İki iş arkadaşı, bir atölye katındaki bir üretim hücresinin arkasında sohbet eder.

Sürdürülebilir bir dijital kuruluşta yapay zekadan yararlanma

Önde kalmak için şirketler sürdürülebilir dijital işletmeler haline gelmelidir. Gelişmiş teknolojilerden yararlanarak, bu işletmeler çevikliği ve verimliliği de artırabilir. Bu tartışma, yapay zekanın modern fabrikalarda üretim kalitesini, pazara sunma süresini ve kaynak verimliliğini artırmadaki rolüne odaklanmaktadır.

Tarihin akışını şekillendirmek

Tarihin seyri, karşılaştıkları zorluklara yeni yaklaşımlar düşünebilen yenilikçi düşünürler tarafından şekillendirilmiştir.. Gerçekten de taş devri, taşlarımızın tükendiği için değil, zamanın sorunlarına yeni ve daha etkili çözümlerin geliştirilmesi nedeniyle sona erdi.

Gelecek hemen hemen aynı şekilde şekilleniyor. İş dünyasına, topluma ve teknolojiye yayılan çok boyutlu trendler, modern şirketler için yeni zorluklar yaratıyor. Bu zorlukların üstesinden gelmek, şirketlerin yenilik yapmalarını ve işlerini yönetmek için yeni yöntemler benimsemelerini gerektirecektir. Özellikle, şirketler hem gerçek hem de dijital dünyada ürün ve üretim yaşam döngülerini yönetmek için sürdürülebilir dijital işletmelere dönüşmelidir.

Dijital bir işletmenin temel özelliği, gerçek ve dijital dünyaları birleştirme, operasyonlardan veri toplama ve bunları gerçek dünyadaki gelişmeleri yönlendiren içgörülere dönüştürme yeteneğidir. Bu iki dünyayı bir araya getirmek, ürün, üretim ve hizmet yaşam döngüsüne dahil olan tüm paydaşlar arasında veri akışını sağlar. Bu serbest veri akışı, dijital bir işletmenin pazar taleplerine uyum sağlama, daha hızlı yenilik yapma ve kaliteyi artırma yeteneğini artırırken, karbon emisyonlarını ve kaynak kullanımını azaltma yeteneğini artırır.

Önemli çıkarımlar:

Sürdürülebilir bir dijital işletmenin önemli özellikleri
Yapay zeka, sürdürülebilir dijital işletmelere nasıl uyuyor
Üreticiler, karbonsuzlaştırma çabalarına yardımcı olmak ve kaliteyi ve pazara sunma süresini iyileştirmek için bugün yapay zekayı nasıl uygulayabilir?

Factory worker operating machinery in an electronics manufacturing facility

Two employees walk and talk on the shop floor at Siemens Electronics Factory, Erlangen.

Dijital dönüşüm yolculuğu: Siemens Electronics, Erlangen

Siemens'in Erlangen, Almanya'daki son teknoloji elektronik fabrikası Birçok üreticinin üstesinden gelmeye çalıştığı zorluklarla karşılaştı. Fabrikanın karbonsuzlaştırma, hız, kalite ve maliyet etkinliğine öncelik verirken ürün üretmenin yollarını bulması gerekiyordu. Siemens ve müşterileri için SINAMICS frekans dönüştürücüleri ve SINUMERIK CNC kontrolörleri üreten Erlangen'deki Siemens Elektronik Fabrikası, akıllı, dijital çözümlerin fabrika içindeki eski altyapı ve sistemlere entegrasyonu konusunda da yönlendirmek zorunda kaldı.

Fabrika, on yıllar önce başlayan sürdürülebilir bir dijital işletmeye devam eden dönüşümü sürdürmek için dijitalleşmeyi benimsemeden bu zorlukların üstesinden gelinemeyeceğini kabul etti.. Mühendislik, atölye yönetimi, ürün yaşam döngüsü yönetimi ve daha fazlası için dijital çözümler temel sağlar. Bunlarla birlikte, Erlangen'deki operasyonları daha da geliştirmek için daha ileri teknolojiler ve işlevler oluşturulabilir.

Endüstriyel yapay zeka (AI), sahada kullanılan ileri teknolojilerden biridir. Tüketici odaklı bir yapay zekanın bir düğün konuşması için metin veya sosyal medya profiliniz için görüntüler oluşturmaya yardımcı olabileceği durumlarda, fabrikada kullanılan endüstriyel yapay zeka sistemleri makineleri kontrol eder, atölyedeki işlemleri yönetir ve performansı göstermek ve karar vermeye rehberlik etmek için verileri analiz eder. Bu endüstriyel yapay zeka sistemleri, insan çalışanlarıyla yakın işbirliği içinde çalışırken bile sağlam, güvenilir ve kanıtlanmış güvenli olmalıdır.

Bugün, Erlangen'deki Siemens Elektronik Fabrikası'nın daha fazla karbonsuzlaştırma, kalite ve pazara sunma süresini desteklemek için endüstriyel sınıf yapay zekayı nasıl kullandığını inceleyelim.

Dijital dönüşüm yolculuğu: Siemens Electronics, Erlangen

Süreçler, makineler ve sistemler iyileştirilmeden önce, verilerin toplanması ve analizi yoluyla anlaşılması gerekir. Dijital bir işletme, günlük operasyonlar sırasında muazzum miktarda veri üretir. Fabrika ortamında bu, çeşitli sistemlerin ve tüm tesisin enerji tüketimi, verim verilerini, bağlı makinelerden gelen gerçek zamanlı operasyonel verileri ve daha fazlasını içerebilir. Bu verileri toplamak ve anlamak, modern bir dijital fabrikanın yönetimi için kritik öneme sahiptir, ancak çok miktarda veri toplama ve analizini zorlu bir görev haline getirir.

An employee checks an industrial robot.</br>

A worker checks a laptop on the shop floor, overlaid by data: 25% lower energy consumption, 50% reduced carbon footprint.

Endüstriyel AI: Verimlilik, hız, kalite

Neyse ki, dijital bir işletmenin bağlantılı veri akışları, bu devasa veri kümelerinin analizini hızlandırmak için yapay zekanın uygulanması için altın bir fırsat sunuyor. Bu, hem atölye katında hem de diğer sistemlerde fabrikanın çeşitli yönlerine optimizasyonları eskisinden çok daha hızlı yönlendirecektir. Örneğin Erlangen'deki Siemens Elektronik Fabrikası, enerji tüketimini %25 ve net karbon ayak izini %50 azaltarak akıllı enerji verimliliği önlemleri uygulamak için fabrika genelinden gelen verilerden yararlandı. Ayrıca, üretim verimliliğinde hedeflenen iyileştirmeler, her bir ürünü üretmek için kullanılan enerjinin %50 oranında azaltılmasına yardımcı olmuştur.

Yapay zeka ayrıca, makine arıza süresinin fabrika operatörleri için asla sürpriz olmamasını sağlamak için gerçek öngörücü bakım planlarını da sağlar. Makine ve bakım verileri analiz edilir ve kalıpları ve potansiyel çözümleri belirlemek için geçmiş durumlarla karşılaştırılır. Fabrika, baskılı devre kartı üretiminin bir parçası olarak gerçekleşen bir frezeleme işleminde tahmine dayalı bakımdan yararlanır. Frezeleme işlemi, frezeleme milleri üzerinde biriken ince bir toz üretir ve millerin dönüşünü engelleyebilir veya yeterli birikimle planlanmamış arıza süresine neden olabilir. Bu tür maliyetli gecikmeleri önlemek için, tahmine dayalı bakım çözümü anormallikleri izlemek ve hatta gelecekteki kritik durumları tahmin etmek için iş mili akımını ve hızını izler.

Akıllı süreçler daha iyi süreçlerdir

Yapay zeka, bireysel süreçler ve makineler için de dönüştürücü olabilir, hatta atölye katındaki insanlar ve robotik arasında verimli ve güvenli bir şekilde daha yakın işbirliğini mümkün kılabilir. Erlangen'deki Siemens Elektronik Fabrikası, robotik kolların parçaları bir insan operatörüyle aynı esneklik ve el becerisiyle toplayıp yerleştirmesini sağlamak için yapay zeka ve bilgisayar görüşü kullanıyor. Geleneksel robotik kolların, parçaların önceden sıralanmasını ve organize edilmesini gerektiren farklı parçalar arasında ayrım yapma yeteneği yoktur. Yapay zekanın robotlar için kontrol sistemlerine dahil edilmesi, sıralanmamış bir kutudan çeşitli parçaları tanımlamalarını ve almalarını ve tam olarak ait oldukları yere yerleştirmelerini sağlar.

Robotu daha akıllı hale getirerek, bu tür sıkıcı toplama ve yerleştir işlemleri uygun maliyetli robotlar tarafından tamamen otomatik olarak gerçekleştirilebilir. Elbette, bu akıllı robotik kollar serbest bırakılmadan önce eğitilmeleri gerekir. Dijital bir işletme olarak fabrika, parça tanıma, toplama ve yerleştirme konusunda algoritmaları sanal olarak eğitmek için fizik tabanlı simülasyonlar ve Digital Twin'i kullanabilir. Sentetik eğitim verileri otomatik olarak oluşturulur ve etiketlenir, bu da hızı artırır ve robotik kolları eğitmek için gereken çabayı azaltır.

A manufacturing cell that contains robots enabled by AI to pick and place parts.

A Siemens expert points out a digital twin of a PCB production process on a screen to a colleague.</br>

Hassasiyeti ve verimliliği artırmak için yapay zekayı kullanma

Robotiğe insan eli'ninki gibi el becerisi kazandırılarak daha hassas süreçler de otomatikleştirilebilir. Kuvvet ve tork sensörlerinin yapay zeka kontrollü bir robotik kolun uç efektörüne entegre edilmesi, bir nesneyi manipüle etmek için kullandığı kuvveti hassas bir şekilde algılamasını ve ayarlamasını sağlar. Bu, baskılı devre kartının (PCB) bileşenleri gibi hassas ve küçük parçaları içeren işlemler için çok önemlidir. Aslında, bu kadar hassas görevleri yerine getiren robotik kollar, bir yarayı diken bir cerrahınkiyle aynı “Fingerspitzengefühl” ı gerektirebilir!

Erlangen'deki Siemens Elektronik Fabrikasında, PCB üretimi, kablolu elektronik bileşenlerin alt tabakadaki delik teknolojisi (THT) adı verilen küçük deliklerden takılmasını içerir. THT, PCB'deki çok küçük deliklere takılan çok hassas ve hassas parçaların, genellikle milimetrenin sadece onda biri çapını içerir. Yapay zeka, robotiklerin bileşenleri nazikçe kullanmasını sağlayarak doğru bir şekilde yerleştirilmelerini ve hasar görmeden sabitlenmelerini sağlar. Sonuç olarak, böylesine hassas bir görevin otomasyonu sürecin kalitesini artırır ve insan işçileri böyle bir görevle ilişkili sıkıcı ve zayıf ergonomiden kurtarır.

Yapay zekanın artan üretim kalitesi ve düşük maliyet gibi anlık faydalarına ek olarak, yapay zekanın atölye ortamına eklenmesi de fabrikanın sürdürülebilirliğine katkıda bulunmuştur. Otomatik THT montaj işleminin artan hassasiyeti ve doğruluğu, hurdayı ve dolayısıyla boşa harcanan malzeme ve enerjiyi azaltarak fabrikayı genel olarak daha verimli hale getirir. Akıllı robotik artık önceden sıralanmış parçalara ihtiyaç duymadığından, bir zamanlar sıralanmış parçaları düzenlemek için gerekli olan plastik kaplamalar eskimiş hale geldi. Sonuç, nihayetinde atık haline gelen binlerce plastik parçanın ortadan kaldırılmasıdır.

Sürdürülebilir dijital işletmelerin geleceği

Dijital bir işletme, hem iç süreçlerde hem de küresel tedarik zincirlerinde karbonsuzlaştırma, kaynak kullanımını azaltma, geri dönüşüm ve daha fazlası için fırsatları belirlemek ve bunlara müdahale etmek için yapay zekadan ve her gün üretilen büyük miktarda veriden yararlanabilir. Örneğin, ürün tasarımında alınan kararlar, gerçek dünyaya ulaşan bir ürünün çevresel etkisinin %80'ini oluşturur - başka bir deyişle, atık bir tasarım kusurundan başka bir şey değildir. Sürdürülebilir bir dijital işletme, verimli performans, malzeme kullanımı ve geri dönüştürülebilirlik için optimize etmek için çeşitli tasarım kararlarının göreceli sürdürülebilirlik maliyetlerini anlamak için kapsamlı Digital Twin, veri ve yapay zekanın bir kombinasyonunu kullanabilir.

Üretimde yapay zeka, üretim programlarını talebi karşılayacak şekilde optimize etmeye, enerji verimliliği fırsatlarını belirlemeye ve Erlangen'de olduğu gibi üretim kalitesini büyük ölçüde iyileştirmeye ve hurda ve malzeme israfını azaltmaya yardımcı olabilir. Ve belki de en önemlisi, yapay zeka, ayrıntılı küresel tedarik zincirlerinin yönetiminde güçlü bir araç haline gelebilir ve şirketlerin tedarikçileri seçmelerine ve maliyet, kalite ve sürdürülebilirliğe dayalı lojistik sistemler oluşturmalarına yardımcı olabilir. Sürdürülebilir bir dijital işletmenin yeteneklerini geliştirmeye ve genişletmeye devam ederken, Erlangen'deki Siemens Elektronik Fabrikası gibi tesisler, müşterilerin bugünün ve yarının zorluklarının üstesinden gelmek için dönüşümlerine yardımcı olabilecek teknolojiler ve çözümler için önemli bir kanıtlama alanı sunuyor.

A Siemens expert points out a Digital Twin of a product on a screen to a colleague.</br>