Yapay zekâ (YZ) ve makine öğrenmesi (ML), endüstriyel otomasyonda sadece verimlilik değil, aynı zamanda öngörülebilirlik ve adaptasyon çağını başlatıyor. Artık üretim hatları yalnızca tekrarlayan görevleri yerine getirmekle kalmıyor; verileri analiz ediyor, anomalileri tespit ediyor, bakım ihtiyacını önceden belirliyor ve süreçleri gerçek zamanlı olarak optimize edebiliyor. Özellikle kalite kontrol, kestirimci bakım ve robotik sistemlerde YZ destekli çözümler, insan müdahalesini azaltırken karar alma süreçlerini hızlandırıyor. Bu teknolojiler, endüstriyel tesisleri daha akıllı, esnek ve sürdürülebilir hale getirerek rekabetin yeni belirleyicisi hâline geliyor.
1950'LERDEN BUGÜNE YAPAY ZEKANIN EVRİMİ
Yapay zeka ve makine öğrenmesinin endüstriyel otomasyona etkileri hakkında görüşlerine başvurduğumuz SICK Genel Müdür Yardımcısı Bergman Gülsün şöyle aktarıyor:
“Yapay Zeka (YZ), günümüzün en sıcak teknolojik tartışma konularının başında gelmektedir. Yirminci yüzyılın ortalarında, bir matematik dehası olan Alan Mathison Turing tarafından sorulan bir soru ve akabinde yürüttüğü çalışmalar, sadece İkinci Dünya Savaşı’nın önemli dönüm noktalarını oluşturmakla kalmamış, aynı zamanda günümüz bilgisayar teknolojisi ve YZ’nin temellerini oluşturmaya da fayda sağlamıştır. 1950'lerde bilgisayarlara öğrenmeyi öğretmeye yönelik ilk girişimlerde, verilerdeki örüntüleri tanımak için basit istatistiksel modeller kullandı. 1980'lerde ve 1990'larda daha güçlü bilgisayarların ve yeni algoritmaların ortaya çıkmasıyla bu modeller giderek daha karmaşık hale geldi. Ancak dikkat çekici büyük atılım, ancak son on yılda, çok büyük veri kümelerinin verimli bir şekilde işlenmesini ve son derece karmaşık modellerin eğitilmesini sağlayan derin öğrenme algoritmalarının ve sinir ağlarının geliştirilmesiyle geldi.
İnsanlar tarafından yapıldığında zeka gerektirdiği düşünülen şeyleri makinelere ve bilgisayarlara yaptıran bir dizi teknoloji için kullanılan genel bir terim olan YZ'nin yanı sıra üretken YZ, mevcut verilere benzer yeni veriler üretebilen bir YZ biçimi. Buna metin, resim, müzik ve hatta videolar dahil olabilir. Üretken YZ, müşteri hizmetleri sorgularını otomatikleştirmekten yaratıcı içerik oluşturmaya ve yeni ürünler geliştirmeye kadar birçok alanda uygulanıyor. Bu yapay zekanın büyük veri kümelerindeki kalıpları tanıma ve bunlara dayalı yeni, değerli bilgiler üretme yeteneği özellikle heyecan verici."
ENDÜSTRİYEL OTOMASYONUN GELECEĞİ ŞEKİLLENİYOR
YZ’nin makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak ekipman arızalarını önceden tahmin edebildiğini ve bunun beklenmedik duruş sürelerini önlemeye ve bakım maliyetlerini azaltmaya yardımcı olacağını söyleyen Gülsün, YZ'nin büyük ölçüde fayda sağlayan bir başka uygulama alanının ise, kalite kontrol süreçlerinde karşımıza çıktığını söyledi. Gülsün, gelişmiş görüntü işleme ve makine öğrenmesi tekniklerinin, üretim hatlarında hatalı ürünleri otomatik olarak tespit edebildiğini, bunun daha yüksek kalite standartlarını korumayı ve israfı azaltmayı mümkün kıldığına dikkat çekti.
"Yapay zeka ve makine öğreniminin kullanımı endüstriyel otomasyonun geleceğini şekillendirmektedir." diyen Gülsün, "Tedarik zinciri optimizasyonundan, sağlık hizmetlerine, ticari faaliyetlerin optimizasyonundan, taşımacılık alanlarına kadar pek çok hizmet alanını geliştirmeyi sağlayacaktır. Ancak, bu teknolojilerin tam potansiyelini gerçekleştirmek için, sürekli araştırma ve geliştirme, uygun eğitim ve özellikle de hukuki ve etik kuralların uygulanması gerekecektir." diyerek şöyle devam etti:
"Sonuç olarak, “Yapay zeka” bir dizi farklı teknolojiyi tanımlamak için yararlı bir kısaltmadır. Yani yapay zeka birçok şeydir. Ama bunun tamamen insani olduğunu, sorunlarımızın hepsini hemen çözeceğini düşünmek an itibarıyla çok doğru olmayacaktır. YZ’nin süper bir fikir, bir vizyon, bir tür dileğin gerçekleşmesi olduğunu düşünerek hareket etmeliyiz.”
