Endüstriyel Otomasyonda Kendi Yapay Zeka Asistanınızı Getirmenin Değiştirdikleri

[Erkan Teskancan]

​

## Endüstriyel Otomasyonda Kendi Yapay Zeka Asistanınızı Getirmenin Değiştirdikleri

Yapay zeka (YZ) destekli otomasyon, uzun yıllardır tedarikçilerin sunduğu özel asistanlar veya chatbotlar olarak görülüyordu. Ancak bu yaklaşım hızla değişiyor; artık yapay zeka, işletmelerin kendi getirdiği bir kaynak haline geliyor.

Büyük dil modelleri (LLM'ler), felsefi bir anlamda gerçek bir "zeka" değildir; onlar birer hesaplama gücüdür. LLM'ler, veri işlemeyi sağlayan gelişmiş silikon düzenlemelerinden ibarettir ve onları "zeki" olarak nitelendirmek, bilgisayar çiplerinin "zeki" olup olmadığını sormak kadar anlamlıdır.

### Yapay Zeka ve Hesaplama Gücü

LLM'ler hesaplama aracı olarak görüldüğünde, yazılımlar belirli bir işlemciye bağlı olarak satın alınmaz. Aynı şekilde ERP sistemleri, elektrik sağlayan firmaya bağlı olmadan kullanılır. Burada işlem gücü, müşterinin kendi altyapısından — yerel, bulut veya mevcut sistemleri üzerinden — getirdiği bir bileşendir.

Bu durumda, tesis operatörleri de tıpkı günümüzde akıllı telefonları veya e-postayı kullandıkları gibi, erişilebilir yapay zekayı kullanacaklardır. Ayrıca, tek bir tedarikçinin yapay zeka uygulamasına bağımlı kalmadan, otomasyon sistemleri, Claude, ChatGPT ya da geleceğin diğer araçları gibi herhangi bir yapay zekanın kullanabileceği düzgün yapılandırılmış veri sağlayacaktır.

### Veriyi Beslemek Öncelikli

Gerçek soru artık "Yapay zeka ajanımı hangi verilerle beslemeliyim?" sorusuna dönüşüyor.

### Üç Temel Yol

Günümüzde çoğu YZ çözümü, her uygulamanın kendi yerleşik ajanını içermesiyle çalışır. Bu basit ancak sınırlayıcıdır; böyle bir ajan sadece tedarikçinin bildiği bilgilere erişebilir, bakım kayıtları, ERP verileri veya gerçek üretim KPI'larına erişimi yoktur.

• Yerleşik ajanlar: Bugün mevcut olan, ancak tek bir yazılım içinde kısıtlı çalışan sistemler.
• API tabanlı etkileşimler: Kendi yapay zeka ajanınızın her şeyle iletişim kurmasını sağlayan, esnek ama veri yapısı açısından karmaşık modeller.
• Hibrit model: Ajanınızın, tedarikçi sistemlerle konuştuğu ve tedarikçi sistemlerin, yapay zeka tarafından tüketilmek üzere optimize edilmiş iç ajanlar kullandığı sistemler.

Bu üçüncü yaklaşım, hızla benimsenen ve "ajanınızı beslemek" kavramını anlamlı kılan modeldir.

### AI Özelliklerinden Çok Veri Önemlidir

Yapay zeka ajanları, beslendikleri verinin kalitesi kadar faydalıdır. Yapılandırılmamış ve karmaşık veri ile kötü sonuçlar alınabilir, ancak doğru ve anlamlı veri ile gerçek yapay zeka değeri açığa çıkar.

Endüstriyel otomasyon, PLC sinyalleri, hata kodları, döngü süreleri, sensör davranışları, video akışları ve HMI etkileşimleri gibi zaman duyarlı yoğun telemetri içerir.

Günümüz uzaktan izleme araçları, döngü anomalileri, sensör titreşimleri, kesinti zamanları, hata lojikleri ve çevresel düzensizlikler gibi yapay zeka ajanlarının ihtiyaç duyduğu verileri kaydeder.

### Teknik Özellikler: Olis Robotics Uzaktan İzleme Yazılımı

• PLC sinyalleri, hata kodları, döngü süreleri ve video beslemeleri gibi verileri yapılandırır
• Anlamsal çerçeve ve bağlamsal ipuçlarıyla veri sunar
• Yapay zekanın anlaması için veriyi düzenler

Bu tür sistemler, sesli komutlarla HMI üzerinde buton ekleme veya çıkarma gibi otomasyon işlemlerinde kullanılabilir. Yapay zeka ajanı da doğru veriyle beslenince kendi kendine görevleri yerine getirir.

### Uzaktan İzleme ve Yapay Zeka Beslenmesi

Ham veriyi bir uzmandan veya VPN erişimi ile bir mühendise iletmek yerine, ilgili veriye doğrudan kendi büyük dil modelinizi (LLM) yönlendirebilirsiniz. YZ ajanı anormallikleri tespit eder, olası nedenleri önerir ve dahili KPI veya iş hedefleriyle çapraz kontrol yapar.

### Üreticilere Daha Fazla Kontrol

Kendi yapay zeka ajanını getirmenin en büyük avantajı, endüstri kullanıcılarına kontrolü geri vermesidir. Kullanıcı istediği LLM'i seçebilir, analiz derinliğini ve maliyetini kontrol edebilir, tedarikçi yapay zeka yol haritalarına bağlı kalmaz.

YZ bir girdi olarak kontrol edildikçe, otomasyon sistemleri ERP ile entegre edilip operasyonel veri ile iş bağlamı birleştirilebilir; böylece üçüncü taraflara veri teslim etmekten kaynaklanan riskler azalır.

### Özet

• Yapay zeka satın alınan bir ürün değil, sizin veri işleyebilen yazılımınızdır.
• Yapay zeka ajanları fabrika beyniniz değil, getirdiğiniz hesaplama gücüdür.
• Temiz, yapısal ve anlamlı verileri besleyen sistemler tercih edilmelidir.
• Böylece herhangi bir tedarikçinin LLM'si cihazları teşhis, raporlamalar oluşturur ve dijital ekosisteminize entegre olur.

Bu yeni yaklaşım, endüstriyel otomasyonun dijital dönüşümünde önemli bir kilometre taşıdır ve kullanıcıların yapay zeka ile daha etkin işbirliği kurmasını sağlar.