Otomasyon ve sıfır hatalı üretim, makine imalatında önemli trendlerdir. Yapay Zeka (AI), her ikisinin de ilerlemesinde önemli bir rol oynamaktadır. Bugün zaten süreç izleme verilerindeki sapmaları tespit edebiliyor ve gerçek zamanlı olarak kalite kontrolünü uygulayabiliyor. Gelecekte yapay zeka, yardımcı işlevler aracılığıyla çok daha fazla süreci düzenleyecek ve süreç planlamasını basitleştirecek.
Lazerli malzeme işlemeye yönelik modern bir sistem önemli miktarda veri sağlar: Bir yandan lazerdeki ve işleme kafasındaki optik elemanlar izlenebilir, diğer yandan süreç denetimi etkileşim bölgesinden veriler sağlar. Bugün bu veriler, bireysel işlem adımlarının kalitesinin izlenmesini ve belgelenmesini mümkün kılıyor; bu da kullanıcılara, örneğin işleme sürecinde zaman içinde veya birçok makinede meydana gelen değişiklikleri değerlendirmede yardımcı oluyor.
Aynı durum bir makinenin veya tüm lazer sistemlerinin durumu için de geçerlidir; burada da zaman içindeki veya birden fazla makinedeki değişiklikler takip edilebilir. Bu, yerel veya merkezi olarak işlenen önemli miktarda veri üretir. Üstelik görüntüler çok büyük miktarda veriden oluşuyor ve yapay zeka bunları değerlendirme konusunda çoktan yerleşmiş durumda. Sistemler, normdan sapmaları, hatta hataları veya arızaları tespit etmek ve açıkça sınıflandırmak için eğitilmiştir.
Yapay zeka uygulaması için lazer sistemleri tasarlayın
Bu etkinliğin organizatörlerinden biri olan Profesör Carlo Holly, “Bu yapay zeka yetenekleri iyi biliniyor; artık mesele, en başından itibaren yapay zekanın potansiyelinden en iyi şekilde yararlanmak için tasarlanan yeni makineler inşa etme meselesi” diyor. Yılın Lazer Teknolojisi için Yapay Zeka Konferansı önemli bir trendi anlatıyor. “Sensör teknolojisi ve algoritmalar birbirine uymalı ve ideal olarak en başından itibaren koordineli bir şekilde planlanmalıdır” diye ekliyor.
Bir sonraki hedef kendi kendine öğrenen makineler. Dört adımda çalışacaklar: İlk olarak sensörler süreçten verileri üretiyor. Daha sonra veriler analiz edilerek anlaşılır hale getirilir, yani mevcut veriler temel alınarak yorumlanır. Üçüncü adımda sistem, süreç sonuçlarının nasıl gelişeceğini simüle eder. Bu amaçla önceki trend tahmin edilebilir veya belirli parametrelerin etkisi simüle edilebilir. Bu dördüncü adımı mümkün kılar: Sistem kontrolü. Şu ana kadar yapay zeka esas olarak makinenin kalite takibi ve tahmine dayalı bakımı için kullanıldı. Kapalı bir kontrol döngüsü “bir sonraki büyük şey”dir.
Yapay zeka ile süreç planlamayı basitleştirin
Ancak dijital süreç verileri giderek daha fazla kullanılabilir hale geldikçe yapay zeka çok daha fazlasını yapabilir. Geçmişten gelen veriler, yeni bir işleme görevi ve sürecin iyi çalışması gereken belirli bir malzeme için bir parametre aralığının hesaplanmasını mümkün kılar. Yeni bir işleme süreci planlandığında ve kurulduğunda yapay zeka zamandan, kaynaklardan ve dolayısıyla paradan tasarruf sağlayabilir.
Holly, “Yapay zeka, bir insanın çok daha fazla zamana ihtiyaç duyacağı çok parametreli sistemlerde en uygun çözümü bulabilir” diye açıklıyor. Yapay zeka ile Endüstri 4.0 alanındaki dijital ikizlerden bilindiği gibi yeni süreçler bilgisayarda test edilebiliyor. Buradaki karmaşıklığın başka bir boyutu daha var: Holly, “Bu yüksek teknolojili sistemlerle, uygun çoklu niteliklere sahip genç personel bulma zorluğuyla giderek daha fazla karşı karşıya kalıyoruz” diyor. Sonuçta böyle bir sistemi simüle etmek ve planlamak isteyen herkesin makine mühendisliği, bilgisayar bilimi ve fizik bilgisine sahip olması gerekir.
