Yapay zeka birçok endüstri alanında kendini kanıtlamıştır. Almanya'nın Tornacılar Derneği üyeleri de giderek veri tabanlı yöntemlerin üretim süreçlerini nasıl destekleyebileceği konusunda düşünmeye başlamaktadır.
Torna parçaları üretiminde yapay zeka (YZ), gelişmiş yapılar, sıkı toleranslar ve yüksek deneyim payı ile karşılaşmaktadır. Potansiyeli, verileri analiz ederek ve kalıpları tanıyarak süreçleri daha istikrarlı, şeffaf ve verimli hale getirmekte yatmaktadır. Böylece, işleme süreçleri, kalite özellikleri veya parametreler arasındaki ilişkiler temsil edilebilir.
Almanya'nın Tornacılar Derneği'nde de torna parçaları üreticileri, makine üreticileri ve yazılım sağlayıcıları, somut uygulama olanakları, gereklilikler ve sınırlamalar hakkında tartışmaktadır. Dernek müdürü Werner Liebmann, "Bu tüm görüşmelerde aynı sonuca varıyoruz" diyerek vurguluyor: "Yapay zekanın faydasını ortaya çıkarabilmesi için sorumluların önce net hedefler belirlemesi, süreçlerini düzgün bir şekilde tanımlaması ve özellikle güvenilir verilere erişim sağlaması gerekmektedir."
Yapay zekanın ölçülebilir faydası odak noktasıdır
Bazı dernek üyeleri yapay zekayı zaten üretken bir şekilde kullanmakta, diğerleri ise konuyu bilinçli olarak adım adım yaklaşmaktadır. YZ'nin bir amaç olmaktan çok, ölçülebilir fayda sağladığı yerlerde destekleyici olması gerektiği konusunda bir görüş birliği vardır. Bu, büyük veri setlerinin bulunduğu, tekrar eden kararların alındığı veya deneyim bilgisine erişimin zor olduğu alanları kapsamaktadır. Aynı zamanda, YZ'ye giden yolun zorlu olduğu da açıktır. Veri yapılandırma, sistem uyarlama ve eğitim için gereken çaba yüksektir. Standart çözümler nadirdir, birçok uygulama bireysel modifikasyonlar gerektirmektedir. Ayrıca, sınırlı insan kaynakları ve veri güvenliği ile şirket içi kuralların net bir şekilde tanımlanması gerekliliği de vardır.
Birçok torna parçaları üreticisi, YZ kullanımında insan gücünün makine ile değiştirilmesini değil, görevlerin kaydırılmasını görmekte. Rutin işler otomatik olarak desteklenirken, çalışanlar daha karmaşık görevlerde daha fazla katkıda bulunabilmektedir. Önemli olan, kararların izlenebilir kalması ve sorumluluğun insanda olmasıdır. Kabul, sorumluların çalışanları erken dahil ettiği ve iş günlükleri için faydayı ilettiği yerlerde ortaya çıkmaktadır.
Yazılım sağlayıcıları açısından YZ, mevcut dijital sistemlerin radikal bir kırılması değil, bir evrimi olarak görülmektedir. Yapılandırılmış üretim, kalite ve süreç verileri temel oluşturmaktadır. YZ, bunların analizini hızlandırmakta ve ilişkileri görünür hale getirmektedir. Ancak gerçek öğrenme süreci işletmede gerçekleşmektedir: Şirketler mevcut çözümlerini gerçek süreçlere uyarlamalı ve bunları uygulama ile geliştirmelidir.
Kesin olan bir şey var: YZ kullanımının artmasıyla birlikte teknik karmaşıklık da artmaktadır. Stabil sistemlere bağımlılıklar artmakta, müdahale olanakları değişmektedir.
Uzmanlık, deneyim ve insan yargısı yine de önemini korumaktadır. Yapay zeka bu yetenekleri tamamlamakta, ancak yerini almamaktadır.
Hesaplamadan üretime
Pratik uygulamada, birçok torna parçaları üreticisi başlangıçta net bir şekilde tanımlanmış uygulama alanlarına odaklanmaktadır. Genellikle doğrudan işleme süreçleri değil, yüksek veri payı ve tekrar eden süreçlerle tamamlayıcı faaliyetler ön plandadır. Örneğin, Julius Klinke GmbH & Co. KG'de ilk YZ girişimleri, teknik hesaplama, makine yerleşim planlaması ve idari görevlerde kullanılmaktadır. Genel müdür Julius Klinke'nin hedefi, daha hızlı güvenilir sonuçlara ulaşmak ve karar alma süreçlerini hazırlamaktır. Teknolojinin destekleyici rolünü vurgulamakta: "Son karar insanda kalmalıdır. YZ bize sağlam bir yönlendirme sağlamalı, zorunluluk değil." 
EZU-Metallwaren GmbH & Co. KG bir adım daha ileri gitmiştir - burada yapay zeka zaten üretimde kullanılmaktadır. Odak noktası makine öğrenimi ve sanal kalite kontrol üzerinedir. YZ destekli sistemler süreçleri izlemekte, seri üretimi stabilize etmekte ve israfı azaltmaktadır. Genel müdür Andreas Zumkeller, faydayı net bir şekilde ölçülebilir olarak tanımlamaktadır: "Daha yüksek makine çalışma süreleri ile daha az hatalı parçaya ve daha düşük alet ve personel maliyetlerine sahibiz." Aynı zamanda, bu yola ulaşmanın öğrenme aşamaları ile şekillendiğini ve net hedef tanımlarının başarının belirleyicisi olduğunu belirtmektedir.
Wilhelm Schauerte GmbH & Co. KG'de odak şu ana kadar doğrudan üretim üzerinde daha azdır. Stefan Schauerte, somut etkileri şöyle anlatmaktadır:
"Örneğin, son hesaplamada süreç bugün tamamen otomatik olarak yürütülmektedir." Ayrıca, kontrol planlaması, fabrika test ürünlerinin karşılaştırılması ve giriş faturalarının kontrolü gibi alanlarda YZ, çalışanlarını desteklemektedir. Genel müdürün ilk aşamadaki hedefi, rutin işleri azaltmak ve böylece daha karmaşık görevler için kapasiteleri serbest bırakmaktır.
Bilgi yönetiminden kalite güvenceye kadar
Maier GmbH & Co. KG, şu ana kadar yalnızca noktasal olarak yapay zeka kullanmaktadır. İlk uygulamalar, tesislerin ayarlanması ve sistematik hata düzeltme ile ilgilidir. Genel müdür Thomas Braun, bununla birlikte bilgi yönetimi konusunda beklentilerini birleştirmektedir. "Umarım, süreçlerde sorunlar ortaya çıktığında doğru bilgileri daha iyi arşivleyebilir ve daha hızlı bulabiliriz," diyor. Aynı zamanda, Braun mevcut çözümlerin sınırlamalarına da dikkat çekmektedir. Birçok uygulamanın bireysel olarak uyarlanması gerektiği, bu durumun zaman ve kaynak bağladığı belirtilmektedir. Ancak Braun, uzun vadede bunun bir alternatifi olmadığını ifade etmektedir: "Otomasyon ve YZ, Almanya'daki endüstriyel üretimi sürdürmek için merkezi gerekliliklerdir."
Gewatec GmbH & Co. KG, tüm değer zinciri boyunca KI uygulama alanları görüyor. Yazılım sağlayıcısı, üretim planlaması, işletme veri toplama ve kalite güvence gibi alanlarda KI destekli analizler üzerinde çalışıyor. Satış müdürü Peter Bauer, mevcut verilerin birleştirilmesinin sağladığı ek değeri özellikle vurguluyor: “KI, göstergeleri daha hızlı analiz etme ve zaten eylem önerileri çıkarma konusunda yeni olanaklar sunuyor.” Ancak, belirleyici öğrenme süreci işletmede gerçekleşiyor. Sistemler, gerçek süreçlere uyum sağlamalı ve her uygulama ile birlikte gelişmelidir.
Rekabetçilik için önemli bir yapı taşı
Yapay zeka sadece üretimi değiştirmekle kalmayacak, aynı zamanda endüstriyel değer yaratımının çerçeve koşullarını da etkileyecek. Parçaların ve üretim süreçlerinin dijital modelleri önem kazanıyor ve tedarik zinciri boyunca kullanılabiliyor. Tornavida endüstrisi için, mesele artık 'olup olmama' değil, 'ne zaman' ve 'anlamlı bir şekilde nasıl' olduğu sorusudur. Aynı zamanda pratik, KI'nın kısa vadeli bir verimlilik aracı olmadığını gösteriyor. Veri yapılandırma, uyarlama ve eğitim için gereken çaba yüksek kalıyor, özellikle küçük ve orta ölçekli işletmeler için. Eksik standartlar ve kıt kaynaklar kullanımı yavaşlatıyor, ancak aynı zamanda harekete geçme baskısını artırıyor.
Alman Tornavida Endüstrisi Derneği'nin yöneticisi Werner Liebmann özetliyor: “Yapay zeka bir amaç değil.”
Ancak, Almanya'daki endüstriyel üretimi ekonomik olarak sürdürmek için önemli bir yapı taşı olabilir. Gerçekçi hedefler, nitelikli çalışanlar ve yenilik dostu çerçeve koşulları gereklidir.
İletişim:
