Evden uzaya kadar çok sayıda sektörde ileri teknoloji ürünleriyle dikkat çeken Mitsubishi Electric, TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası (EMO) iş birliği ile düzenlediği webinarlarda paydaşlarıyla buluşmaya devam ediyor. En son gerçekleştirilen webinarda, Mitsubishi Electric Fabrika Otomasyon Sistemleri Ürün Yönetimi ve Pazarlama Birim Müdürü Tolga Bizel, fabrikaların dijital dönüşümü ve yapay zeka alanındaki güncel teknolojileri anlattı.
Türkiye’deki sanayiciler ve alt yapı projeleri için iddialı bir çözüm ortağı olduğu dijital dönüşüm alanında önemli yatırımlar ve çalışmalar hayata geçiren Mitsubishi Electric, TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası (EMO) iş birliğiyle online olarak düzenlediği etkinliklere bir yenisini daha ekledi. Son olarak ele aldığı Fabrikaların Dijital Dönüşümü/e-F@ctory/MAISART konusuyla Mitsubishi Electric, etkinliği takip eden katılımcılarla sanayide dijitalleşme ve yapay zeka alanındaki güncel teknolojiler hakkında bilgiler paylaştı.
e-F@ctory ile üretim hattındaki tüm makine ve sistemler birbiriyle haberleşiyor
Mitsubishi Electric’in sanayinin yeni bir boyut kazanmasına olanak sağlayan ve Sanayi 4.0’a yanıt veren dijital fabrika konsepti e-F@ctory ile ilgili bilgiler veren Mitsubishi Electric Fabrika Otomasyon Sistemleri Ürün Yönetimi ve Pazarlama Birim Müdürü Tolga Bizel,şu bilgileri aktardı: “Mitsubishi Electric olarak fabrikaların üretim, bakım, IT ve yönetim kısımlarını birbirleriyle anlaşabilir hale getirerek takım olmalarını sağlıyor ve sonuçta her birinin ihtiyaçlarına uygun raporlar üretiyoruz. Üretim hattındaki tüm makine ve sistemlerin internet üzerinden haberleşmesini sağlayan e-F@ctory altyapımız, fabrikadaki yöneticilerin sisteme ve raporlara uzaktan erişmesine imkân tanıyarak 7/24 kontrol fırsatı sunuyor. Üretimde çok yüksek hız, maliyet tasarrufu, kalite ve verimlilik artışı sağlayan e-F@ctory, sanayicilere küresel rekabette bir adım önde olmanın yolunu açıyor.”
MAISART teknolojisi fabrikalarda verimliliği artırıyor
Mitsubishi Electiric’in yapay zeka teknolojisini kullanarak üretim hattı yerleşim planları ve malzeme akışlarının daha verimli bir şekilde tasarlanmasına ve üretkenliğin doğru bir şekilde tahmin edilmesine yönelik geliştirdiği teknolojiyle ilgili detaylı bilgiler veren Bizel; “İnsan ve robotların iş birliğiyle çalıştığı bir yaklaşım benimsiyoruz. Bu nedenle hem robotların hem de çalışma ortamının yapay zekâyla desteklendiği bütüncül bir sistem sunuyoruz. 100 yıllık tecrübemizle, şirketlerin yapay zekadan maksimum fayda elde etmelerini sağlamak amacıyla tescilli AI markamız MAISART teknolojisini kullanıyoruz. ‘Mitsubishi Electric’s AI creates the State-of-the-ART in technology’ (Mitsubishi Electric’in AI’sı ile en yeni teknoloji) ifadesinin kısaltması olan MAISART ile yapay zeka tabanlı fabrikalarda ve tesislerde ekipman duruş süresi azalırken verimliliğin artırılması sağlanıyor. Makine öğrenmesi algoritmasını kullanan bu teknoloji, sensör verilerini analiz ettikten sonra farklı operasyonel durumlar arasında üretim makinesi geçişine ilişkin bir model oluşturuyor. Bu sayede fabrika ve tesislerde verimliliği artırmak üzere makinelerdeki beklenmedik durumları işaret eden makine anormalliklerinin hızlı ve doğru bir şekilde tespit edilmesi sağlanıyor” dedi.
Derin öğrenmeyi çok çeşitli cihazlarda uygulayarak AI potansiyelini genişletiyor
Mitsubishi Electric’in tescilli yapay zeka algoritması MAISART’ın güçlü yönlerini anlatan Tolga Bizel, makine öğrenimi için kullandıkları derin öğrenme, pekiştirmeli öğrenme ve büyük veri metotlarına değinerek algoritmanın çalışma prensipleri hakkında şu bilgileri paylaştı: “Fabrika otomasyonunu, otomobilleri ve diğer ekipmanları derin öğrenme yöntemiyle donatmak zor olabilir. Küçük cihazlara yüksek performanslı bilgi işlem cihazları ve yüksek kapasiteli bellek eklemek de kolay olmuyor. Bu noktada Mitsubishi Electric olarak, yüksek düzeyde çıkarım doğruluğunu korurken hesaplama miktarını büyük ölçüde azaltan MAISART teknolojisini kullanıyoruz. Bir sinir ağının girdi ve çıktı katmanları, birbirine tıpkı ağaç dallarının yayılması gibi karmaşık şekillerle bağlanıyor. Verileri bu şekilde işlemek çok büyük miktarda hesaplama gerektiriyor. Uzun yıllara dayanan makine bilgimizden yararlanarak daha az gerekli olan ‘dalları keserek’ hesaplama miktarını sadece 1/30 ile 1/100’ü olacak kadar başarılı bir şekilde sıkıştırdık. Bu gelişim, derin öğrenmeyi çok çeşitli cihazlarda uygulamayı mümkün kılarak AI potansiyelini daha da genişletiyor.”
Daha az deneme ile makine öğrenimine olanak tanıyor
Ön öğrenme denemelerinin sayısını azaltmanın ve başarı derecesini tahmin edebilmenin makine öğrenimi için çok önemli olduğunu vurgulayan Bizel, “Pekiştirmeli öğrenme, bir insanın bir programla kurallar koymasını gerektirmiyor. Diğer taraftan öğrenme çok zaman alabiliyor, çünkü makine öğrenmesi için çok sayıda deneme gerekiyor. MAISART teknolojisiyle deneme sayısını geleneksel toplamın yaklaşık 1/50’sine kadar düşürdük. Geleneksel pekiştirmeli öğrenme, deneme sayısını algılıyor ve değerlendirmeye dayalı kontrol parametrelerini belirliyor. Buna ek olarak MAISART teknolojisi, deneme sonuçlarının başarı derecesini tahmin etmek için yapay zekayı içeren makineler hakkındaki bilgimizi kullanıyor. Yapay zekaya hangi hareketlerin ekipmanı hedef duruma daha hızlı yaklaştıracağı konusunda geri bildirim gönderiyor. Kontrol parametreleri de buna göre ayarlanıyor. Bu durum, daha az denemeyle öğrenmeye olanak tanıyor ve uygulamanın zamanını ve maliyetini büyük ölçüde azaltmayı mümkün kılıyor” diyerek sözlerini tamamladı.
