Genel olarak baktığımızda Yapay Zeka teknolojisinin üretim alanındaki etkisini 4 ana başlık altında toplanabiliriz:
Bakım Süreç ve Maliyetleri
Bakım süreç ve maliyetleri endüstriyel yönden bakıldığında tahmin edilmesi en zor süreçler arasında yer alıyor. Beklenmedik arıza, aksilik, bozulma gibi değişkenler özellikle üretim alanında faaliyet gösteren şirket ve kurumları son derece zor durumda bırakabiliyor. Endüstri 4.0’ın bir parçası olmak isteyen yapılar, olası arıza ve sorunları öngörebilecek algoritmalardan yararlanmaya başladılar. Bu noktada önceden belirli bir program ve süreç dahilinde yapılan bakımlar yerini yeni bir yaklaşıma bıraktığını gözlemliyoruz.
Makine ve bilgisayarların arıza zamanlarını ve bu arızaların hangi çerçevede gerçekleştiğini tahmin edebilen algoritmalar sayesinde hem makinelerden elde edilen verim maksimum seviyeye çıkarılırken hem de bakım yapan personelin iş yükü çok daha sağlıklı bir yapıya kavuşabilir. Aksaklık süreçleri önceden belirlendiği için üretim süreçleri yeniden ayarlanarak, olası kayıplar engellenebilir. Makine Öğrenimi’ne bağlı algoritmalarla herhangi bir arızayı önlenebildiği gibi sistemler kesinti olmadan çalışmaya devam edebilir; bu durum da üretim açısından şirket ve kurumların zor durumda kalmasının önüne geçer.
Kalite 4.0
Günümüzde pazarda artan talep ve bu talebi karşılama isteği, üretilen ürünlerin sürdürülebilir bir kalite seviyesine sahip olmasının önüne geçiyor. Üreticiler, talep hızını karşılayabilmek adına kaliteden ödün vermeyi göze alsa da yoğun rekabetin yaşandığı pazar şartlarında varlıklarını sürdürebilmek için kalite konusunda çıkış yolları arıyorlar. Bu noktada Yapay Zeka üreticilerin hayatını kolaylaştırarak, kalitenin sürdürülebilir bir yapıya sahip olması konusunda önemli bir rol oynuyor.
Müşterilerin ürün özelindeki ihtiyaçlarını, ürünle yaşadıkları deneyimi ve bu doğrultuda marka değerinin korunması yöneticilerin bir numaralı öncelikleri arasında yer alıyor. Endüstri 4.0 ve Yapay Zeka teknikleri kullanılarak oluşturulan yeni kalite arayışı, Kalite 4.0 olarak adlandırılabileceği gibi Yapay Zeka’nın ön planda olduğunu söyleyebiliriz. Kalite konusunda oluşan sorunların orta ve uzun vadede özellikle marka imajı üzerinde olumsuz bir etki yaratıyor. Bu sebeple şirketlerin Makine Öğrenimi kullanarak geliştirdiği Yapay Zeka algoritmaları, üretim sürecinde kalite özelinde yaşanabilecek sorunları öngörerek, kaliteyi sürdürülebilir bir yapıya kavuşturabiliyor.
Kalite 4.0 ile birlikte üretim sistemlerine entegre edilen algoritmalar, üreticilerin sahadaki ürünlerinden ve makinelerden performans verilerini toplarken, bu veriler kaliteyi yükseltmek için kullanılıyor.
İnsan-Robot İlişkisi
Uluslararası Robotik Federasyonu’na göre 2018 yılının sonuna kadar, dünyadaki fabrikalarda çalışan 1,3 milyon endüstriyel robot olması bekleniyor. Gündelik ve angarya olarak görülen işler robotlar tarafından yapılmaya başlanırken, çalışanlar programlama, tasarım, kodlama gibi alanlarda eğitim alarak yeni oluşan üretim ekosisteminin bir bileşeni haline geliyor. Yani, üretim bandında insan faktörü azalıp robotların egemenliği artarken, insanlar çok daha farklı (yeni nesil) alanlara doğru kaymaya başlıyor. İlerleyen süreçte (orta ve uzun vadede diyebiliriz) robotların üretim alanındaki yetkinliğinin kanıtlaması ve doğru algoritmalar sayesinde robotların üretim bandından karar mekanizması gerektiren işlerde de yer alabileceğini öngörebiliriz.
Tedarik Zinciri ve Piyasa Koşulları
Yapay Zeka, Endüstri 4.0 ekosisteminin (ve üretim süreçlerinin) tamamına nüfuz ettiği gibi üretimin etkilediği diğerler alanlar üzerinde de etkin bir role sahip. Şirket ve kurumlar, pazara sunulacak ürünlerin tedarik işlemini optimize etmek için Yapay Zeka temelli algoritmalara başvuruyorlar. Bu sayede tedarik zincirindeki tüm adımlar, oluşturulan algoritma tarafından saklanırken, elde edilen bu veriler ilerleyen dönemde oluşturulacak güzergah, hava koşulları, kullanılacak araç tipi ve tedarik esnasındaki şoför davranışları hakkında önemli bilgiler verir. Bu sayede tedarik süreci boyunca yaşanabilecek aksaklıkların önüne geçilerek, üretim süreçlerinin sorunsuz bir şekilde tamamlanması sağlanabilir.
Öte yandan üreticiler piyasadaki talebi tahmin etmek için de yine Yapay Zeka algoritmalarından yararlanıyorlar. Ürünün piyasaya sürüleceği dönemdeki sosyoekonomik durum, makroekonomik davranışlar, politik durum ve o sırada o ürüne olan talep, Yapay Zeka temelli algoritmalar ile üreticinin bilgisine sunuluyor. Bu sayede üreticiler, ellerindeki ürünleri tam ve eksiksiz olarak piyasaya sunarak maksimum fayda elde edebiliyorlar.
Kaynaklar
https://www.seebo.com/industrial-ai/
http://sitn.hms.harvard.edu/flash/2017/history-artificial-intelligence/
https://hackernoon.com/artificial-intelligence-ai-today-and-tomorrow-6e65bad829c4
http://freedomandsafety.com/en/content/blog/future-artificial-intelligence-now
https://www.hannovermesse.de/en/news/key-topics/artificial-intelligence/
