Yapay Zeka Girişimleri Üretimi Nasıl Değiştiriyor?

Bir yarış pistinde arabalar hızlı - çok hızlı - ve mümkünse herkesten daha hızlı gitmeyi hedefliyor. Bunu başarma çabası otomobilin tasarımıyla başlar: rüzgar tünelleri ve simülasyon laboratuvarları içinde. Formula 1'de yakın zamana kadar aerodinamiği test etmek saatler hatta günler süren simülasyonlar yapmak anlamına geliyordu. Şimdi, BeyondMath adlı bir İngiliz girişim 100 saniyenin altında karşılaştırılabilir analizler yaptı. “Dijital rüzgar tüneli”, binlerce değişkeni rekor hızda analiz etmek, geliştirme döngülerini kısaltmak ve daha iddialı tasarımlar sağlamak için yapay zeka (AI) kullanıyor.

Yine de, bu ne kadar etkileyici olursa olsun, bu sadece yarışla ilgili değil. Yapay zekanın tüm endüstrilerin malları tasarlama, planlama ve üretme şeklini nasıl dönüştürmeye başladığıyla ilgili. Yıllar boyunca, üretimde yapay zeka uygulanmaktan daha fazlası hakkında konuşuldu. Bu değişiyor. Veriler değer zincirinin her adımında yer aldığından, yapay zeka bunu daha iyi kararlar vermek için kullanabilir - üretimi daha uyarlanabilir, verimli ve sürdürülebilir hale getiren kararlar.

İngiltere'nin Cambridge kentinden BeyondMath'in kurucuları da bunu anlıyor. Bu yüzden 2025 baharında katıldılar Siemens Yapay Zeka Amaçlı Zirvesi Münih'te ağ kurmak, fikirleri paylaşmak, yeni projeler hazırlamak ve diğer girişimlerin yanı sıra çalışmalarını sektör paydaşlarına sunmak.

Bu zirve gibi etkinlikler, özellikle görevlerin çok karmaşık, çok birbirine bağlı olduğu endüstriyel üretimde ürünlerini tek başlarına çıkarmada başarılı olamayacakları için yeni başlayanlar için mükemmel bir fırsattır. Yine de, yeni başlayanlar ve köklü oyuncular da dahil olmak üzere (zirveye katılan Accenture, SAP ve Infineon gibi şirketler gibi) başkalarının yardımıyla başarı daha ulaşılabilir hale geliyor. Birlikte çalışabilir bir çözüm ekosistemi içinde gerçekleşirse daha da kolaydır. Bu, tesadüfen, Siemens Xcelerator Marketplace sağlamak için tasarlanmıştır.

Sonra Blockbrain, atölye katındaki insanları günlük karar vermede destekleyen. Bunu, deneyimli işçilerin zihninde kilitli olan ve ayrıldıklarında kaybolan tüm uzmanlığı yakalayarak yapar.

Bir LLM'ye benzese de, şirket içi, halka açık olmayan prosedürler, günlükler ve çok modlu veriler konusunda eğitilmiştir. Bir teknisyenin alışılmadık bir hata koduyla karşı karşıya olduğunu hayal edin: Kılavuzları gözden geçirmek veya bir uzman beklemek yerine, program önceki düzeltmelere dayalı adım adım rehberlik önerir. Bu şekilde şirket, tutarlı karar vermeyi destekleyen canlı, büyüyen bir bilgi tabanı oluşturur.

Bireysel olarak, bu girişimler farklı zorlukların üstesinden geliyor. Birlikte, tasarım, planlama ve operasyonların aynı dijital ekosistemin parçaları olduğu fabrikaları işletmek için daha bağlantılı, veri odaklı bir yaklaşıma işaret ediyorlar. Bu vizyon Siemens Xcelerator ve birlikte çalışabilir, modüler endüstri çözümlerine geçişle uyumludur.

Bu yolculuğun bir parçası olarak, Yeni Başlayanlar için Siemens Program kurucuların endüstri sınıfı yazılımlara kolay erişim sağlayarak, Siemens'in fikirleri gerçeğe dönüştürmeye yardımcı olmak için erken bir müşteri olarak hareket ettiği ortak geliştirme fırsatları sunarak ve ölçeklendirmelerine yardımcı olmak için çözümlerini küresel pazarımıza bağlayarak inovasyonlarını hızlandırmalarına yardımcı olur.

Siemens Xcelerator Marketplace'deki satıcılar olarak, araçlarını tamamlayıcı tekliflerin yanına yerleştirebilir ve müşterilerin bunları test etmesini, birleştirmesini ve dağıtmasını kolaylaştırır. Siemens'in küresel endüstriyel kitlesine, ortak birlikte çalışabilirlik standartlarına ve ortak inovasyon fırsatlarına erişiyorlar. Tüm bunlar, endüstriyel yapay zekanın imalat sektöründe benimsenmesini hızlandıracak. Sonuçta, hızlı hareket eden fabrikalarla sonuçlanıyoruz - Formula 1 otomobilleri kadar hızlı değil, gereksiz israf olmadan verimli üretim yapacak kadar hızlı.