Page 37 - st-endustri-4.0-2022-mart

YAPAY ZEKA l ÜRÜN VE SİSTEMLER

GELİŞTİRME SÜRECİNİN ARKA
PLANI
Çevik üretimde operasyon ihtiyaçları sık
sık değişiyor, dolayısıyla fabrika oto-
masyon ekipmanlarının hareket ve devir
hızları gibi optimal koşulların her ürün
tipine özel olacak şekilde ayarlanması
gerekiyor. Ancak bu ayarlamaların ma-
nuel yapılması işçilik ve zaman gerektir-
diğinden imalat verimliliği azalabiliyor.
Buna ek olarak, birçok ülkede azalan do-
ğum oranları ve yaşlanan nüfus, fabrika
otomasyon ekipmanlarını ayarlama vas- ettikçe talaş miktarı da artıyor. Sonuç
fına sahip kalifiye işçi sıkıntısına neden
oluyor. Buna karşılık Mitsubishi Electric olarak talaşların daha sık uzaklaştırılma-
ve AIST, her iş parçası işlenirken şekil- sı gerekiyor. Yapay zekâ, üretilen talaş-
ların uzaklaştırılma durumunu öğrenerek
lerdeki değişiklikler gibi üretim süreçle- uzaklaştırma sıklığını otomatik olarak
rindeki birçok değişikliği öngörerek FA ayarlıyor. Testler, işleme süresinin ya-
ekipmanının çalışmasını gerçek zamanlı pay zekâ ayarlaması olmadan işlemeye
otomatik olarak ayarlayan yapay zekâ
teknolojisi geliştirdi. Ek olarak, yapay kıyasla yüzde 23’e kadar azaldığını teyit
zekâ çıkarımlarının güven aralığı en- etti. (Şekil 2-2).
deksleniyor ve FA ekipmanı buna göre
kontrol edilerek yüksek güvenilirlik ve 3. Güvenilirlik
üretkenlik sağlanıyor. 1-2’de gösterildiği gibi, çıkarımlar kul- Mitsubishi Electric yapay zekâ kontrol
Bu iki kuruluşun yapay zekâ inovasyon lanıldığında robotun çalışma süresinin teknolojisinin güvenilirliğine bir örnek
iş birliğine başladıkları 2017 yılından yüzde 20 azaldığı belirlendi. Üstelik ro- olarak, şirket CNC kesim tezgâhları için
beri AIST yapay zekâ teknolojisinin bot hareketlerinin yalnızca güven aralığı bir yapay zekâlı hata düzeltme çözümü
Mitsubishi Electric fabrika otomasyon yüksek olduğunda ayarlanmasıyla daha geliştirdi. (Şekil 3-1). Yapay zekâ, di-
ekipmanlarındaki en son uygulaması. stabil bir operasyon elde edildi. namik üretim sırasında bile düzeltmeyi
Bundan sonrasında Mitsubishi Electric, sağlamak için sürekli değişen işleme
üretim verimliliğini önemli ölçüde artır- 2. Değişen koşullara adaptasyon hataları veya kesim tezgâhının mevcut
®
mak için MAISART yapay zekâ tekno- Mitsubishi Electric yapay zekâ teknolo- konumuyla komut değeri arasındaki far-
lojisinin çeşitli biçimlerini fabrika oto- jisinin değişen üretim koşullarına adap- kı tahmin ediyor. Ayrıca yapay zekânın
masyon ekipman ve sistemlerine daha tasyon açısından bir uygulama örneği hata çıkarımlarının güven aralıkları da
fazla dahil etmeyi umuyor. olarak şirket, elektro erozyon makinası- endekslenerek hata düzeltmenin yalnız-
nı (EDM) otomatik ayarlayan bir çözüm ca güven aralığı yüksek olduğunda ya-
YAPAY ZEKÂ KONTROL geliştirdi. EDM, iş parçasına doğrulttu- pılması sağlanıyor. Testler, yapay zekâ
TEKNOLOJİSİ UYGULAMA ğu bir elektrottan çıkan kıvılcımlar ile ile desteklenmeyen hata düzeltmeye
ÖRNEKLERİ iş parçasının üzerinde izler oluşturuyor. göre işleme doğruluğunun yüzde 51 artış
1. Hızlı çıkarımlar Ancak üretim sırasında oluşan talaşların sağladığını teyit etti. (Şekil 3-2). Üstelik
Mitsubishi Electric yapay zekâ kontrol elektrotla birlikte dışa atılması gereki- yeniden öğrenmeyle düşük güven aralık-
teknolojisinin yüksek hızlı çıkarımına yor (Şekil 2-1) ve imalat süreci devam ları da artırılabiliyor.
bir örnek olarak, şirket robot kollarında-
ki yükleri tahmin etmek için bir çözüm
geliştirdi. Hızlanma ve yavaşlama hız-
larını hesaplamak için çeşitli yük para-
metreleri kullanılır; bunun için yapay
zekâ fonksiyonu, robota ilişkin motor
akımı, mafsal açısı gibi bilgileri kulla-
narak yük değerlerinin hızlı bir çıkarı-
mını yapar. Eş zamanlı olarak çıkarım
güven düzeyleri hesaplanır. Sonrasında,
elde edilen tahmini değerler ve güven
aralıklarına göre hızlanma ve yavaşla-
ma değerleri ayarlanır. (Şekil 1.1). Bu
teknolojinin etkinliğini değerlendirmek
için yük çıkarımları kullanıldığında ve
kullanılmadığında robot hareketinde he-
saplanan farkları karşılaştırmak için bir
doğrulama testi gerçekleştirildi. Şekil
ST ENDÜSTRİ 4.0 Mart 2022 | 35