Yapay Zeka Fabrikayı Anladığında: Endüstride Yeni Bir Dönem

[Erkan Teskancan]

​

## Yapay Zeka Fabrikayı Anladığında: Endüstride Yeni Bir Dönem

Operasyon teknolojileri (OT) kritik bir dönüm noktasında. Son yıllarda, süreç üreticileri sensör ekipmanlarının maliyetlerindeki düşüş ve yeteneklerindeki artış sayesinde, fabrikada daha önce hiç olmadığı kadar çok alanı izleyip kontrol ediyor.

Yeni nesil sensörler, OT ekiplerinin manuel olarak analiz etmeye çalıştığından çok daha hızlı biçimde yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler üretiyor. Bu durum, veri yönetimi ve işlenmesi konusunda yeni yaklaşımlar gerektiriyor.

OT ekipleri verinin değerini anlamaya başladı. Uzun süre fazla veri topladıklarını düşünüp yönetiminde zorlanırken, yapay zeka araçları veri bolluğunu anlamlı ve uygulanabilir bilgiye dönüştürmenin yollarını gösterdi.

Bugün birçok yapay zeka yazılım uygulaması büyük veri kümelerinin üzerinde etkili biçimde çalışıyor. Fakat OT gibi kesintisiz çalışma süresi, risk azaltma, deterministik kontrol döngüleri ve temel mühendislik prensiplerine dayanan alanlarda yapay zekanın kullanımı farklı zorluklar doğuruyor.

### Operasyon Teknolojilerinde Yapay Zeka Zorlukları

Generatif yapay zekanın yükselişi, büyük modellerin bilgiyi sentezleme ve özetlemede ne kadar başarılı olduğunu gösterdi. Ancak termodinamik, ekipman tasarım sınırları, kütle ve enerji dengesi, kontrol döngüsü parametreleri ve güvenlik kilitleri gibi fiziksel gerçekliklerle bağlı olmadan yapay zeka, süreç gerçekliğiyle çelişen önerilerde bulunabilir.

Bu tür hatalar, gerçek zamanlı ve kritik OT ortamlarında operatör güveninin zedelenmesine, gecikmiş kararlara ve risk artışına yol açabilir.

### AI Destekli Görünürlük ve Tahmin Yeteneği

OT ekipleri giderek karmaşıklaşan pazar dinamiklerinde yapay zekadan, mevcut kabiliyetlerinin ötesinde görüş ve tahmine dayalı analizler bekliyor. Bu sayede yenilik fırsatları artarken, operasyonel verimlilik yükseliyor.

Yapay zeka uygulamalarının doğru ve faydalı sonuçlar sunması için, hesaplamalı gerçeklerle yapay zekanın üst düzey zekasının birleştirilmesi gerekiyor. Böylece operatörlerin AI ile üretim sistemleri arasında etkin iletişimi sağlanıyor.

### Endüstriyel AI'nın Önemi

Sınırsız yapay zeka doğru sonuç vermez. Örneğin, vardiya değişiminde yeni operatörün önceki vardiyadaki durumu basitçe sorması gibi özgür ve açık uçlu sorular, anlamsız veya alakasız veri çıkmasına neden olabilir.

Gürültülü ve ilgisiz veriler operatörün yapay zekaya güvenini azaltır. Bu nedenle endüstriyel AI, alan uzmanlığı ve fiziksel kurallarla desteklenen, dar kapsamlı ve bağlamsal öneriler sunmak zorundadır.

### Endüstriyel Yapay Zeka Özellikleri

• İlkeler bazlı: Fizik, kimya, ekipman tasarımı ve kontrol sınırları gibi değişmez temel prensiplere dayanır
• Persona odaklı: Operatör, bakım mühendisi ve proses mühendisi gibi farklı kullanıcı rollerine özel öneriler sunar
• Operasyonel bağlama uygun: Fabrika, ünite, ekipman ve kontrol döngüsü hiyerarşisine göre uyarlanır
• Bağlamsal veri kullanımı: Ham ve yapılandırılmamış verilerle çalışabilir, ancak anlamlı veri ile performansı artar

### Endüstriyel AI İçin Veri Altyapısı

Güçlü bir veri altyapısı gereklidir. Bu amaçla birçok kuruluş, veri hareketini kesintisiz ve bağlamsal şekilde sağlayan veri ağı (data fabric) tabanlı bir işletme operasyon platformu kuruyor.

Bu platform, veriyi sahadan sanala ve buluta kadar akıcı şekilde taşıyarak endüstriyel AI'nın efektif çalışmasını destekler.

### Sonuç

En gelişmiş otomasyon sağlayıcıları, AI araçlarını ilkeler ve sektör bilgisiyle entegre ederek operasyonel yapay zekayı daha güvenilir ve ölçeklenebilir kılmaktadır. OT modernizasyonunu veri entegrasyonu ve kapsamlı veri ağı üzerine kurmak, rekabette avantaj sağlayacak yeni bir endüstri döneminin kapısını aralıyor.

Bu gelişme, önümüzdeki yıllarda başarılı firmanın temel unsurlarından biri olacak.