Page 70 - st-otomasyon-2024-ocak

OTOMASYON ÜRÜN VE UYGULAMALARI

DİJİTAL DÖNÜŞÜM

Üretim planlama süreçlerinde

‘yapay zeka’ devrede

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 maliyet- ğin, bir üretim sistemi için en uygun üre-
leri fiziksel yatırımlardan tim planını, bir perakendeci için en uygun
daha fazla bütçeler gerek- envanter seviyelerini veya bir teslimat
tirse bile yatırım getirileri kamyonu için en uygun rotayı belirlemek
D (ROI) çok kısa sürelerde için kullanılabilir. Ayrıca finans, sağlık ve
olduğu için işletmelere rakiplerine karşı lojistik alanlarındaki karmaşık problem-
büyük ivme katıyor. Dijitalleşmenin key- leri çözmek için de kullanılabilir. Özetle,
fine varan işletmeler bu alanda çalışanların optimizasyon karmaşık karar verme prob-
daha teri soğumadan elinde bulundurduğu lemlerini çözmek için güçlü bir araçtır.
büyük veriyi işleme hedeflerini oluşturma- Matematiksel modeller ve algoritmalar
ya başlıyorlar. Makina yatırımı yerine tek- kullanarak optimizasyon, kuruluşların
noloji yatırımı yapmak, kaynaklarını daha maliyetleri en aza indiren, kârı en üst dü-
verimli kullanarak aynı maliyetler ile daha zeye çıkaran ve verimliliği artıran daha iyi
fazla ürün çıkarmak demek. MECHANI- kararlar almasına yardımcı olabilir.
CA Planlama & Optimizasyon Departman Bir yapay zeka karar destek sistemi, üretim
Yöneticisi Onur Yıldırım, Mechanica’nın planlama süreçlerine nasıl entegre edilebi-
dijitalleşme serüveninin üretimdeki en bü- MECHANICA Planlama & Optimizasyon lir? Bu soru ile son dönemde sahada sıkça
yük dar boğazı olan Planlama sahasında Departman Yöneticisi Onur Yıldırım karşılaşmaya başladık. Kısaca özetlemek
çözümler geliştirdiğini anlattı ve şunları gerekirse, üretim endüstrisi özelinde ve sa-
paylaştı: “Kaynak planlama her işletme niyeler içerisinde üretim planlama sürecini
için sektörel ve kültürel bir yapı halinde kısıtlamalar ve uygulanabilir çözümler yönetmeyi hedefleyen bu yapı, kullanıcı
kurgulanıyor. Bizler buna paralel olarak üzerindeki kısıtlamalar gibi kısıtlamalara ile birlikte gerçekleştirilen bir dizi değer-
karar mekanizmasını yapay zekaya dev- tabi olarak maliyet, zaman veya kâr gibi lendirme ve sonrasında alınan aksiyon
retmiş akıllı algoritmalar geliştiriyoruz. belirli bir performans ölçüsünü en aza in- planı ile hayat bulabiliyor” dedi. Yıldırım
Bu algoritmalar kendi içinde ve birbirleri dirmek veya en üst düzeye çıkarmaktır. adımları şöyle sıraladı:
arasında haberleşme ağıyla sıralama, opti- Optimizasyon, tedarik zinciri yönetimi,
mizasyon, kısıtlama, onaylama, karar ve- envanter yönetimi, çizelgeleme ve kaynak 1- Problemin Tanımı: İlk adım olarak op-
rebilme konularındaki yetenekleriyle üre- tahsisi dahil olmak üzere çeşitli alanlarda timize edilecek problemi tanımlıyoruz. Bu
tim sahasında kritik görevleri üstleniyor.” geniş bir uygulama alanına sahiptir. Örne- problemi aşmaktaki zorlukları ve hedefleri
belirliyoruz. Bu problemi yaratan tüm de-
ÜRETİM PLANLAMA ğişkenleri ve kısıtları belirliyoruz.
SÜREÇLERİNDE YAPAY ZEKA
DESTEKLİ OPTİMİZASYON Optimizasyon 2- Hedef / Amaç Fonksiyonu Belirleme:
Onur Yıldırım sözlerini şöyle sürdürdü: Optimizasyonun ana amacını ifade eden
“Optimizasyon, akademi ve endüstrideki karmaşık karar verme hedef fonksiyonunun matematiksel modeli
çeşitli disiplinlere nüfuz eden temel bir çıkartılır. Bu fonksiyon genellikle bir ya
kavramdır. Bir dizi kısıtlama ve bir amaç problemlerini çözmek da daha fazla değişkenin optimize edilme-
fonksiyonu göz önüne alındığında, bir dizi siyle bir değer bulunacak şekilde tasarla-
olası alternatif arasından en iyi çözümü için güçlü bir araçtır. nır. Örneğin bir üretim sürecinde maliyet
bulmayı içerir. Optimizasyonun amacı, minimize etmek veya ürün adedini maksi-
sınırlı kaynaklar, değişkenler üzerindeki mumda tutmak.
68 | ST OTOMASYON OCAK 2024