Page 48 - st-endustri-4.0-2023-aralik

ÜRÜN VE SİSTEMLER l DİJİTAL DÖNÜŞÜM

Yapay zeka desteğiyle

üretim planlama

Haber: Bikem Ögünç Demir

Mechanica, dijitalleşme serüveninin üretimdeki en büyük dar boğazı olan planlama
sahasında karar mekanizmasını yapay zekaya devretmiş akıllı algoritmalar
geliştiriyor. Bu algoritmalar kendi içinde ve birbirleri arasında haberleşme ağıyla
sıralama, optimizasyon, kısıtlama, onaylama, karar verebilme konularındaki
yetenekleriyle üretim sahasında kritik görevler üstleniyor.

ijitalleşme Ar-Ge ma- zinciri yönetimi, envanter yönetimi, çi-
liyetleri fiziksel yatı- zelgeleme ve kaynak tahsisi dahil olmak
rımlardan daha fazla üzere çeşitli alanlarda geniş bir uygula-
bütçeler gerektirse bile ma alanına sahiptir. Örneğin, bir üretim
D yatırım getirileri (ROI) sistemi için en uygun üretim planını, bir
çok kısa sürelerde olduğu için işletmele- perakendeci için en uygun envanter sevi-
re rakiplerine karşı büyük ivme katıyor. yelerini veya bir teslimat kamyonu için
Dijitalleşmenin keyfine varan işletmeler en uygun rotayı belirlemek için kullanı-
bu alanda çalışanların daha teri soğuma- labilir. Ayrıca finans, sağlık ve lojistik
dan elinde bulundurduğu büyük veriyi alanlarındaki karmaşık problemleri çöz-
işleme hedeflerini oluşturmaya başlı- mek için de kullanılabilir. Özetle, opti-
yorlar. Makina yatırımı yerine teknoloji mizasyon karmaşık karar verme prob-
yatırımı yapmak, kaynaklarını daha ve- lemlerini çözmek için güçlü bir araçtır.
rimli kullanarak aynı maliyetler ile Matematiksel modeller ve algoritmalar
daha fazla ürün çıkarmak demek. MEC- kullanarak optimizasyon, kuruluşların
HANICA Planlama & Optimizasyon MECHANICA Planlama & Optimizasyon maliyetleri en aza indiren, kârı en üst dü-
Departman Yöneticisi Onur Yıldırım, Departman Yöneticisi Onur Yıldırım zeye çıkaran ve verimliliği artıran daha
Mechanica’nın dijitalleşme serüveninin iyi kararlar almasına yardımcı olabilir.
üretimdeki en büyük dar boğazı olan Bir yapay zeka karar destek sistemi, üre-
Planlama sahasında çözümler geliştirdi- üzerindeki kısıtlamalar ve uygulanabilir tim planlama süreçlerine nasıl entegre
ğini anlattı ve şunları paylaştı: “Kaynak çözümler üzerindeki kısıtlamalar gibi edilebilir? Bu soru ile son dönemde sa-
planlama her işletme için sektörel ve kısıtlamalara tabi olarak maliyet, zaman hada sıkça karşılaşmaya başladık. Kısaca
kültürel bir yapı halinde kurgulanıyor. veya kâr gibi belirli bir performans öl- özetlemek gerekirse, üretim endüstrisi
Bizler buna paralel olarak karar meka- çüsünü en aza indirmek veya en üst dü- özelinde ve saniyeler içerisinde üretim
nizmasını yapay zekaya devretmiş akıllı zeye çıkarmaktır. Optimizasyon, tedarik planlama sürecini yönetmeyi hedefleyen
algoritmalar geliştiriyoruz. Bu algorit-
malar kendi içinde ve birbirleri arasında
haberleşme ağıyla sıralama, optimizas-
yon, kısıtlama, onaylama, karar verebil- Bir yapay zeka karar destek sistemi, üretim
me konularındaki yetenekleriyle üretim planlama süreçlerine nasıl entegre edilebilir?”
sahasında kritik görevleri üstleniyor.”
sorusu ile sahada sıkça karşılaşmaya başladık.
ÜRETİM PLANLAMA
SÜREÇLERİNDE YAPAY ZEKA Kısaca özetlemek gerekirse, “Üretim
DESTEKLİ OPTİMİZASYON endüstrisi özelinde ve saniyeler içerisinde üretim
Onur Yıldırım sözlerini şöyle sürdürdü:
“Optimizasyon, akademi ve endüstride- planlama sürecini yönetmeyi hedefleyen bu
ki çeşitli disiplinlere nüfuz eden temel yapı, kullanıcı ile birlikte gerçekleştirilen bir dizi
bir kavramdır. Bir dizi kısıtlama ve bir
amaç fonksiyonu göz önüne alındığında, değerlendirme ve sonrasında alınan aksiyon
bir dizi olası alternatif arasından en iyi
çözümü bulmayı içerir. Optimizasyo- planı ile hayat bulabiliyor.
nun amacı, sınırlı kaynaklar, değişkenler
46 | ST ENDÜSTRİ 4.0 Aralık 2023