Page 49 - st-robot-yatirimlari-2025-mayis
P. 49
laşması bekleniyor. Bu akıllı robotlar, gerçek zamanlı veri akışı mümkün aldığımız yüksek hassasiyetli robotik
geleneksel otomasyon sistemlerinin olacak, bu da üretim süreçlerinin perçinleme sistemleriyle alüminyum
ötesine geçerek, yalnızca önceden daha şeffaf, uçtan uca izlenebilir ve kasaların hatasız birleşimini sağladık
programlanmış görevleri tekrarla- dinamik olarak optimize edilebilir hale ve perçinlerin parça üzerindeki kali-
makla kalmayacak, aynı zamanda gelmesine olanak tanıyacaktır. Üretim tesini yüksek hassasiyetle ölçebilen
gerçek zamanlı verilerden öğrenerek yöneticileri, anlık verilere dayanarak sistemler geliştirdik. Bu sayede, per-
karar alma yeteneklerini sürekli ola- bilinçli kararlar alabilecek, kaynakları çinleme kalitesinde %99’un üzerin-
rak geliştirecekler. Örneğin, kaynak daha verimli kullanabilecek ve müş- de bir tutarlılık yakalanırken, yeniden
operasyonlarında kullanılan robotlar, teri taleplerine daha hızlı ve esnek bir işleme ihtiyacı minimize edildi. Aynı
entegre sensörler ve yapay zeka al- şekilde yanıt verebileceklerdir. üretim hattında, kaynak sonrası olu-
goritmaları aracılığıyla kaynak kali- şan frezeleme ihtiyacının giderilmesi
tesini anlık olarak analiz edebilecek Robot/ Otomasyon çözümleri için entegre ettiğimiz robotlu frezele-
ve elde ettikleri verilere dayanarak sunduğunuz projelerden başarı me sistemleri ve kendi geliştirdiğimiz
kaynak parametrelerini (akım, vol- hikayeleri paylaşabilir misiniz? profil sensör ölçüm ve analiz yazılı-
taj, ilerleme hızı vb.) otomatik olarak Otomotiv sektöründe faaliyet gös- mımız sayesinde, kaynak bölgelerin-
ayarlayarak her bir birleştirme nokta- teren bir müşterimizin elektrikli araç deki fazlalıkları milimetrik hassasiyet-
sında optimum kaliteyi garanti altına batarya kasası üretim hattında, alü- le ve yüksek hızda işleyerek üstün
alabilecekler. Benzer şekilde, kalite minyum parça birleştirme ve kaynak yüzey kalitesi elde edilmesini sağla-
kontrol sistemleri, yüksek çözünür- sonrası frezeleme süreçlerindeki dık. Müşterimiz batarya kasası üre-
lüklü görsel tanıma teknolojileri ve kritik zorluklara Novi Robot Tekno- tim hattında %90’ın üzerinde kalite
derin öğrenme modelleri sayesinde, lojileri olarak hassas ve yenilikçi çö- artışı gibi somut kazanımlar sağlar-
insan gözünün sıklıkla gözden kaçı- zümler sunarak önemli başarılar elde ken işçilik maliyetlerini önemli ölçüde
rabileceği mikroskobik kusurları dahi ettik. Baştan sona kurulumunu üst- azalttı. Novi Robot Teknolojileri’nin
yüksek bir doğruluk oranıyla tespit lendiğimiz alüminyum kaynak, per- aynı hat üzerindeki bu hassas ve kri-
edebilecek ve bu sayede ürün kali- çinleme ve mastik uygulamalarının tik çözümleri, müşterimizin elektrikli
tesinde önemli bir artış yaşanacak. bir arada olduğu görüntü işleme araç batarya üretiminde kalite ve ve-
Makine öğrenimi, metal işleme teknolojileri ile yüksek tekrarlanabilir- rimliliği eş zamanlı olarak yükselterek
endüstrisindeki robotların perfor- liğin sağlandığı bu projede, devreye rekabet avantajını güçlendirdi.
mansını sürekli olarak iyileştirmenin
anahtarlarından biri olacak. Robot-
lar, geçmiş üretim verilerinden elde
ettikleri tecrübelerle, tekrarlayan gö-
revlerde daha hassas ve hızlı hale
gelecek, potansiyel darboğazları
önceden belirleyerek üretim akışını
optimize etmek için öneriler suna-
bilecekler. Ayrıca, makine öğrenimi
algoritmaları, ekipman üzerindeki
sensörlerden toplanan verileri ana-
liz ederek olası arızaları önceden
tahmin edebilecek ve bu sayede
tahmini bakım uygulamalarının ha-
yata geçirilmesini sağlayarak plansız
duruş sürelerini minimum seviyeye
indirecek, üretim sürekliliğini ve ve-
rimliliğini artıracaktır.
Endüstri 4.0’ın temelini oluşturan
veri entegrasyonu ve siber-fiziksel
sistemler, metal işleme tesislerindeki
tüm makinelerin, sensörlerin, yazı-
lımların ve hatta ürünlerin birbirleriyle
kesintisiz bir iletişim halinde olmasını
sağlayacak. Bu entegrasyon saye-
sinde, tüm üretim süreci boyunca
ST Robot Yatırımları Mayıs 2025 47
