay zekanın kullanımı da özellikle yapay zekanın potansiyel olarak hassas verileri ele alması nedeniyle yönetmelik ve kılavuz sınırlar gerektirir. Bu endişenin giderilmesinde iki önemli adım var.

Öncelikle üreticiler, etik ve sorumlu yapay zeka uygulamalarını uygulamaya öncelik vermeli ve aynı işlemi gerçekleştiren üçüncü taraf yazılım sağlayıcılarını seçmeyi tercih etmelidir. İkinci olarak, iş ve müşteri verilerinin korunmasını sağlamak için verilerinizin etik, şeffaf, uyumlu ve güvenli bir şekilde işlenmesine bağlı yapay zeka çözüm sağlayıcılarıyla çalışmak en iyisidir. Bu özellikle üretim şirketlerini tehdit eden siber güvenlik riskleri, sabotaj ve IP hırsızlığı göz önüne alındığında önemlidir.

Güvenlik odaklı sağlayıcı seçerken aranacak bazı yeşil işaretleri aşağıda bulabilirsiniz:

• Yapay zeka sağlayıcısı, yapay zeka modellerini eğitmek amacıyla verilerinizi üçüncü taraflarla paylaşmaz
• Yapay zeka çözümleri sorumlu bir şekilde ve sıkı standartlarla geliştirilmiştir
• Yapay zeka sağlayıcısı, verilerinizi her zaman korumak için gelişmiş veri güvenliği önlemleri alır
• Yapay zeka sağlayıcısı şeffaflık ve açıklanabilirlik konusunda kararlıdır

Karmaşık kurumsal mimari için büyük ölçekli işletme dönüşümü

Akıllı üretim genellikle geniş BT altyapıları içerir. Birden fazla birleşme ve satın alma işlemlerinden geçtikten sonra, birçok şirket eski sistemlerin yama çalışmasıyla sonuçlanıyor. Böylesine karmaşık bir kurumsal mimari genelinde büyük ölçekli bir yapay zeka benimsemesi zorlu görünebilir. İyi haber, üreticilerin bu zorluğu tek başına ele almak zorunda kalmaması: temiz çekirdek bir strateji ve yapay zekaya hazır kurumsal mimari geliştirme konusunda bir yazılım sağlayıcısıyla birlikte çalışabilirler.

Üretimde yapay zekayı kullanmaya başlama

En yenilikçi üretim çözümleri için geçerli olan mantıklı adımlar, üretime yapay zeka sunmak için de geçerlidir:

• Bilgi al. Yapay zekanın durumunu ve özelliklerini keşfedin, kullanım durumları hakkında bilgi sahibi olun ve diğerlerinin elde etmiş olduğu sonuçlara bakın.
• Avantajları değerlendirin. Üretim işletmenizin özel yapısını göz önünde bulundurun: Şirketinizin karşılaştığı zorluklar ve bunlar yapay zeka tarafından ele alınabilir mi? Az kullanılan büyük hacimli verileriniz var mı? Yapay zeka, üretim süreçlerinize nasıl fayda sağlar?
• Hedefleri formüle edin. Birçok araç gibi, yapay zeka da en çok amaçlı ve stratejik olarak kullanıldığında etkilidir. İş hedeflerinizden yararlanarak, elde etmek istediğiniz avantajları ve yöntemleri açıkça ortaya koyan bir yapay zeka benimseme stratejisi oluşturun.
• Araştırma sağlayıcıları. Güvenlik, uyumluluk ve veri koruma, kullandığınız yapay zeka çözümlerinin merkezinde yer almalıdır. Kendinizi ve müşterilerinizi korumak için, olası yapay zeka sağlayıcılarını kapsamlı bir şekilde değerlendirin: Veri güvenliği uygulamalarının şeffaf ve standart olduğundan emin olun.
• Profesyonel girdi al. Birçok yazılım sağlayıcısı, özellikle ERP ve iş optimizasyonu alanında, yapay zeka konusunda zaten her şeyi hızlandırmaya hazırdır; strateji belirlemeye ve hatta üretim şirketlerine yapay zeka tanıtımını gerçekleştirmeye yardımcı olabilirler. Yapay zeka özelliklerini destekleyen bir ERP portföyünü zaten kullanıyorsanız şirketinizde yapay zekayı tanıtmak göründüğünden daha da kolay olabilir. Gömülü yapay zeka, üreticilerin kendi modellerini oluşturmaya, sürdürmeye ve yinelemeye gerek kalmadan yapay zekadan yararlanmasına olanak sağlar.