Page 70 - st-otomasyon-2024-agustos
P. 70
OTOMASYON ÜRÜN VE UYGULAMALARI
ARAŞTIRMA
YAPAY ZEKA VE MAKİNA ÖĞRENMESİNİN
ENDÜSTRİYEL OTOMASYONA ETKİLERİ
Hazırlayan: Ayşete Yavaş
Yapay zeka ve makina öğrenmesinin otomasyon sektöründeki çığır açıcı
gelişmeleri hakkında sektörden görüşleri derledik.
apay zeka (AI) ve makina öğrenmesi (ML), endüst- BAKIM VE ONARIM
riyel otomasyonu önemli ölçüde etkileyerek birçok ◆ Kestirimci Bakım: AI ve ML, makinaların çalışma verilerini
alanda yenilikler ve iyileştirmeler getirdi. İşte AI ve analiz ederek arızaları önceden tahmin edebilir. Bu, plansız duruş
ML’nin endüstriyel otomasyonu nasıl etkilediğine sürelerini azaltır ve bakım maliyetlerini düşürür.
Y dair bazı önemli noktalar: ◆ Durum İzleme: Sensör verilerini sürekli olarak izleyerek ma-
kinaların durumunu değerlendirir ve gerekli bakım işlemlerini za-
VERİMLİLİK ARTIŞI manında yapılmasını sağlar.
◆ Tahmin ve Optimizasyon: AI ve ML, üretim süreçlerindeki veri-
leri analiz ederek daha doğru tahminler yapabilir ve süreçleri optimize ESNEKLİK VE UYARLANABİLİRLİK
edebilir. Bu, üretim hattında verimliliği artırır ve atıkları azaltır. ◆ Dinamik Üretim Planlaması: AI, talep değişikliklerine hız-
◆ Otomatik Ayar ve Kontrol: ML algoritmaları, makinaların lı bir şekilde uyum sağlayabilir ve üretim süreçlerini anlık olarak
çalışma koşullarını ve parametrelerini sürekli olarak izleyebilir ve optimize edebilir.
otomatik olarak en iyi performans için ayarlayabilir. ◆ Robotik Otomasyon: AI destekli robotlar, çeşitli görevleri öğ-
renebilir ve tekrarlayan işlerden karmaşık montaj işlemlerine ka-
KALİTE KONTROL dar geniş bir yelpazede çalışabilir.
◆ Görüntü İşleme: AI, görsel verileri analiz ederek kalite kontrol
süreçlerinde kullanılır. Üretim hattındaki ürünlerin fotoğrafları çe- VERİ ANALİTİĞİ VE KARAR VERME
kilerek anormallikler tespit edilebilir. ◆ Büyük Veri Analizi: AI, büyük miktarda veriyi analiz ederek an-
◆ Anomali Tespiti: ML, normal çalışma koşullarına göre sapma- lamlı bilgiler çıkarabilir ve stratejik karar verme süreçlerini destekler.
ları belirleyebilir ve hatalı ürünleri hızlıca tespit edebilir. ◆ Gerçek Zamanlı İzleme ve Raporlama: ML algoritmaları, üre-
68 | ST OTOMASYON AĞUSTOS 2024
