Yapay Zeka Üretimde Oyun Değiştirici Olarak Nasıl Kanıtlanıyor - Kullanım Örnekleri ve Örnekler

Markets and Markets'in bir raporuna göre, 2022'den 2027'ye kadar %47,9 bileşik yıllık büyüme oranıyla (CAGR), imalat pazarındaki dünya çapındaki yapay zekanın 16,3 milyar dolar değerinde olması bekleniyor.

Ayrıca, bir Deloitte anketine göre imalat, veri üretimi açısından en iyi endüstridir. Üreticilerin sektörde üretilen bu muazzam miktardaki veriyi analiz etmek için yapay zekayı benimsemesi gerekecek.

Yapay zeka, dönüştürücü yetenekleriyle imalat endüstrisinde devrim yaratıyor. Üretim şirketleri, çeşitli süreçlerde verimliliği, doğruluğu ve üretkenliği artırmak için yapay zekanın gücünden yararlanıyor.

Yapay zekanın üretimde uygulanması, kestirimci bakım, tedarik zinciri optimizasyonu, kalite kontrol ve talep tahmini gibi çok çeşitli kullanım durumlarını kapsar. Bir üreticiyseniz, yapay zekanın imalat sektöründe kullanımını düşünmenin tam zamanı.

Bu blogda, yapay zekanın üretimde nasıl kullanıldığını gösterecek çeşitli kullanım durumlarını ve örnekleri inceleyeceğiz. Buradaki fikir, üretim şirketlerini üretimde yapay zekanın çeşitli kullanım durumlarıyla güçlendirmek ve işlerini büyüme yörüngesine taşımalarına yardımcı olmaktır.

Yapay Zeka Üretim Alanında Nasıl Devrim Yaratıyor – Kullanım Örnekleri ve Örnekler

Yapay zekanın üretime entegrasyonu, sektörü benzeri görülmemiş ilerlemelere ve verimliliğe doğru iten bir paradigma değişikliğine yol açıyor. Üretim örnekleri ve kullanım senaryoları açısından en iyi 9 yapay zekayı burada bulabilirsiniz.

Tedarik zinciri yönetimi

Tedarik zinciri yönetimi imalat sanayinde çok önemli bir rol oynuyor ve yapay zeka bu alanda ezber bozan bir unsur olarak ortaya çıktı. Şirketler, üretimde AI ve ML'nin gücünden yararlanarak tedarik zinciri süreçlerinde devrim yaratıyor ve verimlilik, doğruluk ve maliyet etkinliğinde önemli iyileştirmeler sağlıyor.

Tedarik zincirindeki yapay zeka , tahmine dayalı analitikten yararlanmaya, envanter yönetimini optimize etmeye, talep tahminini geliştirmeye ve lojistiği kolaylaştırmaya olanak tanır. Örneğin Amazon gibi şirketler, teslimatları hızlandırmak ve ürünleri ile müşterileri arasındaki mesafeyi azaltmak için yapay zeka destekli algoritmalardan yararlanıyor .

Makine öğrenimi algoritmaları geçmiş verileri analiz edebilir, kalıpları belirleyebilir ve talep dalgalanmaları için doğru tahminler yapabilir. Örneğin, bir otomotiv parçası üreticisi, yedek parça talebini tahmin etmek için makine öğrenimi modellerini kullanabilir, bu da envanter seviyelerini optimize etmelerine ve maliyetleri düşürmelerine olanak tanır.

Yapay zeka üretim çözümleri, tedarik zinciri ağını optimize etmek için nakliye maliyetleri, üretim kapasitesi ve teslim süreleri gibi birden çok değişkeni analiz edebilir. Bu, zamanında teslimatı sağlar, nakliye maliyetlerini azaltır ve müşteri memnuniyetini artırır.

Fabrika otomasyonu

Fabrika otomasyonu, yapay zekanın üretime entegrasyonuyla önemli ölçüde değişti. Yapay zeka ve makine öğreniminin ortaya çıkmasıyla fabrikalar verimlilik, üretkenlik ve maliyet etkinliği açısından bir paradigma değişikliği yaşıyor.

Üretimde AI ve ML'nin öne çıkan bir örneği, robotik otomasyonun kullanılmasıdır. Bilgisayar görüşü ve makine öğrenimi algoritmaları ile donatılmış yapay zeka destekli robotlar, karmaşık görevleri hassasiyetle ve uyarlanabilirlikle gerçekleştirebilir. Bu robotlar, karmaşık montaj süreçlerini, kalite kontrol denetimlerini gerçekleştirebilir ve hatta insan işçilerle sorunsuz bir şekilde işbirliği yapabilir. Örneğin, bir elektronik üreticisi, karmaşık devre kartlarının montajını otomatikleştirmek için AI güdümlü robotlar başlatabilir, bu da hatalarda önemli bir azalma ve üretim çıktısında önemli bir artış sağlar.

Ayrıca, yapay zekanın imalat endüstrisinde kullanılması da kestirimci bakımda devrim yarattı. Makine öğrenimi algoritmaları, sensörlerden ve ekipmanlardan gelen gerçek zamanlı verileri analiz ederek ekipman arızalarını tahmin edebilir ve proaktif bakım eylemleri önerebilir. Bu proaktif yaklaşım arıza süresini en aza indirir, bakım maliyetlerini azaltır ve optimum ekipman performansı sağlar.

Ağır makinelerde uzmanlaşan bir üretim şirketi, üretim hattındaki olası arızaları tahmin etmek ve zamanında bakım uygulamak için imalat sektöründeki yapay zekayı kullanabilir, bu da plansız duruş sürelerinde azalma ve önemli maliyet tasarrufları sağlar.

Depo yönetimi

Yapay zeka, üretimin depo yönetimi sektöründe de devrim yaratıyor. Yapay zeka destekli imalat çözümlerinin ve imalatta makine öğreniminin ortaya çıkışı, depoların çalışma şeklini değiştirerek daha iyi verimlilik, doğruluk ve maliyet tasarrufu sağladı.

Yapay zekanın üretimde önemli bir kullanım durumu envanter yönetimidir . AI algoritmaları, talep modellerini doğru bir şekilde tahmin etmek için geçmiş satış verilerini, mevcut stok seviyelerini ve pazar eğilimlerini analiz edebilir. Bu, ambarların envanter seviyelerini optimize etmelerini, ürün kullanılabilirliğini sağlarken taşıma maliyetlerini azaltmalarını sağlar.

Örneğin, çeşitli giysilere olan talebi tahmin etmek için yapay zeka tabanlı tahmin kullanan bir giyim perakendecisi hayal edin. Perakendeci, geçmiş satış verilerinden ve hava durumu tahminleri gibi dış etkenlerden yararlanarak envanter seviyelerini buna göre ayarlayarak stokta kalmama ve fazla stok durumlarını en aza indirebilir.

Ayrıca yapay zeka üretim çözümleri, depolardaki sipariş karşılama süreçlerini geliştirebilir. Yapay zeka destekli sistemler, gelen siparişleri analiz edebilir, toplama rotalarını optimize edebilir ve kaynakları verimli bir şekilde tahsis edebilir. Bu, daha hızlı sipariş işleme, daha az hata ve daha iyi müşteri memnuniyeti sağlar.

Örneğin BMW, intralojistik operasyonlarını düzene sokmak için üretim depolarında yapay zeka destekli otomatik yönlendirmeli araçlar (AGV'ler) kullanıyor . Bu AGV'ler önceden belirlenmiş yolları izleyerek malzemelerin ve bitmiş ürünlerin taşınmasını otomatikleştirir, böylece şirket için envanter yönetimini ve görünürlüğü geliştirir.

Yapay zekanın üretim pazarına entegrasyonu, depo yönetimine önemli ilerlemeler getirdi. Envanter optimizasyonundan kolaylaştırılmış sipariş karşılamaya kadar yapay zeka destekli üretim ve üretim çözümlerinde makine öğrenimi, depoları dönüştürerek onları daha verimli ve uygun maliyetli hale getiriyor.

Öngörücü bakım

Kestirimci bakım, yapay zeka uygulaması sayesinde imalat endüstrisinde oyunun kurallarını değiştiren bir unsur olarak ortaya çıktı. İmalat endüstrisindeki yapay zeka, gelişmiş analitik ve makine öğrenimi algoritmalarından yararlanarak, şirketlerin ekipman arızalarını proaktif olarak izlemesine ve tahmin etmesine, kesinti süresini en aza indirmesine ve bakım programlarını optimize etmesine olanak tanır.

Kestirimci bakımdaki anahtar kavramlardan biri dijital ikizdir . Dijital ikiz, fiziksel bir varlığın gerçek zamanlı verileri yakalayan ve sanal bir ortamdaki davranışını simüle eden sanal bir kopyasıdır. Dijital ikizi gerçek ekipmandan gelen sensör verileriyle bağlayarak, üretimdeki yapay zeka kalıpları analiz edebilir, anormallikleri belirleyebilir ve potansiyel arızaları tahmin edebilir.

Üretimde yapay zeka destekli kestirimci bakımın en iyi örneklerinden biri, Ford fabrikasında dijital ikiz teknolojisinin uygulanmasıdır. Ford ürettiği her araç modeli için farklı dijital ikizler yaratıyor . Her ikiz, konseptten üretime ve operasyona kadar farklı bir üretim alanıyla ilgilenir. Üretim prosedürü, üretim tesisleri ve müşteri deneyimi için de dijital modeller kullanıyorlar. Üretim tesislerinin dijital ikizi, enerji kayıplarını tam olarak belirleyebilir ve enerjinin tasarruf edilebileceği ve genel üretim hattı performansının artırılabileceği yerleri işaret edebilir.

İmalat endüstrisindeki yapay zeka, kestirimci bakımda oyunun kurallarını değiştirdiğini kanıtlıyor. Şirketler, dijital ikizleri ve gelişmiş analitiği kullanarak ekipman arızalarını tahmin etmek, bakım programlarını optimize etmek ve nihayetinde operasyonel verimliliği ve maliyet etkinliğini artırmak için verilerin gücünden yararlanabilir.

Yeni Ürünlerin Geliştirilmesi

İmalat endüstrisinde yeni ürünlerin geliştirilmesi, yapay zekanın gelişiyle önemli bir dönüşüme tanık oldu. Yapay zekanın imalat endüstrisine entegrasyonu , şirketlerin yeni ürünler yaratma ve piyasaya sunma biçiminde devrim yaratan yenilikçi yaklaşımlar ve kolaylaştırılmış süreçler getirdi.

Yeni ürün geliştirme için üretimde yapay zekanın en önemli faydalarından biri, çok büyük miktarda veriyi hızlı ve verimli bir şekilde analiz etme yeteneğidir. Üreticiler, makine öğrenimi algoritmalarından yararlanarak pazar trendlerinden, müşteri tercihlerinden ve rakip analizinden bilgi toplayabilir. Bu, onlara veriye dayalı kararlar alma ve pazar talepleriyle uyumlu ürünler tasarlama gücü verir.

Örneğin, imalatta makine öğreniminin gücünden yararlanan yarı iletken şirketleri, bileşen arızalarını belirleyebilir, yeni tasarımlardaki potansiyel sorunları tahmin edebilir ve IC tasarımında verimi artırmak için en uygun düzenleri önerebilir. Yapay zeka tabanlı analitik, bileşen yapılarını analiz ederek mikroçip düzenlerini iyileştirir ve maliyetleri düşürürken verimleri ve pazara sunma süresini artırır.

Yeni ürün geliştirme için üretken tasarım yazılımının kullanılması, üretim örneklerinde en önemli yapay zekalardan biridir. Yapay zeka tarafından desteklenen üretken tasarım yazılımıyla mühendisler, tasarım parametrelerini ve performans hedeflerini girebilir ve yapay zeka algoritmaları, çok çeşitli olasılıkları keşfederek birden çok tasarım seçeneği oluşturabilir. Üretken yapay zekanın üretimde kullanılması, tasarım yineleme sürecini hızlandırarak optimize edilmiş ve yenilikçi ürün tasarımlarıyla sonuçlanır .

Bu, veriye dayalı karar verme, hızlandırılmış tasarım yinelemeleri ve pazar talepleriyle uyumlu ürünler yaratma yeteneği şeklinde fayda sağlar. Üretim şirketleri , yapay zekayı benimseyerek rekabet avantajlarını artırabilir ve pazara yenilikçi ve başarılı ürünler sunabilir.

Verim iyileştirmesi

Performans optimizasyonu, üretimin kritik bir yönüdür ve yapay zeka bu konuda oyunun kurallarını değiştirdiğini kanıtlamaktadır.

İmalat endüstrisi için yapay zekanın üstün olduğu kilit alanlardan biri de tahmine dayalı analitiktir . AI algoritmaları, geçmiş verileri, gerçek zamanlı sensör verilerini ve diğer ilgili değişkenleri analiz ederek kalıpları belirleyebilir, anormallikleri tespit edebilir ve veriye dayalı tahminler yapabilir. Bu, üreticilerin operasyonlarını optimize etmelerini, duruş sürelerini en aza indirmelerini ve genel ekipman etkinliğini en üst düzeye çıkarmalarını sağlar.

Tüketim malları üreten bir üretim tesisi örneğini ele alalım. Tesis, AI üretim çözümlerini uygulayarak, üretim programlarını optimize etmek için tahmine dayalı analitiği kullanabilir. AI sistemi, en verimli üretim planını belirlemek için talep tahminleri, makine performans verileri ve tedarik zinciri dinamikleri gibi çeşitli faktörleri analiz eder. Bu, gelişmiş kaynak kullanımı, kısalan tedarik süreleri ve artan müşteri memnuniyeti ile sonuçlanır.

Ayrıca, üretimdeki AI uygulamaları enerji tüketimini optimize edebilir, israfı en aza indirebilir ve sürdürülebilirlik çabalarını iyileştirebilir. Yapay zeka destekli sistemler, enerji kullanım modellerini analiz edebilir, verimsizlik alanlarını belirleyebilir ve enerji tasarrufu önlemleri önerebilir. Bu sadece çevresel etkiyi azaltmakla kalmaz, aynı zamanda üreticiler için maliyet tasarrufu sağlar.

Kalite güvencesi

Kalite güvencesi, üretimin kritik bir yönüdür ve yapay zeka bu alanda ezber bozan bir unsur olarak ortaya çıkmıştır. Şirketler, üretimde yapay zeka ve makine öğreniminin gücünden yararlanarak kalite kontrol yaklaşımlarında devrim yaratarak daha yüksek düzeyde doğruluk ve tutarlılık sağlıyor.

Kalite güvencesini sağlamak için üretimde yapay zekanın dikkate değer bir kullanım durumu, görsel incelemedir. Teknolojinin yardımıyla üreticiler, ürün ve bileşenlerin görüntülerini veya videolarını analiz etmek için bilgisayarla görme algoritmaları kullanabilir. Bu algoritmalar, kusurları, anormallikleri ve kalite standartlarından sapmaları, insan yeteneklerini aşan olağanüstü bir hassasiyetle tespit edebilir.

Örneğin, otomobil devi BMW, araba parçalarını kusurlara karşı incelemek için yapay zekayı kullanıyor . Bu, araba parçalarının görüntülerini veya videolarını analiz etmek için bilgisayar görüşü kullanılarak yapılır. AI yazılımı, arızalı veya arızasız olarak etiketlenmiş araba parçalarının bir veri kümesi üzerinde eğitildi. AI yazılımı eğitildikten sonra, yeni araba parçalarını incelemek ve herhangi bir kusuru belirlemek için kullanılabilir.

Ayrıca, imalat sektöründeki yapay zeka, tahmine dayalı kalite güvencesini geliştiriyor. Makine öğrenimi algoritmaları, geçmiş verileri ve gerçek zamanlı sensör verilerini analiz ederek potansiyel kalite sorunlarına işaret edebilecek kalıpları ve eğilimleri tespit eder. Bu, üreticilerin potansiyel kusurları proaktif olarak ele almalarına ve nihai ürün kalitesini etkilemeden önce düzeltici önlemler almalarına olanak tanır.

Kolaylaştırılmış Evrak İşleri

Üretimde AI ve ML'nin etkili bir uygulaması , evrak otomasyonu için robotik süreç otomasyonunun (RPA) kullanılmasıdır . Geleneksel olarak üretim operasyonları, satın alma siparişleri, faturalar ve kalite kontrol raporları gibi çok sayıda evrak işi içerir. Bu manuel işlemler zaman alıcıdır ve hataya açıktır ve gecikmelere ve verimsizliklere neden olabilir.

Şirketler, üretim için sohbete dayalı yapay zekayı uygulayarak bu evrak işlemlerini otomatikleştirebilir. Yapay zeka yetenekleriyle donatılmış akıllı botlar, belgelerden veri çıkarabilir, bilgileri sınıflandırıp kategorilere ayırabilir ve otomatik olarak uygun sistemlere girebilir.

Örneğin, bir otomotiv üreticisi, tedarikçi faturalarını işlemek için RPA botlarını kullanabilir. Botlar, ilgili ayrıntıları çıkarabilir, bunları önceden tanımlanmış kurallara göre doğrulayabilir ve verileri manuel veri girişi ihtiyacını ortadan kaldırarak muhasebe sistemine girebilir.

Talep Tahmini

Yapay zekanın talep tahmini için üretimde kullanılması çeşitli faydalar sağlar. Büyük ölçüde, şirketlerin geçmiş satış verilerini, pazar eğilimlerini ve dış faktörleri analiz ederek verilere dayalı kararlar almasını sağlar. Bu, talepteki dalgalanmaları tahmin etmelerine ve üretimlerini buna göre ayarlamalarına yardımcı olarak stokların tükenmesi veya fazla stok riskini azaltır.

Örneğin, farklı giyim eşyalarına olan talebi tahmin etmek için yapay zekadan yararlanan bir moda ürünleri üreticisini düşünün. Yapay zeka sistemi, sosyal medya trendleri, hava durumu tahminleri ve müşteri tercihleri ​​gibi çeşitli kaynaklardan gelen verileri analiz ederek doğru tahminler sunarak perakendecinin envanter seviyelerini optimize etmesine ve popüler ürünlerin mevcudiyetini sağlamasına olanak tanır.

Ayrıca, üretimdeki bu yapay zeka ve makine öğrenimi kullanım durumları, şirketlerin üretim planlamalarını ve kaynak tahsislerini iyileştirmelerine olanak tanır. Üreticiler, talebi doğru bir şekilde tahmin ederek üretim programlarını optimize edebilir, tedarik sürelerini kısaltabilir ve aşırı üretim veya yetersiz kullanılan kaynaklarla ilişkili maliyetleri en aza indirebilir.

Appinventiv, Özel Yapay Zeka/ML Çözümleriyle Üretimi Nasıl Güçlendiriyor?

Blog boyunca tartışılan üretimde yapay zeka ve makine öğrenimi kullanım örnekleri, yapay zeka ve makine öğreniminin üretimin çeşitli yönlerinde nasıl devrim yarattığını vurguladı. Tedarik zinciri yönetiminden kestirimci bakıma kadar, AI ve ML'nin üretim süreçlerine entegrasyonu, verimlilik, doğruluk ve maliyet etkinliğinde önemli gelişmeler sağladı.

Yapay zekanın üretimdeki tam etkisini gerçekleştirmek için, Appinventiv gibi uzman bir yapay zeka/ML geliştirme hizmeti şirketinin desteğine ihtiyacınız olacak . Appinventiv'in üretim işletmeleri için özel olarak tasarlanmış son teknoloji yapay zeka ve makine öğrenimi ürünleri geliştirme konusundaki uzmanlığı, şirketi sektörde lider konuma getirdi.

Örneğin, küresel bir ağır inşaat ve madencilik ekipmanı üreticisi olan müşterimiz, merkezi olmayan bir tedarik zinciriyle ilgili zorluklarla karşılaştı ve bu da artan nakliye maliyetleri ve manuel veri çözümlemesi ile sonuçlandı. Bunu ele almak için yapay zeka destekli Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) ve analitiği kullanarak veri odaklı bir lojistik ve tedarik zinciri yönetim sistemi geliştirdik . RPA otomatikleştirilmiş manuel süreçleri botlar, hataları çözer ve tedarik zinciri görünürlüğünü %60 oranında artırır ve sonuç olarak operasyonel verimliliği %30 artırır.

Üretim ortamı gelişmeye devam ederken, Appinventiv inovasyonu yönlendirmeye ve endüstri standartlarını yeniden tanımlayan özel AI/ML çözümleri yaratmaya devam ediyor. Üretim işletmeleri, ekibimizle iş birliği yaparak yapay zeka ve makine öğreniminin tüm potansiyelini benimseyebilir, operasyonlarını dönüştürebilir ve dinamik ve rekabetçi iş ortamında başarılı olabilir.

SSS

S. Yapay zekanın üretimdeki rolü nedir?

A. AI, verimliliği artırarak, maliyetleri düşürerek, ürün kalitesini artırarak, envanter yönetimini optimize ederek ve bakım ihtiyaçlarını tahmin ederek imalat endüstrisine yardımcı oluyor. Teknoloji aynı zamanda işletmelere veriye dayalı karar verme konusunda yardımcı oluyor ve tüm üretim yaşam döngüsü boyunca yenilikçiliği ve üretkenliği artırıyor.

S. AI, ürün kalitesini iyileştirebilir ve üretimdeki kusurları azaltabilir mi?

A. AI, veri analizi, anormallik tespiti ve kestirimci bakım yoluyla ürün kalitesini artırır ve üretimdeki kusurları azaltır, tutarlı standartlar sağlar ve israfı en aza indirir.

S. Yapay zeka, imalatın geleceği mi?

A. İmalatta yapay zeka pazarı 2022'de 2,3 milyar dolar olarak belirlendi ve 2027'de 16,3 milyar dolara ulaşması ve bu dönemde %47,9'luk bir YBBO ile genişlemesi bekleniyor. Bu veriler, yapay zekanın üretimde gelecek vaat eden geleceğini ve işletmelerin önemli iş sonuçları elde etmek için teknolojiye yatırım yapmalarının doğru zaman olduğunu gösteriyor.