Akıllı Fabrikalar ve Makina Mühendisleri Odası İstanbul Şubesi’nin düzenlemiş olduğu “Dijital Dönüşüm Seminerleri’nde Mitsubishi Electric Fabrika Otomasyon Sistemleri Ürün Yönetimi ve Pazarlama Birim Müdürü Can Tolga Bizel “Yapay Zekâ ve İleri Robot Teknolojileri” “konulu sunumunu gerçekleştirdi.
Özgür ARSLAN: Merhaba değerli misafirler, sevgili konuklar, Makine Mühendisleri Odası İstanbul şubesi ve Akıllı Fabrikalar adına hepinize hoş geldiniz diyor, hepinizi sevgiyle selamlıyorum. Ben Makine Mühendisleri Odası İstanbul şube teknik görevlisi Özgür Arslan. Biliyorsunuz yaklaşık 11 haftadır süren bu hafta ile 12.sini yapacağımız Dijital Dönüşüm Seminerleri dizisi yapmaktayız. 11 haftadır birçok bilgi birikimi ve birçok yeni konular ekledik, eklemeye de devam ediyoruz. Bu akşam da yeni bir konumuz var. Yeni bir konuğumuz var. Can Bey kurduğumuz Tolga Can Bey öncelikle hoş geldiniz diyelim “Hoş Geldiniz.”
Can Tolga BİZEL: Merhaba hoş bulduk Özgür Bey teşekkür ederim herkese. Sevgiyle ve saygıyla selamlıyorum.
Özgür ARSLAN: Nasılsınız?
Can Tolga BİZEL: Teşekkür ederim iyiyim. Bu hafta benim Anadolu turnesi haftam. Size Konya’dan ulaşıyorum. Bunu da bu arada söyleyeyim.
Özgür ARSLAN: Konya’ya selamlar o zaman teşekkür ediyorum. Tolga bey birazdan sizi dinliyor olacağız ama müsaadenizle ben çok kısa hatırlatmalar yapayım misafirlerimize sonrasında sözü size veriyor olacağım. Değerli misafirler birazdan keyifli sohbetine dahil olacağız Tolga Bey’in ama ben hatırlatmak isterim. Her etkinliğimizde olduğu gibi sağlıklı bir sunum olması için merkezi olarak seslerimizi kapalı konuma getirildi. Kameraların kontrolü sizde ama data sıkışıklığı yaşamamak adına kapalı konumda olmasını hepimizin Tolga Bey’i dinlemesini izlemesini önermekteyim.
Bendeki programda sağ tarafta bir sohbet ekranı, chat ekranı var. Sizde mobil uygulamalarda farklı yerlerde olabilir. Burada sunum sonunda sorularınızı yazarsanız ben de Tolga Bey’e iletiyor olacağım ve muhakkak süremiz yettiğince de bizleri cevaplandırılacaktır. Ben yine buradan birkaç link paylaşıyor olacağım, diğer etkinliklerimizi. Bu hafta 12.sini gerçekleştiriyoruz ama haftaya da var. Başka etkinliklerimiz de var. Bunların duyurularını paylaşıyor olacağım. Yine sunum sonunda bir mini anketimiz var. Sizlerin birikimlerini, sizlerin meraklarını, öğrenebilmek adına değerlendirebilmek adına konu-konuk önerilerinizi de toplamak istediğimiz bize ışık tutan anketlerimiz var. Bunun içinde bir 30 saniyenizi ayırıp doldurursanız sunum sonunda memnuniyet duyarız. Onu da hatırlatmak isterim.
Bildiğiniz gibi her etkinliğimizin bir video kaydı var. Etkinliğimizin video kaydı yaklaşık birkaç gün sonra 1 hafta diyelim sonrasında yayınlanıyor. Nerede yayınlanıyor? Beta sürümünü devreye aldığımız makine öğrenme merkezi diye bir eleme sistemimiz var. Makine öğrenme merkezinin web sitesinde “öğrenmemerkezi.com” pandemi döneminde yaptığımız bütün etkinliklerimiz orada bulunuyor. Buradan tematik olarak süzüp konu ve konuklara göre profillerinizi oluşturup daha sonrasında defaten tüm etkinliklerimizi izleyebilirsiniz. Bu hatırlatmaları yaptıktan sonra yavaş yavaş geçelim. Tolga Bey size Can Bey mi Tolga Bey mi? Nasıl hitap edelim?
Can Tolga BİZEL: Tolga’yı kullanabiliriz. Tolga’yı seviyorum.
Özgür ARSLAN: Tamam Tolga Bey. Ben de aynı şekilde Tolga’yı kaydedeyim. Sizi tanıyarak başlamak isteriz. Nedir bu günkü konumuz, bize nasıl değerlendireceksiniz? Öncelikle sizi tanımak isteriz. Buyurun.
Tolga Can BİZEL: Ekranımı, şu anda sunumu görebiliyor musunuz? Peki sağ olun teşekkürler, şimdi görüyorsunuz diye düşünüyorum. O zaman başlayalım. Öncelikle herkese hoş geldiniz diyorum. Bu güzel etkinliği düzenlediğiniz için de size de temsil ettiğiniz kuruluşa da teşekkür ediyorum, burada olmaktan da büyük keyif aldığını söylemek istiyorum ama Özgür Bey biraz önce de açıkladım. Biraz heyecanlıyım. Bu kadar profesyonel insanlara sunum yapmak oldukça sıkıntılı bir süreç. Zor oluyor benim için. Ama elimden geldiğince size dünyanın Asya tarafından bakan otomasyon sistemlerine bakan bir firmanın dönüşümü konusunda neler yaptığını ve ne yaptığını konusuna birlikte bakacağız.
Ben evliyim bir oğlum var. 1991 yılında Karadeniz Teknik Üniversitesi’ni bitirdim. O günden bugüne de fabrikaların içinde her pozisyonda yer aldım. Ancak asıl ilgi alanım her zaman hareket kontrolü oldu. Hareket eden makineler, hareket eden mekanik sistemler her zaman ilgimi çekti ve bu ilginin ışığında da birçok firmada çalıştım. Belki daha sonra bunlara detaylı bakarız. Şimdi slayttaki, ekrandaki saate bakarsanız ben çok küçük, ortaokul yıllarındayken annem dedeme rahmetli dedeme kahve yapardı ve kahveyi pişirmek için özel metotları vardı. Köpüğünü dedemin istediği şekilde organize edebilmek için. Sonra Türkiye’nin gurur duyduğu büyük firmalardan, beyaz eşya üreten firmalarımızdan birisi bir kahve makinesi yaptı. Bu bizim aslında dönüşümüzü çok net anlatan bir resimdi. Ben bu resmi çok beğeniyorum. Aslında annemin yaptığı kişiselleştirilmiş bir üretim süreciydi. Yani dedeme özel bir köpüklü kahve üretimi yapıyordu. İçinde birçok tecrübesi vardı. Yılların getirdiği işte suyunun kıvamı, kahvenin miktarı, karıştırma hızı, alttaki sıcaklık vs. gibi çok kontrollü ve beceri isteyen bir şey yapıyordu. Biraz ilerleyelim.
Bu benim dijital ikizim aslında önceden ben kendimi fiziksel olarak tıpkı annem gibi gidip kendimi anlatıyordum ama şimdi dijital bir ikizim var. Bu ikizim de kahve makinesi gibi kendini anlatıyor.
Karadeniz Teknik Üniversite’sini bitirdikten sonra Orta Doğu Teknik Üniversitesi’nin Parlar Vakfı’ nda Türkiye’nin ilk siyasi tezgah yapan bir grubunda proje mühendisi olarak çalıştım. Daha sonra Şişecam Grubu’nun metal işleme bölüm kısmında teslim takım tezgahları bölümünde etik işleri şefi olarak iş hayatına devam ettim. Sonraki yıllarda Sabancı Holding’de HoecSa’nin kurucu mühendisleri arasında bir miktar çalıştım, görev aldım. Process Automation’la ilgilendim. Daha sonra uzun yıllar Siemens Sanayi Ticaret A.Ş de çalıştım. Yaklaşık 8 yıldır da Mitsubishi Elektrik Türkiye’de çalışıyorum. Şuan ki görevim ürün yönetimi ve pazarlama bölümü yöneticisi.
İsterseniz çalıştığımız firmaya da bir göz atalım. Kısaca bunu da bilmeyen arkadaşlarımız için belki yardımcı olabilir. Mitsubishi Elektrik, dünyanın en büyük grup firmalarından birisi. Manisa’da ev tipi klima yapan bir fabrikamız var. Dünyada 8 fabrikası var Mitsubishi Elektriğin klima yapan ev tipi. İkinci büyük fabrikası Manisa’da. Yaklaşık 600 civarında insan çalışıyor ve üretiminin %85-90’ını Avrupa’ya, yurt dışına ihraç ediyor. Eğer İstanbul’a gelip Marmaray’ı kullanırsanız Marmaray’da tren hariç 8 istasyon ve tüp geçit denizin altından geçen tüp geçidin bütün yürüyen merdiven, aydınlatma, asansör, orta gerilim süreçlerinin kontrolünü Mitsubishi Elektrik ürünleri yapıyor ve aynı zamanda eğer İkitelli Sakura Şehir Hastanesi’ni ziyaret ederseniz, oradaki bina yönetim sistemleri de Mitsubishi Elektriğe ait. Yani bunlar günlük hayatımızda Mitsubishi Elektriğe temas ettiğimiz yerler. Fakat Mitsubishi Elektrik birçok konuda faaliyet gösteriyor. Bunlardan önemli olanlarından bir tanesi otomotiv endüstrisinde starter motorları yapıyor çok uzun zamandır ve biz dünyanın en büyük iletken üreticilerinden de birisi zamanda.
Ben bugün sizi fabrika otomasyon sistemlerinin grubunu temsilen bu etkinliğe katılıyorum. Birçok konuda faaliyet gösteriyoruz. Türkiye’de, fabrika otomasyon sistemleri ve klima sistemleri aktivite olarak çalışıyor. Diğer iş kollarımız henüz Türkiye’de bir aktivitesi yok. Ancak tabii birçok ürünümüz Türkiye’de kullanılıyor. Bunlardan mesela aklıma gelen Türksat 4a ve 4b uyduları bizim uydularımız yörüngede dönüyor. Türkiye Cumhuriyeti Devlet Demiryolları’nda birçok vagonumuz çalışıyor. 65 in üzerinde sanırsam, yanlış hatırlamıyorsam ama birçok ayrı departmanda da faaliyet gösteren bir grup şirketi.
Bugünkü konumuz aslında bu kadar toplantılar, konuşmalar, gündeme gelmesi süreçlerinde Bayan Merkel’in 2011 yılında çıkıp fuarda Hannover Fair fuarında endüstrinin yeni evresinin başladığını ilan etmesiyle oldu.
Birden bire gündem değişti endüstride. Aslında biz profesyonel endüstri oyuncuları halimizden çok memnunuz. Bütün yalın üretim sistemlerini elimizden geldiğince kullanıyorduk. Üretimimizi oldukça iyileştirdiğimizi ve verimli hale getirdiğimizi düşünüyorduk ve birden bütün hayatımız değişti. 2011 yılında Bayan Merkel’in anlattıklarını dinlediğimiz zaman aslında
Mitsubishi Elektriğin 2003 yılında “e-F@ctory” konsepti ile fabrikaların dijital dönüşümü için kendi dünyasında bir takım çalışmalar yaptığını fark ettik. Bu çalışmaların içinde ya tıpkı bu Almanya’da özellikle faaliyet gösteren ve endüstrinin dijital dönüşümünü takip eden kuruluşların verdikleri ev ödevlerinin çoğunun bizim aslında bir şekilde yapıyor olduğumuzu gördük ve e-F@ctory konseptini de yaklaşık 8 yıldır promote etmeye gayret ediyoruz. Ama son 4 yılda yoğun bir şekilde Türkiye’de bazı uygulamalar da yaptık.
Bugün ilerleyen slaytlarda belki üstünden geçme şansımız olacak. Ancak eğer kısaca bakarsak ne oldu da böyle oldu konusuna. Aslında dünyada ticaretin şekli değişti. Sanayi dünyası bence veya bizim yaklaşımımızca yeni bir ticaret yoluna hazırlanıyor. Aslında zamanlama çok manidar. Ben bazen düşünüyorum nedir bu diye ama salgın dönemi de tam 2 yıldır hayatımızda. Ben mesela çok kendimin klasik bir tüketici olduğunu düşünürüm. Alışveriş yapmak için fiziksel olarak süreçlere katılım ki ben ortaokul yıllarındayken İpek Yolu’nun ticaretinin detaylarını okuduğumu ve birçok konuyu tartıştığını hatırlıyorum. Yani bu yol üzerinden bilim adamları gitti. Benim en çok ilgimi çeken hastalıklar bile bu yol üzerinden gidip gelmiş ve bazı hastalıklar salgınlar bu yol üzerinden Avrupa’ya gelmiş ve arkasından Rönesans olmuş. Yani ama şimdi yeni bir ticaret yolumuz var ve bu salgında da ben de tıpkı yeni jenerasyon, kuşaktaki insan yapılanması gibi yani veya benim oğlumun da yaşadığı kuşak aşağı yukarı o kuşaktır. İnternetten bir takım siparişler girdim ve bu siparişlerimi bir mouse nin clik i hızında kararımı değiştirerek belki de başka bir fabrikanın zarar etmesine veya başka bir fabrikanın kazançlı bir gün geçirmesine destek oldum.
Gördüğünüz gibi ticaret aslında yeni bir yol üzerinden yapılıyor. Dünyada ve bu elimizdeki fabrikalarda bir önceki endüstri evresi ile birlikte bu eski ticaret yolunun getirdiği kurallara yönelik çalışıyor. Örneğin yalın üretim sistemleri, Ford üretim metotları, Toyota’nın metotları ve Taylorizm’in getirdiği birçok üretim metodu bu ticaret yolunun eski ticaret yolunu destekleyecek konuda hayatımıza girmişti ama bu yeni ticaret yolunda yani sanal, siber fizik teknolojileri ile yapılan bu yeni ticaret yolunda ise evet, bu teorilerin birçoğu değişecek gibi duruyor. Aslında bu yeni endüstri evresini belki de bu yüzden çok konuşuyoruz. Çünkü üretim teknolojisinin şekilleri değişecek. Peki nasıl oluyor? Biz ona nasıl bir şekil alıyor da hayatımız böyle değişiyor diye bakarsak, eğer mavi dairelerin içindeki beyaz yazılı konular konu başlıklarına bakarsanız, bu ürünleri biz üretiyoruz ve bunları eğer bizden satın alırsanız fabrikanızı endüstrinin bir önceki evresine uygun bir şekilde yapabilirsiniz. Yani endüstri 3.9999 olması için bu ekranın sol tarafında gördüğünüz mavi daireleri fabrikanın içine entegre etmeniz kafi.
Peki 4.0 olması için ne yapmak gerekiyor? Fabrikanın, işte bu biraz önce değişen tüketici alışkanlıkları ve tercihleri ve ticaretini yönettiği paranın el değiştirdiği, malın el değiştirdiği dijital ortama uygun çalışabilen fabrika tesis etmeniz gerekiyor.
İşte ona da bir siber fizik teknolojilerini kullanarak cevap vermeye gayret ediyoruz. Eğer fabrikanın içine bu fiziksel fabrikanın içine sanal bir fabrika da entegre edebilirseniz, o zaman bu yeni endüstri evresine uygun bu yeni ticaret kurallarına uygun Taylorizme çok da uygun olmayan bir üretim bandına sahip oluyorsunuz. Aslında burada sanal dediğimiz şey fabrikanın içindeki her nesnenin her hareket eden mal veya hareket etmeyen herhangi bir fabrika üretim sürecine katılan fabrika zincirindeki ürün zinciri ve ürün süreçlerin dijital veri olarak kaydedilmesi ve işlenmesi sürecine hayatınıza soktuğunuz zaman gerçek zamanlı olarak endüstrinin bu yeni evresinde yanıt vermiş oluyorsunuz. Şimdi eğer fabrikanın içine bir göz atarsanız bizim iddialı olduğumuz kısım ve bugün biraz da üzerinde duracağımız yeni teknolojiler, fabrikanın orta segmentinde daha ziyade atölye ile fabrikanın öz kaynaklarını yöneten yazılımların arasında bir köprü vazifesi gören cihazlar konusunda olacaktır.
Biz bunlara gömülü bilgisayarlar diyoruz ve gömülü bilgisayarlarımız aslında birçok faaliyette taraf oluyorlar. Verinin alınıp atölyede yani fabrikanın yatay entegrasyonun sonucunda ortaya çıkan verilerin alınıp bunların fabrikanın dikey entegrasyonu süreçlerine dahil edilmesi ile ilgili görevleri üstlenen cihazlar olarak hayatımıza giriyor ve Mitsubishi Elektrik bu ürünleri, web uygulamalarını tamamıyla partnerleriyle yapıyor. Yani bir çok süreci biz diğer firmalardan farklı olarak partnerlerimizle yapıyoruz. O yüzden bütün kodlarımız veya bütün ürünlerimiz açık mimari ile çalışıyor, biraz sonra da bunun üzerinde bakacağız.
Ancak konunun özü şu, biz bu anlamda baktığımız vakit dijital dönüşüm için verileri toplayan, verileri anlamlı hale getiren ve bunu fabrikanın da atölyede yerinde yapan bir firma olarak öne çıkıyoruz.
Aslında baktığımız zaman bunu internetten de birçok kaynaklar araştırabilirsiniz. Örnek bir uygulama da bizim Intel Atom işlemcilerini yaptığı Malezya’daki fabrikasında. Yaptığımız uygulamada görebiliriz. Bu uygulamayı 2009 yılında yaptık ve yetkiler ve altyapısında şimdiki adı Azure olan bir yazılım altyapısıyla verilerin alınıp, toplanıp, değerlendirilip yeniden işlenmesi püf noktasına dayanan bir sistem geliştirdik ve bu gelişme aslında bugünkü gündemde olan üstüne bu yeni evresinde çok da anlatıyor. Ne yapıyorduk işlemci Pcd kartların üzerindeki verileri kontrol ediyor, bu verileri topluyor. Bu verileri analiz ediyor ve bu bölümlere göre biraz önce bahsettiğim dijital ticaret yolu üzerinde bu kartları alabilecek uygun müşterileri bulup eskiden kullanılamaz denilen, kalite kontrolden geçirilmeyen kartları alabilecek müşteriler ile birleştiriyor. Yani böylelikle internet diyor ki, biz 9.000.000 doların üzerinde bir iyileştirme yaptık yılda. Bunun birçok yaklaşımı var.
Detaylarını daha sonra arzu ederseniz bakabilirsiniz. Nasıl aslında yapıyoruz? Şöyle yapıyoruz, fabrikadaki her şeyin dijital bir ikizini hayatımıza sokuyoruz. Yani siber sistemlerini kullanarak fabrikanın bir dijital benzerini yapıyorsunuz ve burada birçok test ve iyileştirmeyi fabrikadaki fiziksel süreçlere temas etmeden yapıyorsunuz ve bunun içinde açık bir platform kullanıyorsunuz. Tabi bununla ilgili gömülü bilgisayar sistemlerine, çok detayına girmiyorum sizi sıkmamak için bizim birçok ürünümüz var bununla ilgili, Intelligent bir cihazımız var. S tabanlı 1 CPO ‘muz var. Burada siz kendi algoritmalarınızı, kendi süzgeçlerinizi, kendi istatistik programlarınızı yazarak verilerinizi sınıflandırıp bunu kullanılabilir hale getirecek müşterilerinin anlayabileceği ve ihtiyacınız olabilecek şekilde dizayn edip bu biraz önce anlattığım ara katmanda, fabrikanın öz kaynaklarını yöneten MES yazılımlarına veya ERP yazılımlarına iletiyorsunuz.
Biraz daha ileride bununla ilgili örnek bir fabrikamızda var. Kani fabrikamız. KaniWorx, Kani şehrinde Japonya’da bu dönüşümün yapıldığı bir fabrika. Sol alt tarafta ekranın sol altında mavi ile gördüğünüz, endüstrinin üçüncü evresine uygun, içinde robotlar olan makineler olan ve hiç insan olmayan karanlık bir fabrika. Ama bu sağ üst tarafta gördüğünüz Layer altta gördüğünüz hücresel üretim bandı ve sağda videoda da izlediğiniz gerçek fabrika görüntülerinde hücresel üretimden bahsediliyor. İçinde robot var ama her yer robot değil, insan var ve insan burada aslında bir işçi değil. Bu esnek mekanizmanın komiserliği yapıyor. Yani bir çeşit yönetici sistematiği var.
Bakarsanız bu hattın ne zararı vardı? Endüstri üçüncü evresinde çok mu kötüydü? Hayır çok güzel çalışıyordu fakat sorun şuydu, içinde insan olmadığı zaman esnek olamıyordu.
Yani Taylorizme uygun çalışıyordu ama dedemin istediği köpüklü o kahveyi almak mümkün değil. Standart bir kahve almanız mümkündü ve takılmalar çok fazla oluyordu. İnsanın biliyorsunuz zekasını taklit etmeye çalışıyoruz ama bilincini ve algılarını taklit etmek mümkün değil. O yüzden içine insan koymuşlar. Kani fabrikasında insan bu hücrede, bu bilincini ve insan olma yapısının getirdiği esnek karar verme yetkinliğini dahil etmiş bir fabrika. Tamamıyla müşteriye özel çalışıyor. Siz üretim esnasında ürünün tasarımı konusunda taraf olup anlık değişimler yapabiliyorsunuz. Yani herkes istediği ürünü bu fabrikada üretebiliyor.
Burada kontaktör, röle gibi cihazlar üretiyoruz ve siz isterseniz cihazın üzerindeki ürünlerin sıkılığı, şeklini, rengini, geometrik boyutlarını anlık değiştirebiliyorsunuz ve o ürünün her bir parçası o ürünün kendi kişisel yapılanması dosyasına işleniyor yani günün birinde o ürüne sen nerede üretildin? hangi sipariş formatıyla geldin, hangi üretim koşullarında, hangi kaliteyle bu noktada bulunuyorsun? Sorusunu sorup yanıtını alabilirsiniz. Yani bu aslında bu bu ürünün, bu nesnenin tamamıyla dijital bir eşlerinin de çalışıyor ve yaşıyor oluyor anlamına geliyor. Peki fabrika bunları bu anlamda nasıl yapıyor diye bakarsanız tıpkı sizin sosyal ağlarımızı işlettiğimiz gibi yapıyor. Yani beni beğeniyorsunuz, sosyal platformlarda buluyorsunuz ve likeleyip ağınıza dahil ediyorsunuz. Beraber o günü yaşamaya başlıyoruz. Sonra benim anlattıklarımı size sıkıcı geliyor ve beni unlike edip atıyorsunuz ve ben başka bir yerde başka biriyle çalışıyorum.
Aslında fabrika da bu örnek konsept fabrika da öyle çalışıyor. Müşterinin talebine göre robot hücreleri bir araya gelerek fabrika içindeki Layer sürekli şekil değiştiriyor. Ve tıpkı sosyal ağlarımızdaki gibi büyüyor, küçülüyor veya şekilde bu şekilde ne oluyor?
Müşterinin istediği esnek üretimi, anlık her müşteriye özgü ürün tasarımları izin veriyor. Bunu yapmak için işte fabrikanın şu anda ekranın sol tarafında gördüğünüz fiziksel eşlerinin sağ tarafta bir simülasyonu var. Dizayn sistemin bir yazılımı var. Birebir aynısı. Bütün nesnelerin dijital bir ikizi var ve gerçek zamanlı bu hatla dijital ikizi haberleşiyor. Sağ tarafta bir animasyon değil, bir simülasyon. Yani bir fizik motoru her biri nesne için çalışıyor. Burada örneğin operatörün dizilerinin gücünü yediği yemekle ilişkilendirip üretim ve olan katkısının ne olabileceğini mesela denemeden görebilirsiniz. Böylelikle yeni müşteri talebine bu hattın yanıt verip veremeyeceğini hızlıca anlayabiliyorsunuz.
Çünkü bunu böyle yapmazsanız o anda müşteriniz siber dijital dünyadaki ticaret portalında anlık olarak fikir değiştirip başka bir müşteriden veya başka bir üretim hattından ürünü alabilir. Dolayısıyla fabrikamızın bu ürünün siparişini alıp alamayacağına veya alınmasına dijital bir eşleri ile yanıt veriyor olması gerekir. Eski sistematik de yani bir önceki endüstri evresinde ne yapıyorduk? Gidiyorduk işte işletmeye, işletme müdürüne soruyorduk işte böyle bir ürün ihtiyacı var. Bunun köşelerini işte 30 derece yapmamız mümkün mü işte. Hattaki fikstürü değiştirelim. Robotlara yeni program yapalım gibi tartışmalar, süreçler gibi birçok katmandan geçtikten sonra bu yeni set -up hatta belirliyordu ve o ürün üretmeye başlıyorduk ve aslında bu şu anda gördüğünüz Kani fabrikasındaki benzer bir uygulamayı Türkiye’deki bir fabrikada yapılmış benzeri bu tip bir uygulamayı yapma şansımız oldu geçtiğimiz senenin başında. Türkiye’deki bir büyük beyaz eşya üreticisi firmanın üretim hattı, Çerkezköy’deki televizyon üretimi hattı. Led televizyonların arkalarındaki optik filmleri yerleştiriyoruz burada.
Fabrikanın sol tarafta dijital bir ikizi var ve yapay zeka teknolojileri entegre edilmiş şekilde birçok veri toplanıyor ve anlamlı hale getirilip üretim sürecinde kullanılıyor.
Şimdi bakıyorsunuz ne olması lazım? Nasıldı eskiden? Önceden şöyle yapılıyordu, sipariş ve üretim planı alınıyordu diyorlardı ki bugün 42 inç televizyon üreteceğiz. Sabahtan akşama kadar bütün vardiya boyunca 42 inç televizyon üretiyordu. Çünkü bütün bu hat buna göre set-up ediliyordu mekanik istemedikleri.
Ama burada ise burada ise tamamıyla esnek 1 sistem var, ister 1 tane 42 inç peşinden bir 55 inç peşinden bir 49 inç üretmeniz mümkün. Anlık olarak bakıyorsunuz müşterilerinizin ihtiyaçlarına ve fabrikamızın dijital ikizine bu ihtiyaçları direkt gönderiyorsunuz. Bu ihtiyaçlar orada değerlendiriliyor, ilgili bütün burada hareketli fikstürlerin, servo sistemlerin, kontrol eden yapılanmaların birebir programı hazırlanıp anlık olarak diğer taraftaki fiziksel eşlerini gönderiliyor. Örneğin burada bir örnek var, şurada sol taraftaki ilk Katar planın önünde bir metal plaka görüyorsunuz. Yeşil renkli, açık yeşil renkli converin üzerinde kırmızı çizginin hemen arkasında solda. Mesela bu bir müşterinin köşeleri daha dik televizyon istediği zaman yani ürünün geometrisinde değişiklik yaptığı zaman bu converin burayı buradan ürünün sorunsuzca geçip geçemeyeceği konusunda hattın nasıl yanıt vereceğini anlamak için dijital ikizde yapılmış bir algoritmik çalışma bir fizik motoru yapıyorsunuz. Evet diyoruz ki evet köşesi dikdörtgen alan ürün normal koşullar altında bu kadar plana giremez. Ama böyle bir plakayı buraya koyarsanız oradan kendi kendine düzelecek. Geçen uygulamasının bir örneği, yani bununla ilgili birçok çalışma yapılabilir. Bununla ilgili arkadaşlarım birçok uygulama tarafını burada denediler. Örneğin ya azcık yan yatırma veya geometrisi arka yapısı farklılaştırılmış televizyon kutusu gibi. Devam edelim. Peki biraz daha ilerleyelim.
Peki biz bunu nasıl yapıyoruz? Biz bu 4 ana işlemde işliyoruz. Verileri topluyoruz, onları anlamlı hale getirecek yerlere transfer ediyoruz. Ondan sonra orada işliyoruz. Yani yapay zeka teknolojilerini kullanıyoruz. Daha sonra da bu analizleri analitik olarak değerlendirip geriye doğru hatta yanıt veriyoruz. Biz bu yapılanmaya “monozukuri” diyoruz.
Gelişen monozukiri diyoruz ve aslında bizim şirketimizin, dünyanın Asya tarafındaki birçok şirketin kullandığı ana filozofi bunun üzerine dayalı. Aslında siz hepiniz fabrikanın içindeki yapılanmaları biliyorsunuz. Zincirleri biliyorsunuz. Burada gördüğünüz bütün ana yapının, bütün zincirin, hepsinin dijital olarak anlık olarak veya gerçek zamanlı birbirleri iletişim kurduğunu ve verilerini takip ettiklerini düşünmüş. Yani siz bir tasarım yaparken fabrikadaki üretim bandı bu tasarıma yanıt veriyor. Diyor ki size, sen ürünü böyle tasarlıyorsun ama öyle tasarlama. Kenarına azcık 1 pah kırarak tasarla ki ben onu daha hatta bir üretim değişikliği yapmadan, hatta bir değişiklik yapmadan sana üretebileyim. Böylelikle belki de tasarımcının hiçbir zaman tasarlayamayacağı yararlı bir geometrinin üretilmesine yardımcı olmuş oluyor sistem.
Peki devam ediyoruz. Aslında biraz önceki konuya yeniden döndüğümüz zaman işte bizim baktığımız şey fabrikanın bu orta kısmındaki atölye ile fabrikanın öz kaynaklarını yöneten yazılımlar arasında yer alarak konunun tarafı olmak. Peki aslında yeniden aynı yere geliyoruz. Şimdi bu resmi ben çok seviyorum. Gelecekte vitrinlerin böyle olacağı konusunda bir yorum vardı. Altında uzun uzun yazılmıştı. Aslında salgın döneminde böyle bir ekran böyle bir vitrinden çok alışveriş yaptık hep beraber. Ama gelecekte mağazaların vitrinlerinin bir display şeklinde olacağı ve siz orada ürünlerin renklerini değiştirerek nasıl göründüklerini anlamaya çalışacaksınız. Mavi renk bakalım nasıl oluyor, işte kırmızı renk bu üründe nasıl duruyor? Başka biri oradaki mankenin üzerinde nasıl duruyor? Giymeden konuya bir fikir edinmeye çalışacaksınız. Aslında burada müşterinin vitrine baktığını zannediyorsunuz ama öyle değil. Aslında fabrika müşteriye bakıyor. Müşterinin yüzünün ifadesinden hareketlerini tavrından o ürünle ilgili düşünceleri kaydediliyor ve fabrika buna uygun ürünü üretip üretmeme konusunda karar alıyor. Böylelikle gördüğünüz gibi bir 42 inç bir 47 inç veya bir 55 inç veya 10 tane 55 inçin peşinde bir tane 32 inci üretip etmeyeceğinizi, müşterilerinizin anlık değerlendirmesini yaparak karar veriyorsunuz. İşte bu zincirinin tamamına bizi E-F@ctory diyoruz. Tabi şimdi geçtiğimiz endüstri evrelerine baktığınız zaman ki ben en çok ikinci devresinden çok etkileniyorum. O zamanki çalışma koşulları veya o zamanki insanların çektiği veya çile ve emek gücünün aslında ikinci endüstri evresine damga vurduğunu düşünüyorum. Ama her endüstri evresinin bir yapı taşı var, buhar var. makinalar, elektrik var, sonra otomasyon var. Bu yeni endüstri evresinin de bence yapıtaşı yapay zeka teknolojileri olacaktır diye düşünüyoruz ve resmi gittikçe de olgunlaşıyor.
Ama yapay zeka dediğiniz zaman hep aklımıza böyle bir resim geliyor. Bir gece yatacağız. Saat sabaha karşı 4 te bir makine kapıma dayanacak beni silkeleyerek uyandıracak apar topar götürecek. Böyle bir beklenti ile ulaşıyoruz ve bununla ilgili bir çok ünlü insanın veya sosyolog veya bilim insanının veya popüler insanların söylemleri de var.
Ancak tabii bize verilen bu resim bu yapay zeka değil. Bu Hollywood. Hollywood filmindeki senaryolar. Aslında yapay zeka bambaşka bir şekilde hayatımıza giriyor. Evinizde aldığınız herhangi bir cihazın içinde bile artık yapay zeka teknolojileri var. Örneğin bizim klima sistemlerimizi aldığınız zaman sizi, odayı tarıyor. Sıcaklığı ve sizin duruş pozisyonunuza göre havayı hareket ettiriyor. Böylelikle suratınıza suratınıza soğuk işlemeyen bir klimaya sahip olabiliyorsunuz veya ısı bölgelerini tarıyor. Odanızı birçok bölgesi bölgesine bölüp bölgeler arasındaki ilişkiyi takip edip olabildiğince ekonomik bir şekilde nereye ben hangi ısı bölgesinde soğutma, iklimlendirmesi gerektiği konusunda kendi kendine karar veriyor ve içinde siz olmuyorsunuz.
Bir yapay zeka algoritması çalışıyor veya şu anda benim de annemin aslında çok beğenerek kullandığı odanın temizliğini yapan süpürgelerin içinde de yapay zeka algoritmaları var bizde işte yapay zeka algoritmalarını bu yeni devrede ürünlerimize entegre ediyoruz.
Biz de işte yapay zeka algoritmalarını bu yeni devrede ürünlerimize entegre ediyoruz ve bu yapay zeka algoritmalarının “Maisart” ismiyle adlandırıyoruz. Patentli bir teknolojimiz Mitsubishi Elektriğin geliştirdiği. Hatta Birleşik Devletler’de bir ar-ge merkezimiz var.
Birçok Türk mühendis arkadaşım da orada çalışıyor, çok da beğenerek yaptıkları çalışmaları izliyorum. Yapay zeka teknolojilerinin Mitsubishi Elektriğin elektrikli araçlarının cam dikiz aynalarından görüntü işleme sistemlerine kadar oradan ses ayrıştırma spiker iki tane yan yana konuşan insanın sesini aynı anda ayrıştırıp konuşmayı ayrı ayrı değerlendiren veya fabrika içindeki sesleri dinleyip karar vermeye çalışan birçok teknolojide kullanıyoruz. Tabi bugün zaman kısıtlamanız da olduğu için ben çok özgün ve özet bir şekliyle pekiştirmeli öğrenme ve ya akıllı öğrenme gibi bir yöntem konusunda neler yapıldığı konusunda size birkaç ana başlıktan bahsedeceğim.
Bu Maisart teknolojinin içinde 3 ana bölümde işliyoruz aslında. Deep Learning var. Büyük verinin analizi var ve tabii ki pekiştirmeli öğrenme sistematiği var. Şimdi biraz daha ilerleyelim. Aslında ne yapıyoruz? Deep Learning de ne yapıyoruz? Bunun püf noktası şu. İstatistik aslında yapay zeka ana unsurlarından birisi temeli. Birtakım istatistik süreçlerini, teorilerinin, matematik sistemlerini hayatımıza sokarak bunları güçlü bilgisayarlarda güçlü veri işleme kapasitesine sahip kartlara sahip bilgisayarlarda işleyerek işte kullanıyorsunuz.
Ama bu kadar büyük bir bilgi işlem gücünü fabrikanın içinde test etmek mümkün değil. Ne yapmanız gerekiyor? Fabrikanın içindeki verileri uzağa buluta -çok janjanlı ismi cloud diyorlar- göndermeniz gerekiyor. Orada güçlü bilgisayarların işlemine tabi tutup algoritmaları biraz önce de bahsettiğim bizim maisart uygulamalarımız gibi Microsoft Azure örneği çok ünlü bir firma olduğu için söylüyorum. İşleyip sonra verileri geri almanız gerekiyor. Tabi bakınız bu yapılabilecek bir şey. Ancak şöyle bir sorun var. Hayatımızda bu kadar kıymetli verinizi buluta gönderdiğiniz zaman veya bir başka merkezdeki veri merkezlerine yüklediğiniz zaman bilginin güvenliği ile ilgili bir sorun çıkıyor. Bir, ikincisi zaman, Bunu göndermek bir zaman, orada sıraya girip işlenmesini beklemek bir zaman, sonra alıp geri koymak yine bir zaman. Bu arada hayatınızda biraz önceki vitrindeki kadının renkleri seçmesi kadar hızlı bir şekilde tüketicinin tercihleri değişiyor.
Fabrikanızın set-up ının değişmesi gerekiyor ve en önemli konulardan birisi de maliyeti. Verinizi bir yere göndermek bir maliyet, orada depolamak başka bir maliyet anlamlı hale geldikten sonra geri getirmek başka bir maliyet. Tabi derin öğrenme yöntemi insan beynini taklit etmeye benzeyen bir yöntemle, taklit eden bir yöntemle çalışıyor. Aslında konvansiyonel olan metotta yani klasik metotta işte yollardan geçiyor ve sonuçta ne olduğunu anlamaya verileri birbiriyle ilişkilendirerek ne olduğunu anlamayı sağlayan ve karar vermenize yardımcı olan bir yapı ortaya çıkıyor. Mitsubishi Elektrik de diyor ki ben patentli bir yöntem geliştirdim ve geçmişte yaptığım makine öğrenme yöntemlerinin de tecrübesine dayanarak layerleri azalttım, kestim. 1 bölü 30 ile 1 bölü 100 oranı. Bu kadar azaltınca da verileri fabrikanın dışına göndermek mümkün. İhtiyacınızdan kurtuluyoruz diyor ve ben böylelikle diyo bu işlemleri makinenin yanında atölyede veya bir üst seviyede planlamanın yapıldığı veya daha üst seviyede mes sistemlerini kullandığı yerde yapma şansına sahip oluyorum diyor.
Tabi bununla ilgili birçok uygulamamız var ama bugünün konusu değil ve bugün aslında takviyeli öğrenme veya konusuyla pekiştirmeli öğrenme konusuyla ilgili daha çok bir örnek size birkaç örnek göstereceğim. Burada da geleneksel yöntemi kullanıyoruz. Evet. Geleneksel yöntemi de kullanırsak, eğer bu seferde öğrenme ile ilgili deneme sayısı çok artıyor. Böylelikle bu kadar çok deneme yaparsanız, sistemin sisteme vereceğiniz yanıt gecikiyor ve yine bu işlemleri yapmak için daha güçlü bir bilgisayar sistematiğine ihtiyacınız, işlemci gücüne sahip olmak gerekiyor. Burada da yine biz yine patentli bir yöntem kullanıyoruz. Danışman gibi. Danışman ile öğrenme gibi normal öğrenme yapısının içinde bir blok daha eklenmiş. Burada sarıyla gözüken kısım. Bizim yine diyorlar ki 1 bölü 50 oranında bu işlemi azalttık. Daha az denemeyle öğreniyor sistem daha hızlı bir şekilde de buna göre kontrol panellerini, parametrelerini sistemin ayarlıyoruz diyor.
Peki son olarak da büyük verinin analizi. Tabi buna hiç girmeye gerek yok. Çünkü bugünün konusu değil, burada çalışan sistemlerin bakım onarımına yönelik kararlar vermeye çalışıyoruz.
Yani verilerinizi topluyoruz, gelecekte ne olacağı konusunda yorum yapmaya gayret ediyoruz. Yani bununla da birçok patentli çalışma sistematiği var.
Burada da yani hesaplamanız sayısını 1 bölü 40 oranında düşürdüğünü ve başarılı sonuçlara ulaştığını iddia ediyor. Peki, aslında bugün ben yapay zeka teknolojilerinin üretim kısmında ve pekiştirmeli öğrenme ile ilgili kısmıyla ilgili birkaç örnek size göstermek istiyorum. Şimdi aslında hayatımız çok değişti. Fabrika da değişti. Hangi yumurtanın gerçek olduğu konusunda bir fikriniz var mı? Soldaki yumurta mı gerçek sağdaki yumurta mı gerçek? Bakıyorum. Resme yakından bakıyorum, uzaktan bakıyorum ve ben yaklaşık 50 yaşındayım. 50 yaşının verdiği tecrübeyle bu resme bakıyorum. Anlamakta zorluk çekiyorum. Hadi bakalım hangisi gerçek? Yani hep yanılıyorum sağdaki gerçek ama soldaki de gerçek gibi, yani ne kadar zor anlıyorsunuz ve hangisinin doğru olduğunu, hangisinin yanlış olduğunu, hangisinin gerçek olduğunu anlamakta zorlanıyorsunuz. İşte fabrikalarda da konu böyle fabrikanın içinde de artık robotlarımızdan istediğimiz görevler de bu kadar karmaşık.
Biz insan gözüyle anlamakta zorlandığımız şeyleri robotların yapmasını bekliyoruz. İşte yapay zeka teknolojileri burada göreve giriyor.
Ben bugün size yatak yerleştirme uygulamasıyla ilgili bir örnek göstereceğim. Bu uygulamayı biliyorsunuz robotla 2 tane parçanın birbirine montajını yapıyorsunuz. Sıkı geçme, olabildiğince toleransları düşük 2 parçayı birbirine. Sorgulama hızınızı, üretim hızınızı oldukça düşüren bir uygulama. Çok hızlı bir şekilde gelip orada aynı hızla devam edemiyorsunuz çünkü 2 parça birbirine dokununca bir takım titreşimler vibrasyonlar oluyor. Dolayısıyla yavaşlatan bir süreç. Bu kadar yavaş üretirseniz de ne oluyor? O zaman tüketici, şekil ve yöntem olarak başka kanallardan alışveriş yapma ihtiyacını giderebiliyor. Ne yapıyorsunuz?
Geleneksel yöntemde yukarıdan aşağıya parçayı indiriyorsunuz ve yerleştiriyorsunuz. İnme ve yerleştirme hızını sabit zamana göre sabit hızla gidiyorsunuz ve sizin bu hızınız buradaki 2 cismin kesişmesi ile ilgili süreçlerde ortaya çıkan yavaşlatmalarla yavaşlıyor. Peki burada şöyle bir uygulama yapabilir miyiz? Buna robotun kendisi karar versin. Bir tane park sensörü ekleyelim ve bu sensör sayesinde kuvvet sensörü sayesinde eksenel olarak 2 parçanın birbirine olan yaptığı testleri pekiştirmeli öğrenme yöntemi ile analiz edelim veya sistem kendisi analiz etsin ve biraz önce bahsettiğim iyileştirilmiş yöntemle Maisart teknolojisini kullanarak da sistemi harekete geçirsin ve bunu anlayalım. Nasıl yapıyoruz? Normal gelen sensöründen, kuvvet sensöründen gelen sinyalleri normal denetleyicinin arasına optimize edilmiş öğrenme yöntemi biraz önce bahsettiğim danışman öğrenme yöntemi sistematiği ile ekleyerek robotun doğru hızı kendi kendine bulmasını sağlayalım. Nasıl yapıyoruz?
Titreşim sensörlerinden gelen bilgiyi alıyoruz ve bunu hız bilgisi ile doğru hız bilgisi ile ilişkilendiriyor. Her seferinde yaptığı işten robota başarı puanı veriyoruz ve verdiğimiz başarı puanı sonunda en mükemmel bağlama hızını ve metodunu kendisi belirliyor ve üstelik bunu yaparken parça toleranslarını da sürekli takip ediyor ve öğreniyor. Böylelikle parçanın toleransı değişse bile, buna göre kendi pozisyonunu ayarlayıp hızını en hızlı üretim yapabileceğiniz şekilde optimize ediyor. Yani buradaki süreçte alttaki videoda da görüyorsunuz.
Yapay zeka teknolojisi, robotun eski yönetim sistemine bağlı şekilde çalışırken ki hızı ve yeni teknolojik yatırım yaklaşımı ile yaptığı surat hızı arasında dağlar kadar fark var ve bu bununla ilgili analizlerde var. Bizde burada asıl sorun bunu kısaltmak neden?
Çünkü tüketici kararını değiştirdiği zaman robotun ayarlarını yeniden değiştirmem gerekiyor. Yani bir robot için normalde bir ürünün değişikliğini yapmak yarım gün falan sürüyor. Hattınızda 50 robot olsa, 50 tane yarım gün harcamak zorunda kalıyorsunuz. Artık bunun uğraşmak istemiyoruz. Çünkü bunu bu hızla bekleyecek tüketici yok. İstiyoruz ki robot kendi kendine ayarlarını yapsın ve bu işi çok hızlı bir şekilde bitirirsin. Sağdaki bu robot daha önceki yaptığınız bakınız kendini pozisyonunu değiştirerek öğrenip daha hızlıbir1 şekliyle konuyu çözmüş oluyor. Bu ikinci örneğim ve son örneğini bundan sonra da vereceğim.
Zamanın sonuna gelirken hadi bir daha şu meşhur oyunlara bir göz atalım. Bu oyunu hatırlıyor musunuz? Ben kız kardeşimle çok oynardım, kibrit çöplerinden yapardı. Herkes 1 kibrit çöpünü diğer çöpleri kıpırdatmadan almaya çalışıyordu. Çok zor bir oyundur. Genelde yenerdim kardeşimi. Bazen çaktırmadan da aldığımı hatırlıyorum, hile yapmışımdır diye düşünüyorum. Sonra söyledim ama yıllar sonra kendisine. Zor bir oyun. İşte günümüzde fabrikanın içinde robota böyle görevler veriyoruz. O yüzden bu yeni endüstri evresinde yapay zeka teknolojisi olmazsa olmaz. Yani robot bu kadar zor bir görevin altından normal çalışma sistematiği ile çıkması mümkün değil. İşte ikinci örneğimiz. Son örneğimiz. Bir kutunun içinden pin toplama görevi. Bu çok popüler bir uygulama yani burada pin örneği var ama başka x tane konuya bağlayabilirsiniz işi. Efendim çikolata toplama olabilir. Sünger toplam olabilir vs. Burada pin. Bizim 3 boyutlu bir kameramız var. Yine bu kamerada yapay zeka teknolojisi çalışıyor. Kutu içindeki ürünleri görüyoruz ve bunları oluşturduğumuz tecrübe ve bilgi kavramını geliştirerek kendi kendisine yapmasını sağlıyoruz. Şimdi sağ altta görüyorsunuz, soldaki parçaları atılıyor ve robot önce öğretiyorsunuz tabi yavaş yavaş diyorsunuz ki bunu alırsınız. Böyle koyarsın ve her yaptığı işten kendisine bir başarı puanı veriyoruz. Tutma kabiliyetinden vs. Burada prensip şu. Ürünler değiştiği halde tutucumuz değişmesin. Tutucu ve fikstür değişmesin ki robotu yeniden ayarlamak zorunda kalmayalım. Tıpkı insan gibi, parmaklarımız gibi nasıl parmaklarınızla domatesi de tutuyoruz. Gidip küp şekeri de tutuyoruz ve ya gidip bir zeytin de tutuyoruz, aynı parmaklarla yapıyoruz ve bundan da aynı işi istiyoruz.
Dolayısıyla robot bakıyor, görüyor ve parmaklarının doğru açısı için doğru pozisyonu bulup parçaları topluyor ve böyle ve günümüzde fabrikaların içinde de genelde böyle işler isteniyor bizde.
Bununla ilgili bir projeyi de takip ediyoruz. Yakın zamanda Türkiye’de de böyle bir uygulama yapmış olacağımızı düşünüyorum. Gördüğünüz gibi ürünler değişiyor ama tutucu aynı ve aynı başarıda alıyor. Peki nasıl yapıyor? Yine burada aynı biraz önce söylediğim yapay zeka algoritmasını kullanıyor. Önce görüntüyü işliyor, görüntünün içinden köşeleri, ayırıyor kenarları ayırıyor. Bu kenarlarla tutucunun açısı konusunda ayarlama yapıyor ve kendine bu işte ne kadar başarılı olduğu için bir not veriyor ve bu günün sonunda da siz ürünleri değiştirseniz bile bu tutma tecrübelerinden geriye doğru bakarak doğru açıyı hesaplayıp buluyor.
Tabi bu uygulamada bir püf nokta var bunu o yüzden de seçtim. Buradaki uygulamayı biraz daha şunu tekrar seyredelim, bakınız parçalar rastgele yukarıdan aşağıya düştüğünü düşünüyorsunuz.
Aslında rastgele düşmüyor. Robot tutma başarısına yönelik kendi ürünleri tasarlayan tasarımcıya diyor ki, bunların ağırlık merkezlerini öyle değiştirir ki benim hep tutabileceğim veya en iyi tutma performansını gösterebileceğim şekilde yere düşsünler. Yani yapay zeka teknolojisi üretimde kullanılan yapay zeka teknolojisi, robotun kullandığı yapar, tekrar teknolojisi, tasarımcının kullandığı yazılıma destek oluyor.
Böylelikle tasarımcı aslında belki de hiç tasarlayacağı bir ürün tasarlayıp üretim sürecinde işte kullanıcıların, tüketicilerin bizim yani bizim değişen tercihlerimizin hızlı yanıt verebilecek bir hattı yapıyor. Böylelikle yine 3D kameramız bakıyor ve parçaları tarıyor ve doğru tutum açısını bulup yerleştiriyor ve enteresan bir şekliyle eğer ürünü doğruya tutamayacaksa doğru yere koyamayacaksa önce başka bir yere bırakıp sonra doğru pozisyonda yeniden yakalıyor. Yani bunu da kendisi yapıyor. Bunun için de biz ona bir müdahale etmiyoruz veya bir program yazmıyoruz veya bir fikstür tanımlamıyoruz veya bir tutucu tanımlamıyoruz. Aynı tutucu ile tıpkı bizim gibi, tıpkı insan gibi kararları kendi kendine verip içinde insan olmayan bir algoritmayla süreci tamamlıyor. Yani bu çok özgün bir uygulama tanıma simülasyonunun gerçek değerleri veya yapay zeka ile ilgilenen arkadaşlarımız varsa bu konuyla ilgili ayrıca yazabiliriz de oldukça derin bir konu bizim ekibimizde bu konuyla ilgili doktora yapan bir arkadaşımız var. O takip ediyor süreçleri.
Yani yapay zeka gerçekten bu anlamda bize renk katıyor. Maisart teknolojisi geçtiğimiz Şubat ayından beri bütün ürünlerimizde default geliyor. Yani bu uygulamayı ürünü satın aldığınız zaman robotun altyapısında buna hazır geliyor. Siz üstüne görüntü işleme ile ilgili algoritmaları ekstra algoritmaları isterseniz yazabilirsiniz aslında. Böylelikle 56 saatte yaptığımız işi 12 saate indiriyoruz ki bunlar ölçülmüş sertifikalanmış değerler. Gerçekten çok kıymetli şeyler ve ayar süresini de% 80 oranında düşünüyoruz. Çünkü robot ayarlamak yani ürün değiştiği zaman yeniden ayarlamak çok uzun bir süreç ve kinematik pozisyonları ve yörüngeleri tekrar tekrar tanımlamak gerçekten uzun zaman alan süreçler.
Bir son gerçek örnek verip sunumu aslında bitirmek istiyorum. Bu Amazon’un bir uygulaması burada görüntü yapay zeka işleme teknolojisi. Maisart teknolojisi çalışıyor. Ürünleri kutunun içindeki ürünleri tanıyor, ayrıştırıyor. Ne olduğunu buluyor ve onları anlamlı hale getiriyor ve siz dijital ortamdan sanal ortamdan dijital platformlardan yaptığınız siparişleri Amazon’un depolarında kullanıp size ulaşıyor. Örneğin burada siparişiniz değerlendiriliyor ve ilgili ürünler sizin kutunuza yerleştiriliyor ki sevk edilmeye hazır hale gelsin. Ancak burada gene görüyorsunuz ki robotun tutucusu değişmiyor. Tıpkı insan gibi. Tıpkı bir çalışan görevli gibi aynı parmaklarla farklı farklı ürünleri tutup, yerleştirip size gönderilecek hale getiriyor. Yani aslında bu hani seyrederken çok kolay gözük gözüküyor. Ancak gerçekten oldukça zahmetli konu ve bütün bu hesaplamalar, bütün bu istatistik süreçleri robotun yanındaki controller da yapılıyor. Yani bu daha kıymetli.
Böylelikle anlık olarak hızlıca karar verip merkeze sormak zorunda kalmıyor robot ve ama aslında bunlar için yapay zeka teknolojileri için bizim en büyük hayalimiz robotlarının serbestçe fabrikaların içinde dolaşması.
Bu Beijing’deki bir model fabrikanın Mitsubishi Elektrik ile Çin hükümetinin beraber geliştirdiği, yaptığı bir laboratuvar. Burada robotlar serbestçe geziyor. Siz bir sipariş veriyorsunuz. Örneğin mavi kalem sipariş ediyorsunuz yanında bir kutu sipariş ediyorsunuz. Robot gidip fabrikanın içinde doğru yerden doğru ürünü bulup ilgili pakete koyuyor ve böylelikle tıpkı fabrikanın içinde çalışan serbest işçiler gibi, çalışanlar gibi, iş arkadaşlarımız gibi işleri kendi kendine ne yapıyorlar ve bunu yine fabrikanın içinde çözüyorlar. Hiçbir data, hiçbir veri fabrika dışına transfer edilmiyor. Hepsi yerinde işleniyor ve işlerimiz şu şekilde yürüyor.
Geçtiğimiz zaman içinde Mitsubishi Elektrik Amerika Birleşik Devletleri’nden bir görüntüleme firması satın aldı Bu fabrikanın üzerinde atölyenin üzerinde bir kameradan gelen görüntüyü analiz ediyor ve robotların daha esnek bir şekilde durmadan birbirlerine çarpmadan çalışma yörüngelerini ve çalışma şekillerinin değiştirilmesi konusunda da destek oluyor. Bu da gelecekte robotların fabrika içinde serbestçe gezme hayalimizi artıracak bir yöntem olarak hayatımıza giriyor. Tabi buradaki yapay zeka algoritmaları konusu oldukça derin bir konu, üstünde çok uzmanlık olarak çalışmak gerekiyor. Benim uzmanlık alanım aslında tam da olarak buraya girmiyor. Ben daha ziyade kinematik sistematiklerin hareket etmesi konusunda çalıştım yıllarca. Dolayısıyla bununla ilgili daha detaylı sorularınızı şirketimizdeki ilgili arkadaşlarımız da yanıtlayabilir. Ancak sanıyorum yanılmıyorsam gelecek ayın 8 inde win fuarı var. Win Eurasia Fuar’ı var. Orada standımızda yeni teknolojileri bizzat yerinde görme, görerek deneme şansınız olur diye düşünüyorum. Eğer vaktiniz olur, ziyaret ederseniz memnun oluruz. Bu burada gördüğünüz uygulamalara benzer uygulamaları orada görmeniz mümkün.
Evet, tabii biz bu tip teorik çalışmaları üniversitelerle birlikte yapmaya gayret ediyoruz. Yök’e bağlı 39 üniversitenin 27 sinde laboratuvarımız var ve bunların onun onunu aşan 10 kadarında da robotumuz var. Burada bir örnek var, Doğuş Üniversitesi’ndeki arkadaşlar robotumuza satranç oynattılar. Büyük bir keyifle bunu Avrupa’daki birçok projede desteklediler ve yarışmalara katıldılar. Burada işin püf noktası robotun kendi kendine karar vermesi idi.
Arkadaşlar burada geliştirdiği bazı spline interpolasyon uygulamalarını biz de Manisa’da faaliyet gösteren ve alüminyum jant üreten bir jant fabrikasında çapak alma prosesinde kullandık. Çok başarılı bir uygulama oldu.
Laboratuvarlarda yapılan teorik çalışmaları da günlük hayatımıza sokmaya çalışıyoruz. Görüntü işleme ile ilgili örneğin Konya Teknik Üniversitesi’ndeki laboratuvarımız çok ileri düzeyde çalışmalar yapıyor.
Evet. Sunumun sonunda dönüşümün hayatımıza nasıl girdiği konusunda küçük bir slayt koydum ve ben aslında yaş itibariyle buradaki resimlerindeki bütün ürünlerin neredeyse gördüm. Annem çok net hatırlıyorum benim gömleklerimi elbiselerimi bir leğende yıkardı ve bana çok kızardı, çok kirletiyorsun derdi içine bana özgü işte deterjanı çok koyuyorum, çıkmıyor lekeler diye sitem de ederdi. Daha sonra babam ona böyle bir makine aldı içinde motor vardı. Annemin emek gücü yerine motor vardı ama annem yine içinde ne kadar koyacağını konusunda ürünlerine kendi karar veriyordu ama fırça yine ben aynı şekilde eğiyordum. Ben üniversite yıllarına girdiğim zaman bir otomatik makine aldım, annem artık yoktu. Emek gücü ve kararlarını otomasyonu yapıyordu ama eşim öyle bir makine istiyor ki içine atayım hiçbir şeye karışmayalım. Üstündeki barkoddan okusun. Nasıl yıkayacağını bilmiyorsa üst kattaki komşumun çamaşır makinasına sorsun, öğrensin kendi kendine yıkama süreçlerine karar versin, renklerini soldurmasın, optimum kullansın, deterjanı kendi sipariş etsin gibi isteklerde bulunuyor. Muhtemelen yakın zamanda da böyle bir yapay zeka teknolojilerine sahip çamaşır makineleri satın alacağız.
Türkiye’deki beyaz eşya firmalarının böyle çalışmalar üzerinde pratik çalışmalar yaptığını da biliyorum. Ve son slaytıma da gelip tek bir tarihsel olarak bir daha bakalım aslında sanayinin hayatımızda nasıl yer aldığını da. 1987 yılında Star Trek filmini seyrederdim. Kaptan Spock böyle bir haberleşme cihazı kullanırdı. Belinden çıkartırdı, kapağını açardı beni ışınla derdi. Onun adı aslında Star Trek kommunikatordü. 2007 yılında bu beyefendi de iPhone’yi hayatımıza soktu. Aslında bizim dijital dönüşümünüzü başladı ve birçok yapay zeka algoritmasını hayatımıza soktu ve 2011 yılında Bayan Merkel endüstrinin yeni evresini başladığını ilan etti ve bence bu endüstri evresinin dijital dönüşümünün yapı taşı diğer endüstri evlerindeki yapı taşlarına benzer olanı yapay zeka teknolojileridir. 2012 yılında ben Total Recol filmini seyrettim. Avucunun içinde telefon görüşmeleri yapılan bir sistematikten bahsediyordu. Yakın bir zamanda böyle telefonlar kullanacağımızı düşünüyorum. Yani hayal gücü sanayiye çok yansıyor. 2003 yılında da biz işte bu dönüşümü, dijital dönüşüm faktörü teknolojisi ile hayatımıza, dünyamıza soktuk. Diyorum ve teşekkür ediyorum. Umarım hala oradasınızdır.
Özgür ARSLAN: Evet buradayız, teşekkür ederiz. Ben kendi adıma çok teşekkürlerimi ileteyim. Aynı şekilde kurumun Makine Mühendisleri Odası İstanbul Şubesi adına da iletiyorum teşekkürlerimi. Değerli misafirler sorularınız var ise yazarsanız ben de Tolga Bey’e iletiyor olacağım. Bu arada bu birlikteliği sağlayan Akıllı Fabrikalar’a da bu işlerde emek sarf eden Ekin Bey’e de ayrıca teşekkür ediyorum. Onun da sözleri varsa almak isteriz. Misafirlerin sorularını yazarlarken diye belirteyim.
Ekin TAZEGÜL: Çok teşekkürler Özgür Bey, çok teşekkürler Can Bey harika bir sunumdu. Ben de heyecanla dinledim izledim. Benim bir sorum olmadığından çok da meşgul etmeyim. Herkese iyi akşamlar dilerim.
Özgür ARSLAN: Teşekkürler. Tolga Bey, misafirimiz Birol Bey sormuş:
-“Üretim esnekliği için üretimde insana gerek var dediniz. Yapay zeka bu insanlara olan ihtiyacı ortadan kaldıracak mı ya da ne zaman kaldıracak?
diye bir soru sormuş iletmiş.
Can Tolga BİZEL Güzel soru. Şimdi Japonya Başbakanı dedi ki,
Biz endüstri 4.0 ı evet, çok beğenerek takip ettik ama toplum 5.0 ı ilan ediyoruz.
Yani akıllı toplum ve ben bunun gerçekten gelecekle ilgili bir yansıması olacağını düşünüyorum. Dinlediğim zaman ve okuduğum zaman ne olacağını. Biliyorsunuz tabi insanoğlu belki de yani kainatta daha böyle mükemmel bir yaratık henüz görmedik.
Yapay zeka teknolojisi bizi fabrikalardan çıkartmayacak. Çok zor. Yani insanın bilinci, bu sanatsal ruhu, duyguları bence yapay zeka tarafından en azından şu anda elimizdeki teknolojik imkânlara ve yapılan çalışmalara baktığımızda pek mümkün gözükmüyor.
Makineler evet yalnız çalışacaklar ama günün sonunda insan bilinci yine olayın renginin katılması için orada olacak. Hatta yine şöyle düşünüyorum. İzmirde bir çalıştaya katılmıştım. Hukukçular bir araya gelmişlerdi. Bu robotlar bu kadar yapay zeka teknolojileri ile o zaman benim yerime çalışabilecekler. Evet, çalışabilecekler. Benim gitmeme gerek kalmayacak. Peki ben gitmezsem ne yapacağım, nasıl olacak ya ben evde oturacağım tavla oynayacağım, sanat yapacağım güzel şeylerle insanca şeyle ilgileneceğim.
Robot benim için çalışacak robotun ssk primini kim ödeyecek diye sordular ama tüm ssk primi ya işte biraz karmaşık orası aslında asıl korkutucu konu bizim yerimize insanların yerine ağır işleri, insancıl olmayan işleri, robotlar yaptığı zaman bizim ne yapacağımız. İşte biz o zaman bize ait işleri bulacağımıza eminim. Çünkü şöyle düşünüyorum. Ben ilk asansöre bindiğimde düğmelere basmak için bir görevli olduğunu çok net hatırlıyorum. Şimdi öyle bir görevli yok ama o işte yapay zeka teknolojileri yapıyor işte iniyoruz, çıkıyoruz, arada duruyor, hızlı gidiyor, yavaş gidiyor katları belirliyor ama ben o asansöre başka şekilde kullanan adam arkadaşının başka bir iş yaptığını biliyorum. Dolayısıyla biz olacağız. Biz her zaman işin içinde olacağız diye düşünüyorum. Japonya’daki fabrikada da tercih böyle kullanılmış hattın içinde insanlar yokken İnşallah bir gün kısmet olur, beraber gider bakarız. Kani fabrikasında insanlar var artık ve lambalar yanıyor. Çok ilginçtir ama o insanlar eski yaptıkları emek işlerini yapmıyorlar. Kesinlikle yönetici pozisyonunda çalışıyorlar ve olaya bilinçlerini katıyorlar. Öyle söyleyebilirim.
Özgür ARSLAN: Teşekkür ediyorum cevap için çok sağ olun. Değerli misafirler sorularınız varsa yazarsanız seviniriz. Bahsettiğiniz gibi asansör kullanan kişi örneğinde olduğu gibi bu geçişten böyle çok keskin geçişler değil bir süreç olacak ama her geçişte olduğu gibi bir regülasyona ihtiyaç var. Muhakkak ki birçok. Meslek kaybolacak yerlerinde bahsettiğiniz gibi yeni meslekler yeni düşünce yapıları gelecek zaman ömrümüz içerisinde muhakkak göreceğiz. Ama ilk Terminatör gibi Hollywood hikayeleri için herhalde çok çok erken. Yapay zekanın bence 300 400 yılı var. Bu olgunluğa erişmesi için. Tabi insanın da evrimi gereği buna cevap verir mi? Ayrı bir durum.
Can Tolga BİZEL: Belki o zaman biz başka şeyler yaparız.
Özgür ARSLAN: Sorularımıza devam etmek isterim. Murat Bey size söz vereceğim birazdan. Bir sorumuz var sizden önce müsaadenizle. Ahmet Bey sormuş:
-“Yapay zeka sistemlerini internete bağlı olmayacak şeyin şekilde sahalarda kullanabiliyor muyuz yoksa açmak zorunda mıyız”
demiş ne dersiniz?
Can Tolga BİZEL: Bizim sistemlerde, yani bizim robot sistemlerinde kullandıklarımız sahada internete bağlı değiller. Kapalı çalışıyorlar ama bu ne kadarlık bir istatistik yapmak istediğinize veya yapay zeka teknolojisini prosesin içine ne kadar entegre etmek istediğinize bağlı. Eğer yani çok büyük derin hesaplar gerekiyorsa ve bu ancak işinizi çözüyorsa dünyanın başka bir yerindeki bilgi işlem gücüne erişmek zorundasınız orada. Evet internet ile yapmak zorundayız şu anda.
Özgür ARSLAN:Teşekkür ederim cevap için. Sağ olun. Murat Bey sizin sorunuz vardı buyurun.
Murat Bey: Teşekkür ediyorum soru için. Değişik bir takım kurumlar yapay zeka modülleri oluşturuyorlar. Herkes, tüm bu yapay zeka modüllerini belli bir olgunluğa getirdiği zaman teknik olarak akıl hocalığı mı yapacaklar ya da amiyane deyişle birbirlerine akıl mı satacaklar?
Can Tolga BİZEL: Güzel soru. Sanıyorum tecrübelerini paylaşmak ile ilgili bir çalışma olacak. Çünkü geçtiğimiz hemen sene pandemi başladığı zamanlardı galiba salgın başlamıştı. 2019 un son 2020 nin başı gibiydi. Japonya’da EIG Cross Konsorsiyum diye grup oluşturuldu. Birçok firma bizim rakiplerimizden de bazıları mesela IDM Japonya gibi firmalar, oluşumlar bu gruba katıldı. EIG Cross Konsorsiyum şu demek; Kenarda işlem yapmak yani gömülü bilgisayar sistemleri ile icra yapmak ve ortak bir dil bulmak. Yani şu anda her şirketin başka standardı ve başka metodu var.
Gelecekte ortak bir dil yani İngilizce nasıl iş dili bununla ilgili çalışıyorlar ama ne olgunluğa gelir bilmiyorum. Muhtemelen paylaşım söz konusu olabilir, şöyle düşünün, otonom araçlar olacak.
Her aracın kendi yapay zeka teknolojisi olacak ve yolda gidecek. Şimdi aynı çukurdan bütün arabaların geçerek öğrenmesine gerek olacağını sanmıyorum. Yani böyle düşündüğüm zaman önde giden aracın arkadan gelenlere ben bu çukura düştüm ama sözüm şu kadar ömür azalttı, sen düşme diyeceğini düşünüyorum ama bunu bedava mı der? Buna bir para öder miyiz, ne kadarını paylaşır, ne kadarını paylaşmaz bilmiyorum. Bununla ilgili evet yaşayıp göreceğiz ama benim beklentim paylaşması paylaşacakları yönünde. Ortak bir veri bankası verip bilgi bankasını kullanacakları yönünde. Mesela bizim robotlarımız şu anda bu teknolojiye açık. Bir robottan diğerine gönderebilirsiniz. Birbirleriyle konuşuyorlar aslında. Hani böyle diyebiliriz. Evet, Murat bey.
Murat Bey: Benim de beklentim ya da öngörüm bu işin ar-ge süreçlerinin ve maliyet karşılığının bir şekilde temin edilmesi sürecinde olduğu gibi müşteri olarak bize yansıyacağını düşünüyorum.
Can Tolga BİZEL: Doğru, parasını biz ödeyeceğiz gibi duruyor haklısınız. Çünkü normal ücretlendirme konusu teknolojik donanım arttıkça cihaz da arttığını görüyorum ben de evet yansıyacaktır. Geçenlerde şöyle bir çalışmaya katıldığım bir kuluçka merkezini öğrenci arkadaşların yaptığı bir çalışmaydı Murat Bey. Sağlıkla ilgili bir çalışmaydı. Örneğin ilaç kullanıyorsunuz. Bu ilaç kullanımı sonucu ortaya çıkan verilerin analitiğinin yapılması ile ilgili bir toplama blockchain gibi bir yapılanma. Tabi bu verileri mesela benim kişisel sağlık verilerim. Ben bunları kullanıyorum. O zaman diyorum ki ilaç firmasına bana ilacı satarken bu kadar indirim yap ben çünkü konuya dahil oldum. Yani bir de olayın böyle tarafı var. Evet, ürünlerin fiyatı artacak ama onu kullanan insanların da olaya katkısı bazında bir indirim alacağını düşünüyorum. Yani siz benim çamaşır makinem mesela sürekli pamuklularla kullanıyorsunuz o bilgiyi ben eğer bana verirseniz çamaşır makinesini daha ekonomik alacaksınız gibi bir denge de bekliyorum.
Murat Bey: Win-win işleyecek yani bu durumda.
Can Tolga BİZEL: Öyle gibi duruyor ama tabi yani sonuçta ticaret yapıyoruz. Yani ticaretin kurallarının değişeceğini pek düşünmüyorum. Yani Roma’dan beri değişmemiş dünya tarihi boyunca. Yani bir denge olacaktır diye düşünüyorum.
Murat Bey: Çok teşekkür ederim
Özgür ARSLAN: Teşekkürler. Data’nın önemli olduğu bundan sonrasında da hep önemli olacak bir item olduğu için data muhakkak ki bir karşılığı olacak. Dediğiniz gibi indirim mi olur, başka bir şey mi olur? Bir şekilde vücut bulacak onu da zaman içerisinde göreceğiz. Bir diğer sorumuzla devam edeyim. Hocam sizi de daha fazla yormadan Esra Taş sormuş. Der ki
-“Şu anda insanlar ve robotlar sahalarda ne derece işbirliği ile çalışabiliyorlar? Yani biz de biliyoruz kolaboratif robotlar var ama daha geniş bir perspektiften nasıl değerlendirirsiniz hocam?
Can Tolga BİZEL: Yani şöyle uzmanlar diyor ki, önümüzdeki yıllarda sadece kolaboratif robot kullanılacak neredeyse. Endüstriyel robotlar olmayacak gibi duruyor. Yani bu şu demek oluyor, robotlar insanlarla çalışacak diye düşünüyorlar ve büyük bir dönüşüm var. Ben hani yaklaşık 5 yıldır Mitsubishi Elektriğin robot bölümünü de yönetiyorum. Bu 5 yılın ilk başlarında sürekli endüstriyel klasik robot sistemlerinden bahsediliyordu. Şimdi yaptığımız iş görüşmelerini birçoğu kolaboratif robot uygulamalarına yönelik. Çünkü istiyoruz ki bizimle birlikte beraber çalışsın, daha verimli oluyor.
Çünkü yalnız çalışan robota istinaden insanla beraber çalıştığı zaman daha verimli oluyor.
Çok ilginçtir. Ben hep şeyi düşünürdüm. Robot içine girdiği zaman işte robot çok hızlı çalışıyor, durmadan çalışıyor. Ulan ne kadar güzel. Çok verimli değil.
İnsanla birlikte çalışan robot daha verimli o yüzden. İnsanla çalışan robotları göreceğiz.
Geçtiğimiz ay içinde Bursa’da bir otomotiv yan sanayi firmasında bir uygulama yaptık, 3 tane robot 1 insan aracınızdaki şey şu güneş siperliği var ya açıyorsunuz güneş geldiği zaman ön camda onun montajını yapıyorlar. Yani normalde makine yapıyordu. Bu kadar hızlı yapamıyordu. Şimdi 3 tane kolaboratif robot bir insan çok hızlı bir şekilde yapıyorlar ve çok hızlı bir şekilde model değiştirebiliyorlar.
Benim beklentim Esra Hanım, evet robotlarla insanlar beraber çalışacaklar, görmeye başladık. Türkiye’de birçok özellikle otomotiv ve senkron çalışan firmalarda var uygulamalar. Neden onlar da var? Çünkü Türkiye aslında çok önemli bir otomotiv yan sanayi ülkesi. Avrupa’nın ve Rusya’nın ve çevre ülkelerin birçok otomotiv yan sanayi sürecini biz de yedek parça ile destekliyoruz ve o desteklediğimiz firmalar çok modern ve popüler firmalar. Onların dijital dönüşüm süreçleri çok hızlı bir şekilde hayata geçiyor. Dolayısıyla onlara yedek parça sağlamak için de aynı tesislere benzer üretim bantları kurmak zorunda kalıyorsunuz. Gidip gördüğünüz zaman da son zamanlarda ben ben görüyorum en azından. Evet, kolaboratif robotlar insanlarla beraber çalışıyor. Yani kavanozu teyze tutuyor kapağı robot kapatıyor. Teyze niye tutuyor çünkü kavanozun yüksekliği değişiyor bazen. Yani esnekliği sağlıyor insan yani böyle düşünün. O yüzden çok göreceğiz. Bunu endüstriyel robot da bunu yapmak çok zor mümkün değil hatta. Yani fikstürleri değiştirmeniz lazım.
Özgür ARSLAN: Tabii o da sürekli 1 zaman kaybı.
Can Tolga BİZEL: Yani bildiğiniz gibi düşünün makine yani makineyi bilirsiniz. Yani makine basit bir şey yani ittiriyorsun, kırılıyor, kırılmıyor oya sen kalıyorsun yapılıyor evet ama insan çok güzel, yumuşacık böyle esniyorsunuz işte insan zekası efsane bir şey.
Özgür ARSLAN: Tabii burada ihtiyaçlar da şekillendirecek. Sürekli anladığım kadarıyla söylediklerinizden öyle anlıyorum. Sürekli bir bant üretimine ihtiyaç kalmayacak dediğiniz gibi 15 inç 20 inç 30 inç olacağı için.
Can Tolga BİZEL: Evet belki de o yüzden bu şeye, bu endüstri evresine revalüasyon devrim diyorlar. Çünkü üretim teknolojilerini kullanamayacağınız yani ikinci endüstri evresinde üçüncüye geçerken veya üçten dörde gelirken hep teori değişmedi. Çok burada dramatik bir şey söz konusu. Yani bu çok fena. İlginç bir şey olacak yani.
Özgür ARSLAN: Evet, haklısınız bir diğer sorumuz da Tolga Bey, Erol Bey’den gelmiş der ki;
-“Bu tür akıllı robotların yüksek kapasiteli işlemler yaptığı için enerji tüketimlerinin yüksek olacağını düşünüyorum. Bu yapı dünyada yaygınlaştığı zaman toplam enerji sarfiyatı ile ilgili bir çalışma veya öngörü var mı?”
demiş. Ne dersiniz? Sizin yaklaşımınız nedir?
Can Tolga BİZEL: Şimdi aslında bu konu çok gündemde ama ben hani dünyadaki istatistikleri bilmiyorum ama soru güzel bir soru buna bakayım ben. Fakat Çerkezköy’de bir kilit var. Ev tipi kapılar için kilit üreten bir fabrikada bir hat otomasyonu yapılıyor şu anda. Full robotlar çalışacak. İnsan dediğim gibi yine esneklik için var. Bu dönüşümü yapmadan önce hattı ölçtük bitince bir daha ölçeceğiz. Enerjiye bakacağım. Yani muhtemelen artacaktır. Ama ne kadar artacağı konusunda emin değilim. İstatistik yok elimde ama bir istatistik edineceğim. Erol Bey bana mail atarsa ona yanıtı iletirim daha sonra. Ama şöyle de düşünmek lazım, eski kullandığımız robotların çektiği güç daha fazla yenileri daha az yani kullanılan elektrik ekipmanının da verimi iyileştirildikçe harcadıkları enerji düşüyor ama tabii biliyorsunuz enerji gerçekten geleceğin konusu. O büyük bir sorun yani bunu nasıl çözeceğiz bilmiyorum.
Özgür ARSLAN: Tabii dediğinize katılıyorum. Bu enerji geleceğin konusu. Ama birincisi robotların da enerji sarfiyatı azalıyor. Söylediğimiz gibi. İkincisi de elbette ki insanın yerine ikame değil ama insan da herhalde fabrikada yatıp kalkmıyor. Bu lojistik değil ama ulaşımın vs. nin de 1 enerji sarfiyatı var. Ben ters taraftan yaklaşarak söylüyorum.
Can Tolga BİZEL: Buna bakacağım. Bu Çerkezköy’de fabrika gerçekten konsept bir fabrika bu bu analizleri yapacağız. Orada fabrikada yapacak ve bir üniversiteli grup da çalışıyordu üzerinde bunların. Erol Bey’in sorusunu onlara da soracağım. İkisini bir görelim bakalım ama insan da bir enerji harcıyor dediğiniz gibi sonuçta yani onun da yerine konması gerekiyor. Bir bakayım neymiş güzel soru. Not alıyorum bakacağım Erol Bey’e de bunu iletecekler.
Özgür ARSLAN: Erol Bey teşekkür ederiz sorunuz için de. Değerli misafirler varsa sorularınızı alalım. Yoksa yavaş yavaş Tolga Bey de Anadolu turunda anladığım kadarıyla Konya’dasınız. Tolga bey, sizin son olarak altını da biraz daha kalın çizmek istediğiniz bize noktalar var mı? Bir de ikinci bir sorum. Biz genelde genç meslektaşlarımız da olur bu tarz etkinliklerde. Onlara bu sektörlerde gelişim göstermek açısından önerileriniz nasıl olur diye ikinci bir soru da.
Can Tolga BİZEL: Şöyle kapatalım isterseniz benim tarafımı. Ben çok memnun oldum. Makine mühendisleri ile çalışmak büyük bir keyif zaten mesleğimi yapabilmem için makinalara ihtiyacım var. Onlar olmadan yapmam mümkün değil. Dolayısıyla verdikleri değer için teşekkür ediyorum herkese. Makineci arkadaşlarımıza. Ben genç arkadaşlarıma üniversitelerdeki seminerlerde hep şunu söylüyorum, ana bilimler çok önemli. Ana bilimleri iyi öğrenmek lazım. Matematik, fizik, kimya, biyoloji gibi şeyleri hiç önemsememek gibi bir hataya düşmemek lazım. Anabilimlerin üzerine kurulduktan sonra çok kıymetli. Eğer Türk bir pergeli Ankara’ya koyup 3 saatlik bir daire çizerseniz pergel dairesi uçak yolculuğu saatlik. Görürsünüz ki bu bölgedeki en güçlü üretim kapasitesi bize ait ve bu genellikle endüstriyel üretim kapasitesinin de büyük bir çoğunluğu makineler. Dolayısıyla çok iyi makine mühendislerine ihtiyacımız var. Bu dönüşümü iyi anlamış ve bize esnek yapılanmalar sağlayabilecek özgün butik makineleri. Çünkü müşterinin ihtiyaçları çeşitlendikçe ve kişiselleştikçe makinelerin de öyle kişiselleşmesi gerekiyor. Dolayısıyla daha esnek, daha çabuk, şekil değiştirebilen uyum sağlayabilen makinelere ihtiyaç var. Yani bu konuda da Türkiye’deki makine sürecine renk katan insanların üstüne büyük görev düşüyor. Valla işiniz zor başarılar diliyorum size.
Özgür ARSLAN: Çok teşekkür ediyorum Tolga Bey kendi adıma ve kurumum adına. Makine Mühendisleri Odası İstanbul Şubesi adına. Değerli misafirler sizlere de buralarda bulunduğunuz için bu saatlerde bizimle olduğunuz için teşekkür ediyoruz. Makine Mühendisleri Odası İstanbul Şubesi ve Akıllı Fabrikalar iş birliği ile gerçekleştirilen dijital dönüşüm seminerlerinin ikincisini burada tamamlıyoruz. Konumuz neydi? Yapay Zeka ve İleri robot teknolojileri idi. Sağ olsunlar Tolga Bey’in katkılarıyla bugün bunu da gerçekleştirdik. Birkaç gün sonra da makine öğrenme merkezinde öğrenmemerkezi.com da bunu tekrardan ulaşabilirsiniz. Sağlıcakla kalınması temennisi ile etkinliğimizi burada sonlandırıyoruz. Hoşça kalın.
