Makine Öğreniminin Endüstride 10 Kullanımı

Makine Öğrenimi son yılların yükselişte olan konulardan biri. Bir diğer yükseliş de sanayide dijitalleşmeyi temel alan Endüstri 4.0 olunca, bu iki disiplini bir arada düşünmek çok heyecan verici oluyor. Peki fabrikada, üretimde, imalatta (nasıl tabir ederseniz artık) makine öğrenimini ne amaçla kullanabiliriz? İşte o 10 madde ;

• Makine öğrenimiyle üretiminin % 30'a varan oranlarda artırılması, hurda oranlarının düşürülmesi ve imalat proseslerinin optimize edilmesi mümkündür.

• Varlık yönetimi, tedarik zinciri yönetimi ve envanter yönetimi, bugün üretimde yapay zeka, makine öğrenimi ve IoT benimsemesinin en sıcak alanlarıdır.

• Üreticinin, kestirimci bakımın iyileştirilmesi için makine öğrenimi ve analitiğinin benimsenmesinin, önümüzdeki beş yıl içinde % 38 artacağı tahmin edilmektedir.

• Makine öğreniminin tedarik zinciri tahmin hatalarını % 50 azaltacağı ve daha iyi ürün kullanılabilirliği ile kayıp satışları % 65 oranında azaltacağını tahmin edilmektedir.

• Tedarik zincirleri, herhangi bir imalat işinin can damarıdır. Makine öğreniminin, taşıma ve depolama ile tedarik zinciri yönetimi ile ilgili maliyetleri sırasıyla % 5 ila % 10 ve % 25 ila 40 oranında azaltması öngörülmektedir. Makine öğrenimi sayesinde, envanter kalabalıklığını % 20 ila % 50 oranında azaltma mümkündür.

• Makine öğrenimini kullanarak enerji maliyetlerini ve negatif fiyat farklılıklarını azaltmak için talep tahmini doğruluğunu geliştirmek, fiyat esnekliğini ve fiyat hassasiyetini de ortaya çıkarmaktadır.

• Makine öğrenimini kullanarak envanter optimizasyonunu otomatik hale getirme, hizmet seviyelerini % 16 artırırken, aynı zamanda envanteri % 25 artırmaktadır.

• Gerçek zamanlı izlemeyi ve makine öğrenimini birleştirmek, atölye tabanındaki işlemleri optimize etmekte, makine seviyesinde yükler ve üretim programı performansına ilişkin bilgiler vermektedir.

• Birden fazla üretim senaryosunda, performans düşüşünün maliyetini tespit etme hassasiyetini artırmak, maliyetleri % 50 veya daha fazla azaltmaktadır.

• Makine öğrenimini kullanarak hazırlık ve test sonuçlarının doğru tahmin edilmesi yoluyla test ve hazırlık süresinde % 35'lik bir azalma elde edebilmektedir.

• Makine öğrenimini ve Genel Ekipman Verimliliğini (OEE) birleştirerek, verim oranlarını, kestirimci bakım doğruluğunu ve iş yüklerini iyileştirmek mümkündür.

İşletmeler giderek dijitalleşirken beklenen faydalar ise şu şekilde;

• Akıllı fabrikalar, yakından izlenen otomatik üretim sürecine sahip olabilir.

• Veri toplama ve aktarma için gelişmiş sayısallaştırılmış ağlar kurulabilir.

• Mekanik veriler enerji, hız, güç, ağırlık, basınç vb. içerebilir.

• Akıllı üretim, önleyici faaliyetler ve uyarlanabilir üretimi ortaya koyabilir.

• Makineler, insanlar, yazılım sistemleri ve ürünleri internet üzerinden etkileşebilir.

• Denetimler, denetleme, modifikasyonlar ve iletişim otomatikleştirilebilir.

• Bu katma değerli üretim süreci heterojen, merkezi olmayan ve esnek bir süreçtir.

• Sistemi büyütmek ve tam otomasyona ulaşmak için yeni cihazlar yerleştirilebilir.

Gelecek çok heyecan verici. Umarım bir gün geleceğe yön veren insanlar bizden çıkacaktır.

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