- Konu Yazar
- #1
💡 Tekrarlayan İşleri Otomatikleştirmek
Büyük ölçekli kontrol sistemi geçişleri, binlerce kontrol döngüsü, eski dosya, açıklama, grafik ve konfigürasyon kaydı gibi çok sayıda tekrarlayan mühendislik işi yaratır. Bu görevlerin çoğu, büyük miktarda veriyi tekrarlanabilir adımlarla işlemeyi içerir ve bu da onları yapay zeka için pratik kullanım durumları haline getirir.
📝 Eski Verileri Kontrol Açıklamalarına Dönüştürmek
Yakın zamanda yapılan bir geçiş projesinde, her biri bir kontrol döngüsünün nasıl çalışması gerektiğini açıklayan 1.000'den fazla kontrol açıklaması gerekiyordu. Gerekli veriler eski sistemde zaten mevcuttu, ancak çıkarılması, düzenlenmesi ve tutarlı bir Word belge şablonları setine aktarılması gerekiyordu. Bu iş daha önce Excel makrolarıyla yapılıyordu, ki bunlar etkili ancak yapımı yavaştır. Bu projede, bir yapay zeka modeline şablonlar ve çıkarılan eski sistem parametrelerinin bir tablosu verildi, ardından şablonları otomatik olarak dolduran bir komut dosyası yazması istendi.
Yapay zeka kullanımı, komut dosyasını geliştirme süresini tahmini bir veya iki günden dakikalara indirdi. Mühendislik ekibi komut dosyasını inceledi, proje verilerine karşı çalıştırdı ve bilgilerin doğru aktarıldığını doğrulamak için bir geri kontrol gerçekleştirdi. Aynı yaklaşım, büyük ölçekli revizyonları da kolaylaştırdı. Her açıklamaya bir alan eklemek veya kelimeleri değiştirmek, yüzlerce manuel düzenleme yerine yeni bir komut dosyası gerektirdi.
Bu kullanım durumu başarılı oldu çünkü görevin net girdileri, tutarlı bir şablonu ve mühendislik ekibinin doğrulayabileceği bir çıktısı vardı. Yapay zeka modeli, döngülerin nasıl çalışması gerektiğini belirlemiyordu; mühendisler kaynak bilgiyi sağladı, şablonu oluşturdu, istenen değişiklikleri belirtti ve nihai çıktıyı kontrol etti.
🔍 Eski Bilgileri Daha Erişilebilir Hale Getirmek
Kontrol sistemi geçişleri genellikle onlarca yıldır hizmette olan ekipmanları içerir ve belgeler eksik, güncel olmayan veya yalnızca basılı bir kılavuzun taranmış kopyası olarak mevcut olabilir. Pratikte bu, teknik bilgilerin bir klasörünün görüntülerden oluşan bir klasöre dönüşmesi anlamına gelebilir. Bir mühendis sayfa görüntülerini tek tek inceleyebilir, ancak belirli bir terimi hızlı bir şekilde bulmak için standart bir anahtar kelime araması kullanamaz.
Taranmış sayfaları okuyan bir yapay zeka modeli, bunları aranabilir bilgilere dönüştürebilir ve mühendislerin belirli terimleri veya donanım referanslarını daha hızlı bulmasını sağlar. Bu, her belge sorununu çözmez, çünkü eski bir kılavuz hala kurulu sistemle çelişebilir, ancak mühendisler bilgi aramak için daha az zaman harcar ve bulduklarını değerlendirmek için daha fazla zaman harcar.
💻 Metin Tabanlı Kontrol Dosyalarıyla Çalışmak
Birçok kontrol sistemi platformu, mantık veya konfigürasyon verilerinin XML veya HTML gibi komut dosyalarıyla ayrıştırılabilen ve değiştirilebilen formatlara aktarılmasına izin verir. Gerekli bir değişiklik tutarlı ve iyi tanımlanmış olduğunda, yapay zeka, mühendisin yüzlerce dosyaya uygulayan bir komut dosyası geliştirmesine yardımcı olabilir, modelin mevcut yapıyı ve amaçlanan değişikliği göstermek için dışa aktarılan mantığın temsili bir bölümünü kullanır.
Birçok dosyada yapay zeka tarafından oluşturulan bir komut dosyası kullanmak, çok mühendisli bir geçişte standardizasyonu da iyileştirebilir. İş bir ekip arasında bölündüğünde, mantık, etiketler ve belgelerde farklılıklar ortaya çıkabilir. Ortak bir komut dosyası bu varyasyonu azaltabilir ve bitmiş işi incelemeyi ve sürdürmeyi kolaylaştırabilir.
Yapay zeka kullanımı, görevin tanımlanmış bir değişikliği uygulamak yerine büyük miktarda eski bilgiyi yorumlamasını gerektirdiğinde daha az güvenilir hale gelir. Yapay zeka çıktısı her zaman doğru değildir. Bir ekip, tüm eski bir veritabanını bir modele beslediğinde ve gerekli parametreleri belirlemesini istediğinde, model gereksiz bilgi döndürebilir, değerlerin nasıl kullanıldığını yanlış anlayabilir veya önemli bağlamı atlayabilir. Yapay zeka, bir platformdan kontrol mantığını alıp önemli mühendislik incelemesi olmadan başka bir platform için çalışan mantığa otomatik olarak dönüştürecek kadar henüz güvenilir değildir.
Yapay zeka, operatör grafikleri oluştururken benzer sınırlamalara sahiptir. Yapay zeka tarafından oluşturulan bir ekran, istenen tüm bilgileri içerebilirken, yine de dağınık, gezinmesi zor veya operatör beklentileriyle tutarsız olabilir. Etkili bir operatör arayüzü tasarlamak hala mühendislik yargısı, süreç bilgisi ve operatörlerin sistemi nasıl kullandığına dair bir anlayış gerektirir.
🛠️ Yapay Zekayı Geçiş İş Akışına Nasıl Dahil Edersiniz?
Bir geçiş projesine yapay zeka dahil eden ekipler, beş saatlik bir işi otomatikleştirmek için on saat harcamaktan kaçınmak için küçük, ölçülebilir bir görev ve sınırlı bir örnekle başlamalıdır. Ekipler, yapay zeka kullanmadan önce kaynak verileri temizlemeli ve standartlaştırmalıdır, çünkü iki kod parçası aynı işlevi yerine getirebilirken çok farklı yapılar kullanabilir, bu da modelin bunları ayrı kullanım durumları olarak ele almasına neden olabilir.
Çevrimiçi bir yapay zeka modeli kullanmadan önce müşteri özel bilgileri proje materyalinden çıkarılmalıdır. Mümkün olduğunda, mühendisler ayrıca modelden doğrudan proje verilerinde değişiklik yapmak yerine bir komut dosyası oluşturmasını isteyebilir, ardından bu komut dosyasını çevrimdışı olarak gerçek verilere karşı çalıştırabilir.
Yapay zeka, kontrol sistemi geçişlerinde en iyi şekilde, görev dar, tekrarlayan ve incelenebilir olduğunda çalışır. En kullanışlı uygulamalar, yapay zekanın işi ölçekli olarak halletmesine izin verirken, kontrol mühendisleri verilerden, doğrulamadan ve nihai teknik kararlardan sorumlu kalır.
