- Konu Yazar
- #1
Küreselleşme, iş gücü eksiklikleri, tedarik zinciri sorunları ve sürdürülebilirlik baskıları, üreticiler için karmaşık bir tablo oluşturuyor. Bu koşullarda üreticiler, kaliteyi artırmak, hurdayı ve emisyonları azaltmak ve verimliliği korumak zorunda, ancak çoğu zaman bu hedeflere ulaşmak için gerekli personel ve uzmanlıktan yoksun kalıyor.
Dijital çözümler burada devreye giriyor. Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) teknolojileri, operasyonel mükemmeliyet için gereksinimleri karşılamada önemli avantajlar sağlıyor. Fakat çoğu görünür AI uygulaması, yüksek işlem gücü gereksinimi ve ölçeklenme ihtiyaçları nedeniyle bulut teknolojisine dayanıyor. Endüstriyel ortamlarda gecikme, kötü bağlantı, güvenlik riskleri ve maliyetler bulut kullanımını pratik olmaktan çıkarıyor. Gerçek zamanlı geri bildirim gerektiren üretim hatlarında bulut altyapısı gerekli performansı sunamıyor.
### Endüstride Bulut AI ve Edge AI Farkları
- Bulut AI uygulamaları gecikme, bağlantı sorunları ve güvenlik nedeniyle birçok endüstriyel uygulama için uygun değil.
- Edge AI, veriyi yerinde işleyerek gecikmeyi minimize eder ve bulut bağlantısına olan bağımlılığı ortadan kaldırır.
Üretimde AI ve ML’den yararlanmak, uzman personel bulundurmaktan çok doğru yerel platform ve iş ortağı ile hareket etmeyi gerektiriyor. Bu nedenle, fabrikalarda gerçek zamanlı ve otonom AI sistemleri için endüstriyel bilgisayarlarda (IPC) yerel AI çözümleri öne çıkıyor.
### Yerinde AI Kullanımı Zorunlu Hale Geldi
Gerçek zamanlı endüstri AI döngüleri, veriyi yakalar, analiz eder, karar verir ve sonucu kontrolörlere ileterek anında müdahaleyi sağlar. Örneğin, bir üretim hattında saniyede 30-100 görüntü alan bir kamera için milisaniyelerin önemi büyüktür. Bulut bağlantısındaki gecikmeler hurda, üretim kesintisi veya güvenlik risklerine neden olabilir.
Yer seçimi de bağlantı sorunlarını artırır; madencilik ve petrol gibi uzak yerlerde bulut erişimi sınırlıdır ve bağlantılar güvenilmez olabilir. Üretim hattının kritik AI araçları buluta bağlıysa, bağlantı kesildiğinde üretim durur.
Güvenlik ve maliyet de bulut AI kullanımını sınırlayan diğer faktörlerdir. Üretim verilerinin buluta gönderilmesi birçok firmada kabul edilmez, ayrıca yüksek bant genişliği gerektiren veri transferi ciddi maliyetler doğurur.
### Site İçi İşlem Avantajları
- Veriler tesis dışına çıkmadığı için gecikme azalır.
- Operasyonel maliyetler düşer.
- Veri gizliliği ve güvenlik gereksinimleri karşılanır.
Sonuç olarak, birçok firma bulut AI’yı atlayarak, entegre AI hızlandırıcıya sahip amaca yönelik IPC’lerde endüstriyel AI çözümlerini tercih ediyor.
### Endüstriyel AI için Doğru İşlemciler
Edge AI için tasarlanmış işlemciler, endüstri için optimize edildi. Geleneksel GPU’lar eğitimde iyi performans verirken, edge AI işlemciler gerçek zamanlı çıkarımda yüksek verim sağlar. Emerson’un yeni nesil endüstriyel PC’lerinde kullanılan SiMa.ai MLSoC platformu, bu işlemci nesline örnektir.
### SiMa.ai MLSoC Özellikleri
- Gerçek zamanlı kapalı döngü kontrolü sağlar.
- Üretimde anında varyasyon tespiti ve müdahale olanağı sunar.
- Bulut bağlantısına ihtiyaç duymadan çalışır.
- Yüksek görüntü işleme hızına uygun ve düşük güç tüketimli.
### Endüstriyel AI için Uygun Platform
Endüstriyel AI için uygun platform gereklidir. Emerson’un PACSystems nesil IPC’leri; zorlu koşullara dayanıklı, fan kullanmadan soğutma yapabilen, uzun ömürlü ve kararlı performans sunar. Bu cihazlar, üretim ortamındaki toz, titreşim, nem gibi etkenlere karşı dayanıklıdır.
### PACSystems IPC Özellikleri
- Sürekli çalışma için tasarlanmış.
- Çok çekirdekli x86 işlemci ile AI hızlandırıcı entegre.
- Güvenilir, tahmin edilebilir performans.
- Düşük ısı ve güç tüketimi.
- Uzun donanım kullanım ömrü.
### Doğru İşlemci ve Platformun Önemi
Bu donanım kombinasyonu, gerçek zamanlı kapalı döngü zekası ile üretim süreçlerini hatalardan önce düzelterek verimliliği artırır. AI işlemcisi yüksek performanslı çıkarım yaparken, IPC veri ön işleme, protokol uyumluluğu ve görselleştirme işlemlerini yönetir.
### Saha Uygulaması: Boru Sarma Görüntüleme Sistemi
Termoplastik boru üreticisi, boruların bantla sarımını izlemek için endüstriyel AI görsel denetim sistemi kurdu. Bant yerleşimi hataları yapılandırmayı zayıflatırken, insan denetimi yavaş ve tutarsızdı. Yeni sistem AI’nın gerçek zamanlı analizleriyle sarımı kontrol ediyor ve hatayı önleyerek hurda oranını neredeyse sıfırladı.
Bu çözüm, farklı çaplardaki boruları denetleyebilmekte ve üretim hattına minimal alan eklemekte. Ayrıca, AI kayıtları kalite ve uyum belgeleri için video kaydı sağlar.
### AI Uygulamalarının Sektörlere Yaygın Kullanımı
- Lazer kaynak hizalaması ve kalite kontrol
- Otomotiv yapıştırıcı uygulamaları
- Yaşam bilimleri paketleme ve infüzyon torbası kontrolü
- Petrol ve gaz yanma ve sızıntı tespiti
- Madencilik cevher analizleri
- Geri dönüşüm bantları ve ayırma optimizasyonu
Bununla birlikte AI hareket kontrolü ve tahmine dayalı bakım gibi uygulamalar da gelişmektedir.
Sonuç olarak, yerinde AI çözümleri üretimde kaliteyi artırırken, maliyetleri düşürmekte ve iş sürekliliğini sağlamaktadır.
