Deep Learning: endüstrideki otomasyon ve üretim verimliliği için "oyun değiştirici"

12.Haz.2023

Deep Learning, endüstriyi değiştirecek. Makineler, insan zekası gerektiren görevleri devralacak. Şirketler proseslerini dijitalleştirdikçe ve veri topladıkça, Deep Learning kullanımı da artacak ve insanlar ile makineler arasında daha etkili bir işbirliğine olanak sağlanacak. Bu, otomasyon ve üretimde devrim yaratarak, daha verimli ve hassas karar alma süreçlerinin yanı sıra önemli ölçüde daha düşük geliştirme maliyetleriyle daha yüksek üretkenlik sağlayacak.

"SICKnificant" podcastimizde dijital hizmetler ve çözümler stratejik ürün müdürü Dr. Christoph Eichhorn ile Deep Learning'in olanakları, insanları sıkıcı görevlerden kurtarmak ve kaliteyi artırmak hakkında konuştuk.

Dr. Christoph Eichhorn, Strategischer Produktmanager für digitale Dienste und Lösungen bei SICK
Dr. Christoph Eichhorn, SICK'te dijital hizmetler ve çözümler için stratejik ürün müdürü.
Dr. Christoph Eichhorn, Strategischer Produktmanager für digitale Dienste und Lösungen bei SICK
Dr. Christoph Eichhorn, SICK'te dijital hizmetler ve çözümler için stratejik ürün müdürü.
Yapay zeka ve makine öğreniminin bir alt alanı olarak Deep Learning, veri ve bilgi işlem gücünün artan uygunluğu nedeniyle son yıllarda giderek daha önemli hâle geldi. Teknoloji, makinelerin daha önce insan zekası gerektiren görevleri yerine getirmesini sağlayarak, otomasyonun üretim alanı ve diğer alanlarında devrim yaratıyor. SICK'te yapay zeka çözümlerinden sorumlu Dr. Christoph Eichhorn bunu şu şekilde açıklıyor: "Deep Learning, makine öğreniminin bir alt alanıdır. 'Derin sinir ağları' olarak adlandırılan yapay nöronal ağlar bu amaçla kullanılıyor ve karmaşık durumlarla da başa çıkabiliyor. Bu ağlar, örneğin kalite kontrol gibi karmaşık karar alma süreçlerini devralabilir ve şirketlerin giderek daha fazla prosesi otomatikleştirmesini ve dijitalleştirmesini sağlayabilir. Bu da üretimde verimliliği yeni bir seviyeye taşıyorlar."

Dijitalleştirme ve yapay zeka

Lagererkennung von Holzbrettern nach Jahresringmuster.

 

Sanayide dijitalleştirme konsepti son yıllarda muazzam bir evrim geçirdi. Sensörlerden ve diğer kaynaklardan gelen ve daha önce çoğunlukla doğrudan proses kontrolü için kullanılan veriler, dijitalleştirme sürecinde depolanıyor ve böylece daha soyut bir düzeyde kullanılabilir hâle geliyor. Verileri toplamak yeterli değil. Yapay zeka, bu verilerden daha fazla optimizasyona yol açabilecek özün çıkarılmasında önemli bir rol oynuyor.

İnsan gözüyle mümkün olandan daha doğru, daha hızlı ve daha kalıcı kararlar veren bir sinir ağının birkaç Gigabayt eğitim verisiyle eğitilebildiği ahşap endüstrisinden bir uygulamayı buna örnek olarak gösterebiliriz. Bu ağ, bir Megabayttan daha küçük ve yine de büyük bir deneyim zenginliğinden faydalanıyor. Konsept, herhangi bir sayıda uygulama durumuna aktarılabilir.

Yapa zeka tabanlı otomasyonda katma değer

Ancak yapay zekadan faydalanmak için her zaman bu kadar büyük miktarda veri gerekmiyor. Deep Learning projelerinin uygulanması büyük ölçüde değişiklik gösterebilir ve kişiye özel müşteri gereksinimlerine bağlıdır. Bu gereksinimi ve beklentiyi formüle etmek her zaman kolay değil, ancak yapay zekanın başarılı bir şekilde kullanılması için bir ön koşul. Eichhorn: "Basitçe söylemek gerekirse, yapay zeka ile bile, yalnızca ne istediğinizi biliyorsanız istediğiniz sonucu elde edebilirsiniz. Bu netleştirildiğinde, tüm müşteriler sorunlarına basit ve esnek bir çözüm bekler".

"Yapay zeka sayesinde müşterilerimiz geçmişte otomatikleştirilmesi son derece zor olan görevleri kendileri otomatikleştirebiliyor. Yansıtıcı parçalarla yapılan kalite ve montaj kontrolleri, lehim bağlantılarının incelenmesi veya doğal ürünlerin ayrıştırılması, bunun iyi örnekleri arasındadır. Bu, genellikle uzman personelin çok değerli zamanını alan sıkıcı bir iş ve bu nedenle genellikle yalnızca rastgele bir temelde gerçekleştiriliyor."

Yapay nöronal ağların eğitimi

Deep Learning kullanımı, otomasyonda bir paradigma değişimi yaşanmasına neden oluyor. Bir dizi somut kural belirlemek için hangi ayrıntıların bir kararla ilgili olduğunu belirlemek yerine, örnekler kullanılıyor. Algoritma, karar vermeyi kendi kendine öğreniyor. "Bir çözümü programlamak yerine onu eğitiyoruz, bu da çok daha hızlı ve verimli. Bununla birlikte, Deep Learning'in insan uzmanlığına bir alternatif olmadığını vurgulamak önemli. İnsan uzmanlığı, teknolojinin tüm potansiyelini gerçekleştirmek için gerekli olmaya devam ediyor. Deep Learning, insan yeteneklerini destekliyor ve geliştiriyor" diyen Eichhorn, sözlerini şöyle sonlandırıyor: "Kullanımı kolay Deep Learning araçlarımız sayesinde, sorununu bilen kullanıcılar derinlemesine programlama bilgisi olmadan da kendi başlarına sorunu çözebiliyor. Çünkü çözümde neyin önemli,neyin önemsiz olduğunu yalnızca onlar biliyor ve uygun eğitim örneklerini herkesten daha iyi seçebiliyorlar. Araçlarımızla bir yapay zekayı oldukça sezgisel bir şekilde eğitmeye başlayabiliyor, son derece spesifik ve kişiye özel bir görevi çözebiliyorlar."

Daha fazlasını okuyun

Deep Learning, daha fazla verimliliğinin geleceğidir

Daha fazlasını okuyun

Nestlé'de yapay zeka: Deep Learning ile yenilikçi proses kontrolü

Daha fazlasını okuyun

Deep Learning ve endüstriyel görüntü işleme, Velux'ta üretim verimliliğini artırıyor

Daha fazlasını okuyun