Endüstri 4.0 ve Makine Öğrenimi

Bugün Forbes dergisinde Makine Öğrenimi teknolojisinin endüstride nasıl kullanılabileceği ile ilgili bir yazı okudum. Yeni sanayi devrimi ile bizleri çok farklı bir çağ bekliyor. Bilim kurgu filmlerindeki gibi bir anda her yer robotlarla dolar mı bilmiyorum. Ama birçok işi elimizden alacakları kesin gibi gözüküyor. Yazıdan dikkatimi çeken noktalar ise şu şekilde.

Uzun zamandır insanlar, makinelerin nasıl çalıştığını, nasıl çalıştırılacağını ve bunları mümkün olduğunca verimli bir şekilde nasıl kullanacaklarını öğrenmek zorundaydı. Bugün, diğer bir yol ise makine süreçlerini anlamaya, çevreleriyle etkileşime girmeye ve davranışlarını akıllıca uyarlamaya çalışmaktadır. Makine öğreniminin temel teknolojileri, üreticilerin her gün karşılaştığı karmaşık sorunları çözmek için idealdir. Makine öğrenimi algoritmaları, tedarik zincirlerini verimli bir şekilde yönetmek, zamanında üretim ve verimli bir şekilde çalışmak için üretimin her aşamasında geleneksel yöntemlerden daha yüksek tahmin doğruluğu elde etme potansiyeline sahiptir. Geliştirilen algoritmaların çoğu yinelemelidir. Sürekli olarak optimize edilmiş algoritmalar, başarılı sonuçlar elde etmeyi başarabilmektedir.

Robotik, sensör teknolojisi, büyük veri ve yapay zeka, endüstriyel üretimde makineleri hiç olmadığı kadar akıllı hale getirmektedir. Özellikle, son yıllarda önemli ilerlemelerden makine öğrenimi gibi yöntemler sorumlu olmuştur. Makine öğrenimi algoritmaları, üretim sürecine iki önemli avantaj getirmektedir:

1. Ürün kalitesinin iyileştirilmesi
2. Üretim sürecinin esnekliği

Makine öğrenimi, belirli sanayi sektörlerinde yeniliğin ana itici gücü olmuştur. Bu ilerleme, endüstride makine öğrenimi için en önemli beş kullanım alanı getirmiştir.

Akıllı Üretim

Makine öğrenimi, çok çeşitli yapay zekaya giren birçok veri bilimi yönteminden biridir. Makine öğrenimi, üretim süreçlerinin anlaşılmasını ve akıllıca dönüştürülmesini sağlar. Üretim sürecinde toplanan ve değerlendirilen veriler bunun temelini oluşturur. Bireysel süreç böylece sadece daha iyi anlaşılmayıp aynı zamanda optimize edilebilir. Veri değerlendirmesi, mevcut üretim koşullarına sürekli adapte olan süreçlerde sonuç verir. Buna göre akıllı üretim, optimizasyonların otomatik olarak gerçekleştirilmesini ve bireysel bileşenler seviyesinde ayarlamalar yapılabilmesini hedeflemektedir.

Örneğin, otomotiv endüstrisindeki bir işletme, otomotiv parçaları için nispeten hata eğilimli boyama sürecini iyileştirmek istemektedir. Yanlış vernikleme zor bir iştir çünkü çok fazla manuel yeniden çalışma gerektirir. Çözüm ise ilk boyama sürecini kaydettikten sonra ortaya çıkmıştır. Bu süreçte boya kalınlığı, kaplamaların PH değerleri veya boyalı parçaların kurutulma süreleri gibi parametreler için kaplama süreci analiz edilebilecek veri setleri oluşturulmuştur. Burada elde edilen sonuçlar daha sonra belirli bir boşluk boyutu gibi kritik hedefleri optimize etmek için kullanılmıştır.

Kestirimci Bakım

Sensör verileri, makinelerin durumu hakkında değerli bilgiler sağlamaktadır. Ek olarak, sensörler yıllardır üretimde daha küçük ve daha ucuz hale gelmektedir. Makinelerin izlenmesi şirketler için daha uygun hale gelmektedir. Bir üretim makinesinde, binlerce bireysel ölçüm noktası, makinenin mevcut “sağlıklı” durumunun dijital görüntüsünü üretebilir. Bu sağlıklı durumdan veri setleri, daha sonra makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için kullanılabilir. Amaç, muhtemel arızaları veya bireysel bileşenlerin başarısız olduğunu gösteren birçok petabaytlık sensör verisindeki kalıpları tanımlamak için makine öğrenimini kullanmaktır. Aşırı öncelikli amaç, makineleri arızalı olmadan tamir edebilmektir.

Üretimde İnteraktif Makineler Ve Otonom Araçlar

Makine Öğrenimini böylesine güçlü bir araç haline getiren bir özellik vardır: Kalıpları ve örüntü düzenlerini bağımsız olarak tanımak ve bunları yeni ve öngörülemeyen durumlara uygulamak. Karayolu trafiği, eğitimli kurallar temelinde değerlendirilmesi gereken yeni durumların sürekli olarak ortaya çıktığı birçok ortamdan sadece biridir. Otonom araçlar ve otonom makineler, bununla mümkün olan tek bir senaryodur. En azından önemli olan, insanlarla etkileşime girecek kadar akıllı olan işbirlikçi makineler olacaktır. Akıllı, etkileşimli sistemler ağa bağlı fabrikada üretim sürecinin dönüşümü için merkezi konumdadır.

Kalite Kontrol

Özellikle Almanya'da, endüstriyel üretim bağlamında üretilen ürünlerin kalitesi büyük önem taşımaktadır. Geleneksel olarak, ürünlerin kalitesi sadece üretim sürecinin sonunda kontrol edilmektedir. Makine öğrenimi bu ilişkiyi tersine çevirir: Sensör teknolojisinin kullanımı ve bileşen seviyesinde verilerin sürekli değerlendirilmesi, çalışma sırasında iş parçalarının kalitesini kontrol etmeyi ve temin etmeyi mümkün kılar. Özellikle hata kaynakları önceden belirlendiğinde ve değişkenleri etkilendiğinde, üretim sırasında bireysel ölçüm verileri toplanabilir ve testler üretim sürecine entegre edilebilir. Makine öğrenimine dayanan bir test otomasyonu, üretim kalitesini önemli ölçüde artırabilir. Makine mühendisliği sektörü özellikle makine öğrenimi ve sürekli kalite kontrolünden yararlanabilir.

İlgilenenler için link: https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/03/11/10-ways-machine-learning-is-revolutionizing-manufacturing-in-2018/#27da477723ac