Ahmet Ö.
Moderasyon
- Konu Yazar
- #1
## Endüstriyel Yapay Zekada Bulut, Uç ve Saha Ortamlarının Önemi
Yapay zekanın (YZ) endüstrideki benimsenmesi arttıkça, üretim liderleri projelerine neden başlamaları gerektiği sorusunu stratejik olarak sorar hale geldi. Bu yaklaşım, YZ’nin hangi ortamda — bulut, uç veya saha — en etkili şekilde kullanılabileceğini belirleme sürecini güçlendirmekte.
Bulut ortamları, benzer ekipmanlardan gelen verileri birleştirerek daha geniş bağlam ve bütünsel modeller oluşturur. Büyük dil modelleri (LLM’ler) gibi yüksek hesaplama gücü isteyen uygulamalar için bulut idealdir.
### Endüstriyel YZ İçin Çevre Seçimi
- Bulut: Yüksek ölçeklenebilirlik ve bilgi birleştirme avantajı sağlar.
- Uç (Edge): Veriyi yerel tutup düşük gecikme süresi sağlar, sıkı kontrol gerektiren düzenlemeli sektörler için uygundur.
- Saha: Kesintili bağlantı durumları ve yüksek bant genişliği gereken mobil veya uzak noktalarda kullanılır.
Tek bir ortam tüm YZ uygulamaları için uygun değildir; başarı, iş değeri yaratacak spesifik problemleri hedefleyen projelerle mümkün olur.
### Endüstriyel YZ’nin Temel Dinamiği: Veri
Endüstriyel YZ için bulut, uç ya da saha ortamları farklılık gösterse de ortak payda veridir. Gerçek zamanlı veri erişimi olmasa bile, simülasyon modelleri bazlı endüstriyel YZ çözümleri çalışabilir ancak modellerin sürdürülebilirliği için veri erişimi gerekir.
Veri parçalanması, bağlam eksikliği, kalitesiz veri ve siber güvenlik riskleri YZ’nin tam potansiyelini kullanmayı zorlaştırır. Bu yüzden endüstriyel firmalar, YZ ajanlarının konuşlandırıldığı yerde veri erişimini sağlayan yönetim araçlarını benimsemeye yöneliyor.
### Modern Endüstriyel Veri Yapıları
Modern endüstriyel veri yapıları; IT ve OT ortamlarından tüm veri türlerini toplayıp bağlamsallaştırarak tek kaynaktan yönetim sunar. Çok sayıdaki nokta-nokta bağlantının yol açtığı siber riskleri azaltır ve veriyi şifrelenmiş tek bir iletişim noktası üzerinden geçirir.
- Hafif ve esnek yapısıyla uç cihazlarda ve Linux konteynerlerinde veri işleyerek uzak sahalarda dahi etkin çalışır.
- Hesaplama gücünü veri kaynağına yaklaştırarak toplam sahip olma maliyetini düşürür.
- Bulut, uç ve saha arasında kritik veri paylaşımını optimize eder.
### YZ Destekli Öngörücü Bakım Örneği
Altı koordineli YZ ajanıyla çalışan bir öngörücü bakım sistemi şöyle işler:
- Birinci ajan ekipman yapılandırmasını otomatik tanılar ve sağlık izleme ajanlarını devreye alır.
- İkinci ajan bu ajanları izler, doğruluğu korur ve yanlış alarmları önler.
- Üçüncü ajan anormalliklerin şiddetini değerlendirip arıza zamanını tahmin eder.
- Dördüncü ajan arızanın kök nedenini teşhis eder ve yedek parça siparişi verir.
- Beşinci ajan en uygun tamir zamanını planlar.
- Altıncı ajan diğer ajanların çalışmaları bağlamında üretim planında değişiklik önerir.
Bu yöntem, bakım süreçlerini reaktif müdahaleden finansal verimliliği artıran proaktif operasyon yönetimine dönüştürür.
