Endüstriyel Tesislerde  Yapay Zekâ Kullanım Alanları 

ETP Yapay Zeka Çalışma Grubu 

Mert Birgün 


 

Üretim Hatları: Üretim tesislerinde, yapay zeka robotları ve makineleri yönlendirmek için kullanılır. Yapay zeka üretim hatlarını optimize edebilir, kalite kontrolü yapabilir ve bakım gereksinimlerini tahmin edebilir. Örneğin, arıza olasılığını tahmin eden bir yapay zeka modeli, üretim kesintilerini minimize edebilir.

Kalite Kontrol: Endüstriyel ürünlerin kalitesini kontrol etmek için görüntü tanıma sistemleri kullanılır. Kamera sistemleri, ürünlerin hatalarını veya kusurları tespit edebilir ve hemen müdahale edebilir. 

Veri Analizi: Yapay zeka arşivlenebilecek her türlü veriyi analiz edip, bu analizlerine göre çeşitli çıkarımlar yapabilir. Yaptığı çıkarımlara göre aksiyon alabilir ya da kişilere yol gösterebilir.

Tedarik Zinciri Yönetimi: Yapay zeka tedarik zinciri süreçlerini optimize etmek için kullanılır. Malzeme taleplerini tahmin edebilir, envanter yönetimini iyileştirebilir ve lojistik operasyonlarını optimize edebilir.

Enerji Verimliliği: Sanayi tesislerinde enerji verimliliğini artırmak için yapay zeka kullanılır. Akıllı sensörler ve veri analitiği, enerji tüketimini izleyebilir ve optimize edebilir. Bu, enerji maliyetlerini düşürebilir ve çevresel etkiyi azaltabilir.
    
Özelleştirilmiş Üretim: Yapay zeka müşteri taleplerine göre özelleştirilmiş üretimi daha verimli hale getirebilir. Bu, giyim, ayakkabı veya mobilya üretiminde kullanılabilir, böylece her müşterinin ihtiyaçlarına göre ürünler üretilebilir.

Endüstriyel otomasyonda yapay zekanın kullanımı sadece verimliliği artırmakla kalmayıp aynı zamanda ürün kalitesini artırmaya, enerji tüketimini azaltmaya ve daha sürdürülebilir işletmeler oluşturmaya da katkı sağlamaktadır.

Yapay Zekânın Kullanımına Yönelik Örnek Uygulamalar:

Su Dağıtım Şebekeleri 

Konum: İsveç    

Su dağıtım şebekelerinde kayıplar önemli bir problemdir. Şebekelerde yüksek miktarda kayıplar olmaktadır. İsveç’te bu sorunun önüne geçilmek için yapay zeka kullanılarak bir uygulama yapılmıştır.

Su hatlarının belirli noktalarına akış sensörleri koyulmuş ve kaçak akım koruma rölelerine benzer bir mantıkla sensörler arasındaki akış verileri incelenerek kayıp olan bölgelerin tespiti yapılmış ve kayıp olan bölgelere ekipler gönderilerek kaçaklar giderilmiştir. Sensör verileri yapay zekâ ile analiz edilmiş ve bütün sensörlerde alınan verilere göre kaçak olan noktaların tespiti yapılmıştır. Makine öğrenimi sayesinde ileride oluşabilecek kaçak bölgelerinin tespitini yapmakta mümkün hale geliyor. Bu uygulama sonrasında kaçak oranı %10 dan %2-3 civarlarına indirilmiştir


Konum: İngiltere Yorkshire Su Altyapısı

İngiltere Yorkshire da sık sık su taşkınları oluyormuş, koyulan seviye ve akış sensörleri sayesinde su taşkınları olmadan 2 hafta öncesinde yapay zeka taşkın olacak yerleri tespit edebiliyor. Verdiği uyarılarda 9/10 luk bir doğru ihbar sonucuna ulaşılmış. Eski sistemlerde doğru bildirim oranı 3/10 muş. Burada yine makine öğrenimi kullanılıyor. Mesela yoğun yağış alan bir zamanda seviyeler arttığı zaman eski sistem sürekli olarak alarm veriyormuş fakat yapay zeka yağış olduğu durumlarda seviye artışının normal olduğunu ve su akışının güzergahını da tespit ederek yanlış alarm verilmesinin önüne geçmiş. 

Araç Üretimi, Otomobil Montajı ve Kalite Kontrolü

Konum: Tesla Gigafactory

Bu fabrikalarda yapay zeka, otomobil üretimini optimize etmek ve otomobillerin montajını hızlandırmak için kullanılıyor. Yapay Zekanın Kullanım şekilleri aşağıdadır:

1.    Akıllı Robotlar: Tesla, üretim hatlarında otomatik taşıma ve montaj işlemlerinde kullanılan robotlarda yapay zeka ve görüntü tanıma teknolojileri sayesinde akıllı robotlar bileşenleri hassas bir şekilde yerleştiriyor ve montaj işlemlerini gerçekleştiriyor.

2.    Veri Toplama ve Analiz: Fabrikanın üretimden dağıtıma olan sürecinin her aşaması sensörlerle donatılmıştır. Bu sensörler, ürün kalitesi ve üretim süreci hakkında sürekli veri toplar. Yapay zeka, bu verileri analiz eder ve üretim hatlarının performansını izler. Bu sayede, hataları hızla tespit edebilir ve süreci iyileştirebilir.

3.    Otonom Taşıma: Tesla Gigafactory gibi büyük tesislerde, malzemelerin ve bileşenlerin taşınması için otonom taşıma robotları kullanılıyor. Bu robotlar, yapay zeka ve otonom teknolojileri sayesinde fabrika içinde malzemeleri otomatik olarak taşıyabilirler.

4.    Tahmin ve Bakım: Tesla, üretim hatlarındaki makinelerin ve ekipmanların bakım ihtiyacını tahmin etmek için yapay zeka kullanır. Bu, beklenmedik arızaları azaltabilir ve üretkenliği artırabilir.


Konum: Spartanburg, Güney Carolina, ABD

BMW'nin Spartanburg fabrikası, otomobil üretiminde yapay zekanın kapsamlı bir şekilde kullanıldığı bir örnektir. Bu tesiste BMW'nin X serisi SUV'ları üretilmektedir ve otomobil montajından başlanarak kalite kontrolüne kadar birçok işlemde yapay zeka kullanmaktadır:

1.    Otomobil Montajı: Otomobil montajı başladığında, her otomobilin parçalarının hangi sırayla ve nasıl monte edileceği, bir yapay zeka algoritması tarafından belirlenir. Montaj hattındaki robotlar, bu algoritmanın yönlendirmelerine göre çalışır. Robotlar, vücut panellerini, motorları, iç mekan bileşenlerini ve daha fazlasını otomatik olarak monte eder.

2.    Görüntü Tanıma: Otomobiller montaj hattından geçerken, kameralar ve görüntü tanıma yazılımları, her otomobilin dış yüzeyini ve iç mekanını inceleyerek kalite kontrolü yapar. Herhangi bir boya hatası, veya montaj hatası algılandığında, otomobil otomatik olarak bir onarım hattına yönlendirilir.

3.    Özelleştirilmiş Üretim: Müşterilerin siparişlerine göre özelleştirilmiş otomobiller üretilir. Yapay zeka, müşteri taleplerini otomobil üretimine uyarlar. Bu, farklı renkler, iç mekan özellikleri ve aksesuarlar için otomatik sipariş ayarlama sürecini içerir.

4.    Tahmin ve Bakım: Fabrika ekipmanları ve makineleri, arıza riskini minimize etmek ve planlı bakımı optimize etmek için yapay zeka tarafından izlenir. Veriler, ekipmanın performansını takip etmek ve bakım ihtiyacını tahmin etmek için kullanılır.

5.    İnsan-Robot İş birliği: Otomobil montajı sırasında insan işçiler, robotlarla iş birliği yaparlar. Örneğin, yapay zeka kontrollü robotlar, insan işçilere montaj için gerekli parçaları getirebilir ve işbirliği yaparak karmaşık montaj görevlerini gerçekleştirebilirler.

Depolama, Lojistik

Konum: Amazon Merkezleri

Amazon, yapay zeka ve robotik teknolojilerini kullanarak dünya çapında dağıtım merkezlerini geliştirmiştir. Bu merkezlerde kullanılan robotlar, raflardaki ürünleri taşır, siparişleri toplar ve paketleme süreçlerine katılır. Yapay zeka, envanter yönetimi ve lojistik optimizasyonu gibi görevlerde kullanılır. Bu, hızlı ve verimli bir e-ticaret teslimat sistemi oluşturulmasına katkı sağlar.

Çimento Üretimi:

Çimento üretiminde yapay zeka, hammaddelerin karıştırılması, fırın sıcaklığının kontrolü ve ürün kalitesinin izlenmesi gibi süreçlerde kullanılır. Örneğin, yapay zeka modelleri, hammaddelerin optimizasyonu için otomatik olarak reçete ayarlayabilir ve enerji tüketimini minimize edebilir. Ayrıca, ürün kalitesini artırmak için sürekli olarak analizler yapabilirler.

Tarım ve Tarım Ürünleri Üretimi Otomasyonu 

Konum: Tarım Kredi Kooperatifleri

Tarım Kredi Kooperatifleri, Türkiye'nin farklı bölgelerinde tarım ve tarım ürünleri üretiminde yapay zekayı kullanarak verimliliği artırmaktadır:

1.    Hassas Tarım: Tarım Kredi Kooperatifleri, çiftçilere tarım alanlarının daha verimli kullanılmasına yardımcı olan yapay zeka destekli tarım teknikleri sunar. Toprak analizi, hava koşulları ve bitki büyümesi gibi verileri izlerler. Bu verileri kullanarak, çiftçilere uygun zamanlarda sulama yapma, gübre kullanımını optimize etme ve hastalık tespiti gibi konularda öneriler sunar.

2.    Hasat Otomasyonu: Çiftçilerin ürünlerini toplama sürecinde yapay zeka destekli makineler kullanılır. Örneğin, otomatik hasat makineleri, tahıl veya meyve hasat tarihlerini tahmin eder. Yapay zeka ile hangi ürünlerin olgunlaştığını belirlemek ve hasat edilmeye hazır olduğunu tespit etmek için görüntü tanıma teknikleri kullanılır.

3.    Depolama ve Dağıtım: Tarım ürünlerinin depolama ve dağıtım süreçlerinde yapay zeka kullanılabilir. Özellikle soğuk zincir yönetiminde, ürünlerin doğru sıcaklıkta ve nemde depolanması ve taşınması için yapay zeka tabanlı izleme sistemleri kullanılması fayda sağlar.

4.    Veri Analizi ve Tahmin: Tarım Kredi Kooperatifleri, çiftçilerin verilerini toplar ve analiz eder. Bu, gelecekteki ürün verimliliğini tahmin etmek, pazar taleplerini anlamak ve çiftçilere stratejik kararlar verme konusunda yardımcı olur.

Dijital İkiz Uygulamaları 

Çalışan ya da devreye alınacak bir sistemin %100 karşılığı olan bir simülasyonun yapılması hedeflenmektedir. Dijital ikiz normal simülasyonlardan farklı olarak sıcaklık, nem titreşim, ışık vs. girdilerinin de tesise etkilerini gösterebilmektedir. Burada verilecek girdilerin bilimsel yöntemlerle toplanması önem arz etmektedir.

Bu sayede mevcut bir sistemin %100 aynı bir ikizi oluşturulabilir ve bu ikiz kısa süre içerisinde yıllardır çalışıyormuşçasına kendini simüle edip hangi sorunlarla ne zaman karşılaşılacağını, ne gibi problemler olacağı konusunda bilgi verir. Ayrıca tesise bir ekleme yapılacağı zaman ilk olarak dijital ikiz üzerinden ekleme yapılıp eklemenin sonucunun ne olacağı izlenebilir. Bu sayede yatırımlara güvenle karar verilmesi sağlanmış olur.

Cam Üretimi ve Kalite Kontrolü 

Konum: Türkiye Şişecam

Şişecam, cam üretiminde dijital ikizleri kullanmaktadır. Şirket, cam ürünlerinin üretim süreçlerini optimize etmek ve kalite kontrolünü artırmak için bu teknolojiyi benimsemiştir. 

1.    Üretim Süreçlerinin İyileştirilmesi: Şişecam, cam üretim hatlarının dijital ikizlerini oluşturarak gerçek zamanlı olarak üretim süreçlerini izler. Dijital ikizler sayesinde üretimdeki her aşamayı simüle edilebilir ve potansiyel verimlilik artışları veya sorunları hızla tespit edilebilir. Üretim hızını ve verimliliği artırmak için bu bilgileri kullanılabilir.

2.    Kalite Kontrolü: Cam üretiminde kalite çok önemlidir. Dijital ikizler, üretilen camın kalitesini izlemek ve incelemek için kullanılır. Her bir cam levhasının veya ürünün dijital ikizi, ölçümler ve görsel incelemelerle gerçek dünyadaki ürünlerle eşleştirilir. Bu sayede hatalı ürünler hızla tespit edilir ve elenir.

3.    Bakım ve Arıza Tahmini: Cam üretim ekipmanlarındaki arızalar, üretimi durdurabilir ve maliyetleri artırabilir. Dijital ikizler, ekipmanın gerçek zamanlı durumunu izler ve bakım ihtiyaçlarını tahmin eder. Bu sayede planlı bakım yapabilirler ve beklenmeyen üretim kesintilerini minimize edebilirler.

4.    Eğitim ve Simülasyon: Yeni personel eğitimi için dijital ikizler kullanılabilir. Çalışanlar, üretim süreçlerini sanal olarak deneyimleyebilirler. Ayrıca yeni ürünlerin geliştirilmesi veya süreçlerin iyileştirilmesi için dijital simülasyonlar oluşturulabilir.

Havalimanı İşletimi ve Güvenlik

Konum: İstanbul Havalimanı  İstanbul, Türkiye

İstanbul havalimanında, dijital ikizler kullanılarak havalimanı işletimi ve güvenliğini optimize edilmektedir, planlamalar yapılmaktadır. 

1.    Trafik Yönetimi: İstanbul Havalimanı'nın büyüklüğü ve yoğunluğu, yolcu ve uçak trafiğinin etkili bir şekilde yönetilmesini gerektirir. Dijital ikizler, havalimanı trafiğini simüle edebilir ve optimize edebilir. Bu sayede uçuşlar arasındaki mesafeleri ve bekleme sürelerini azaltarak hava trafiği verimliliğini arttırılabilir.

2.    Güvenlik Kontrolü: Havalimanı güvenliği kritik önem taşır. Dijital ikizler, güvenlik kameraları, sensörler ve diğer izleme sistemleriyle entegre olarak çalışabilirler. Şüpheli davranışları veya nesneleri algılamak için yapay zeka da kullanılarak önlem alınabilir veya aksiyona geçilebilir. Bu sayede havalimanı güvenliği artırılabilir.

3.    Terminal İşletimi: Dijital ikizler, terminal içi işleyişin optimize edilmesine katkı sağlamaktadır. Yolcuların hareketlerini izleyebilir, yolcuların nerede olduklarını ve ne kadar zaman harcadıklarını belirleyebilirler. Bu bilgiler, terminal düzenlemelerinin ve hizmetlerin iyileştirilmesine yardımcı olmaktadır.

4.    Acil Durum Simülasyonları: Dijital ikizler, havalimanında olası acil durumlar için simülasyonlar oluşturabilir. Yangın, tahliye veya diğer acil durumlar için hazırlıklı olmak için bu simülasyonlar kullanılır. Bu simülasyonlar ile olası senaryolara karşı alınabilecek en etkili eylem planları oluşturulur.

5.    Kaynak Yönetimi: Dijital ikizler, havalimanı kaynaklarını (örneğin, uçak yanaşma kapıları, bagaj taşıma sistemleri) daha verimli bir şekilde yönetmek için kullanılabilir. Bu, havalimanı operasyonlarının daha düşük maliyetlerle daha etkili bir şekilde yürütülmesine yardımcı olur.

İstanbul Havalimanı gibi büyük havalimanları, dijital ikizlerin kullanılmasıyla işletim verimliliğini artırabilir, güvenliği sağlamak için daha iyi araçlar sunabilir ve yolcu deneyimini iyileştirebilirler. Bu tür teknolojiler, büyük ölçekli karmaşık tesislerin yönetimini desteklemek için önemlidir.

Uzay Araştırmaları ve Mars Keşifleri

Konum:  NASA Jet İtki Laboratuvarı (JPL)  Pasadena, California, ABD

NASA'nın Jet Laboratuvarı (JPL), dijital ikizleri Mars keşifleri ve uzay araştırmalarında kullanılmaktadır.

1.    Uzay Aracı Simülasyonları: JPL, uzay araştırmaları ve Mars keşifleri için dijital ikizler kullanarak uzay araçlarını uzay ortamında simüle eder. Bu simülasyonlar, uzay aracının görevlerini önceden test etmek ve optimize etmek için kullanılır. Özellikle Mars yüzeyine inen araçların iniş ve operasyonlarının simülasyonları büyük önem taşır.

2.    Uzay Araştırma Planlaması: Dijital ikizler, Mars keşif görevlerinin planlamasında kullanılır. Mars'ın yüzey özelliklerini, atmosferini ve iklimini modelleyerek görevlerin hedeflerine nasıl ulaşılacağı hakkında fikir sahibi olmalarına ve plan yapmalarına olanak sağlar. Ayrıca, güzergahlarını ve gözlem stratejilerini optimize etmek için kullanılır.

3.    Uzaktan Operasyonlar: Mars'taki uzay araştırma görevleri dünya üzerinden uzaktan yönetilmek zorunda kalınacaktır. Haberleşme problemleri olabileceği için Dijital ikizler üzerinden oluşturulmuş modeller üzerinde sayısız denemeler yaparak karşılaşılabilecek her türlü problemin ön görülmesi ve bu problemlerin meydana geliş durumuna göre yapay zekanın çözüm önerileri sunması planlanmaktadır.

4.    Hata ve Sorun Giderme: Mars keşif görevlerinde beklenmeyen sorunlar ortaya çıkabilir. Gereksiz riskler almamak adına bu sorunları çözmek için dijital ikizler kullanılabilir. Sorunları simüle ederek, çalışanlara çözüm yollarını test etme fırsatı sunar.

5.    Eğitim ve Ekipman Geliştirme: Dijital ikizler, yeni uzay araştırma ekipmanları ve teknolojileri geliştirmek için kullanılır. Bu sayede yeni ekipmanların nasıl çalışacağı ve uzay koşullarında nasıl davranacağı önceden test edilir.