Yapay Zekanın İmalat Alanındaki Geleceğini Değiştiren Üç Gelişme

Günümüzdeki fabrikalar, endüstriyel robotların insan işçilerin hareketlerini ve görünüşe bakılırsa amaçlarını taklit ettiği, fütürist görünümlü otomasyon kovanları olarak düşünülebilir.

Bugünün robotları, insan benzerlerinden daha hızlı ve güvenilir çalışmakla kalmıyor, aynı zamanda mikroskobik hassasiyetli montajlar gibi insan kapasitesinin ötesindeki görevleri de gerçekleştirebiliyor. Yine de bu robotların birçoğu göründükleri kadar zeki değildir. Yani insanlardan daha becerikli olabilirler ancak sadece sınırlı görevleri yürütmek üzere programlanmışlardır. Robotların birçoğu insanlara yakın mesafede güvenli bir şekilde çalışamaz ve bu robotların kelimenin tam anlamıyla ya bir kafese yerleştirilmesi ya da insan meslektaşları emniyette olacak şekilde, düzenlenmesi gerekir.

Teknoloji olgunlaştıkça ve maliyetler azaldıkça, aynı zamanda imalatçılar yapay zeka algoritmalarının karmaşık kararlar verebileceği uygulamalar keşfettikçe, yapay zeka da imalattaki yerini daha yeni yeni bulmaya başladı. Ayrıca, yapay zeka yaygın hale geldikçe, bunun imalat alanındaki geleceği yükselen piyasalarda halihazırda uygulanabilir hale geliyor; bu durum gerek daha iyi sensör kapasitesi, gerekse fabrika dışından neye ne zaman ihtiyaç duyulacağını tahmin etmek gibi konuları gözler önüne seriyor.

1. Yapay Zekanın Yeni Piyasalardaki Yükselişi

İmalatta, sermaye yatırımları yüksek, kar marjları ise ekseriyetle düşüktür. Bu koşullar birçok imalat işinin düşük ücretli ülkelere kaymasına neden olmuştur. Zira bu ülkelerde, insan kaynağı maliyetleri çok düşük olduğundan, yapay zekaya ve ilgili otomasyona sermaye yatırımını doğrulamak zordur. Ancak Hindistan gibi ülkelerde yaşam standartlarının ve ücretlerin artması, yapay zekayı daha çekici hale getirmiştir. Aslında Çin, halihazırda imalat ve e-ticaret alanında yapay zekaya önemli yatırımlar yapmaya başladı bile.

Tıpkı otomasyon yüzünden işlerini kaybeden ABD’li işçilerin feryat figan etmesi gibi, şimdi aynı şey Çin’deki fabrikalarda oluyor. Robotlar kısa vadede birçok işçinin yerini alacak olsa da sonunda bu işçiler daha yüksek seviyede tasarım, programlama ve bakım görevlerini gerçekleştirmek için yeniden eğitilecekler.  Ancak asıl itici güç, yapay zekanın sadece görevleri otomatikleştirmesi değil, tepeden tırnağa yeni iş süreçlerine imkan vermesi olacaktır; örneğin, bireysel müşteri gereksinimlerini karşılamak üzere ürünlerin isteğe göre biçimlendirilmesi.

2. Daha Hassas Makine Algıları Daha Güvenli İş Yerleri Anlamına Geliyor

Yapay zekanın kökeni 1950’lerdedir; ama tasarlanmış programlama olmadan anlamlı modeller keşfetmek için, ancak bir veri kütlesi üzerinde çalışmasına izin verilebilecek makine öğrenimi algoritmalarının gelişmesiyle, yaygın kabul görmüştür. NVIDIA Derin Öğrenme Enstitüsü müfredat geliştiricisi Michael Mendelson, “Esnek algoritmalar olmadan, bilgisayarlar sadece onlara söylediklerimizi yapabilir,” diyor. “Özellikle algı gerektiren birçok görev, kurala dayalı talimatlara dönüştürülemez. İmalat bağlamında ise daha çok ilgi çeken uygulamaların bazıları algı gerektirecek,” diye ekliyor. Bu durum fabrikalardaki robotları daha yetenekli, insanlarla daha iyi iletişim kurabilecek ve insanlardan talimat alabilecek hale getirecektir.

Yapay görüş bu uygulamalardan biridir. İnsan gözünden kat kat hassas kameralar geliştirmek işin kolay kısmı oldu. Yapay zekanın buna katkısı ise, giderek artan faydasıyla, görüntüleri anlamlandırma yeteneğidir.Silikon Vadisinin kıdemlilerinden Andrew Ng’nin kurduğu Landing.ai adındaki genç yenilikçi şirket, hassas kalite analizi gibi imalat sorunlarına odaklanıyor. Bu şirket, oldukça küçük örnek görseller üzerine eğitilmiş bir makine öğrenimi algoritması kullanarak, insan görüşünün çok ötesindeki çözünürlüklerde, devre kartı gibi ürünlerdeki mikroskobik hataları bulmak için yapay görüş araçları geliştirmiştir.

Bu mikro düzeyde bir zorluktur. Makro düzeyde bir sorunsa, bir robotu etrafında olup bitenleri algılayabilecek şekilde eğitmektir; ki böylece aksaklıkları ya da tehlikeleri önleyebilsin. Bu, gerçek dünyada yakında benimsenecek sürücüsüz araç problemine benzer bir durumdur. Fabrikalarda, malzemeleri ve bitmiş ürünleri taşımaları için akıllı, sürücüsüz forkliftler e ve taşıyıcılara yeni roller verilmesi ihtimali bulunuyor.

Robotlar genellikle sabittir, ancak kendi çalışma alanlarında dolaşırken bile diğer nesnelere ya da insanlara çarpma tehlikeleri vardır. Yapay görüş ya da hareket sensörleri, olası bir engel çıkması halinde robotların yaptığı işi durdurmalarını sağlayabilir. Ancak, insan meslektaşlarıyla birlikte verimli bir şekilde çalışabilen iş birliği yapan robotlar yani “cobot”lar giderek daha fazla talep görüyor. Yapay zeka, bu robotların insanlardan, robotun orijinal programlamasında öngörülmeyen yeni talimatlar almasını sağlıyor. Bunun için robotlarla insanların ortak bir dile ihtiyacı var, bu giderek sadeleşen bir konuşma olabilir. Bu kavram zaten Rochester Üniversitesi’nde ve MIT’de tanıtılmıştır.

Mendelson, “Biz insanlar, binlerce yıldır birbirimize bir şeyleri sözlü anlatıyoruz, yazılı anlatımsa, çok daha yeni ve kullanılması zor bir teknoloji,” diyor. ‘Belki de yazarken yeterince kuramayacağımız kavramsal iletişime, robotlarla konuşarak imkan veriyoruz,” ifadesinde bulunuyor.

3. Tedarik Zincirinde Yapay Zeka ve Bundan Ötesi

Yapay zeka, robotların insanlarla iş birliği yapabilme kapasitesini kesinlikle artırıyor ve kolaylaştırıyor. Ancak, robotik alanıyla hiçbir ilgisi olmayan alanlarda da etkili olacak. Örneğin, tedarik zincirinde algoritmalar, makroekonomik döngüleri, siyasi gelişmeleri ve hatta hava modellerini hesaba katarak, zaman boyunca ürünlerin talep modellerini, coğrafi piyasaları ve sosyo-ekonomik tabakaları algılayabilir. Sonuç, ham madde tedarikini, istihdamı, finansal kararları, envanteri, teçhizat bakımını ve enerji tüketimini etkileyebilecek bir piyasa talebi tahmini olabilir.

Yapay zeka, fabrikadaki aletlerin işletme koşullarını ve performansını takip eden, arızaları ve hatalı çalışmaları tahmin etmeyi öğrenen ve önleyici adımlar atan ya da öneren sensörlerle birlikte teçhizat için öngörücü bakım açısından da giderek önem kazanıyor. Kırk yıldan uzun süredir yapay zeka ticareti yapan FICO makine öğrenimi yöneticisi Som Shahapurkar, “Diğer sektörlerde bu zaten kolaylıkla anlaşılır,” diyor ve ekliyor: “Bu uygulama, otomobil sahipleri için içerikli tüketici e-postası alarmları oluşturmaktan, Facebook ve Google sunucu çiftliklerinde bulunan “yapraklardaki” arızaları tahmin etmeye kadar farklı alanlara yayıldı.”

Verilerin çoğu, sadece fabrikadaki değil, ayrıca tedarikçilerin tesislerindeki işleme teçhizatlarında yerleşik sensörlerden gelecek. Bu sensörler, envanterlerdeki parçaları ve başlangıçtaki diğer girdileri takip eder, dağıtımcılardaki ve perakende satış mağazalarındaki ürün kalitesi sorunlarını izler.

Yapay zeka aslında, imalatçıların ürünleri hazırlamadan önce talebi tahmin etmelerine yardımcı olacak ipuçları sağlar. 2010 yılında, bilişim profesörü Johan Bollen ve Indiana Üniversitesi’ndeki meslektaşları, algoritmaların borsa hareketlerini tahmin etmeye yetecek hassasiyette okuyabildiklerini ve yorumlayabildiklerini gösterdiler. Bollen, “Tüketiciler, özellikle artık her gün Google ve Amazon’un yapay zeka asistanlarıyla sohbet ederek duygularını aktarıyorken, ürünler ya da hatta belirli markalar için talebi tahmin etmek üzere, benzer duygu analizleri kullanılabilir,” diyor. Bollen’in yakın zamandaki çalışmalarının çoğu siyasi fikirler üzerine sosyal medya etkisine odaklanmıştır ancak kendisi tüketici davranışı üzerine de çalışmıştır.

Yine de yapay zekayı destekleyenler, teknolojinin sadece otomasyonun evrimleşmiş bir hali, Dördüncü Endüstriyel Devrimin kaçınılmaz bir sonucu olduğunu öne sürüyor. Yapay zeka bir şeyler yaratmakta, bunları daha iyi ve daha ucuz hale getirmekte etkin olabilir. Ancak, zevklerdeki ve taleplerdeki beklenmeyen değişikliklerle başa çıkma ya da bir şey yaratıp yaratmamaya karar verme konusunda, insan zekasının yerini alabilecek hiçbir şey bulunmuyor.