Geleceğin dünyası, Endüstri 4.0 ile birlikte atılan dijital temeller üzerinde yükseliyor. Yapay Zeka, Nesnelerin İnterneti, Büyük Veri gibi teknolojiler yeni cesur dünyanın yapı taşlarını oluştururken, Yapay Zeka’nın yaşanan dönüşümündeki büyük rolünü yadsıyamayız. Eğitim, üretim, sanayi, eğlence dünyası ve sosyal yaşamı yeniden yaratan Yapay Zeka ve ona bağlı gelişen diğer teknolojiler (Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme gibi), dokundukları her alana yeni bir çehre kazandırıyor. Yapay Zeka günümüzü ve geleceğimizi hızlı bir şekilde yeniden yaratırken, Yapay Zeka’nın çıkış öyküsüne kısa bir yolculuk yaparak elimizdeki verileri sağlam temelleri üzerine oturtabiliriz.
1950 yılında “Makineler düşünebilir mi?” sorusunu sorarak Yapay Zeka teknolojisinin fitilini ateşleyen İngiliz matematikçi, kriptolog ve mantıkçı Alan Turing doğru yaklaşımlarla bilgisayarların insani davranış modellerine bağlı hareket edebileceği ve düşünebileceğini ortaya koymuştu. Turing, gelecekte insan ve makine ayrımı yapmanın imkansız olacağını, makinelerin yükselişiyle birlikte yaşamın farklı bir düzlemde yaşanacağını öne sürmüştü.
Turing’in o yıllar için son derece “bilimkurgu” ögeler barındıran bu söylemleri, o yıllarda Dartmouth College’da matematik profesörü olan John McCarthy tarafından farklı bir boyuta taşındı. McCarthy, özel olarak programlanacak bilgisayarların insan gibi düşünerek kararlar alabileceğini hatta durum analizi yaparak “kendine has” tepkiler verebileceğini iddia etmişti. 1956 yılına gelindiğinde aklındaki düşünceleri düzenlediği “Yapay Zeka Konferansı” ile dünyanın geri kalanı ile paylaşan McCarthy, bir bakıma Yapay Zeka biliminin de öncüsü olmuştu. McCarthy’ye göre Yapay Zeka; “Öğrenme ve zekanın tüm özellikleri detaylı bir şekilde tanımlanarak işlenebilirse, bilgisayarlar elde verilen bu verileri simüle ederek insan gibi düşünebilir.” anlamını taşıyordu.
Yapay Zeka ile birlikte değişen yaklaşımlar
70 sene önce temelleri Alan Turing ve John McCarthy tarafından atılan Yapay Zeka teknolojisi, tıpkı bu iki ismin öngörülerinde olduğu gibi hem günümüzü hem de geleceğimizi dizayn ediyor. Yapay Zeka teknolojisi ile birlikte yükselen Nesnelerin İnterneti, Derin Öğrenme, Makine Öğrenimi, Büyük Veri gibi teknolojilerle beraber artan (oluşan da diyebiliriz) veri havuzları çok daha iyi bir şekilde analiz edilebiliyor. Bu şekilde analiz edilen veriler iş, eğlence ve sağlık ekosistemlerinin hedef kitle ve müşterilerine “güdümlü” bir şekilde ulaşılmasına olanak tanıyor.
Öte yandan sanayi ve üretim kısmına baktığımızda Yapay Zeka’nın yarattığı büyük kabuk değişimini görmek mümkün. Endüstri 4.0 ile beraber “eski” ve “geleneksel” dünya farklı bir boyuta taşınıyor. Sanayi ve üretim ekosistemlerinde genel geçer yaklaşımlar, yerlerini yeni nesil teknoloji ve fütüristik yaklaşımlara bırakıyor. Yapay Zeka’nın yanı sıra “Makine Öğrenimi” ve “Derin Öğrenme” teknolojileri ile makineler programlanıp, “akıllı makine” haline gelirken, birbirleriyle etkileşime geçen makineler üretim dünyasında yaşanan yeniliklerin temel taşlarını oluşturuyor.
Sanayi dünyası, genellikle insanlar tarafından yapılan işleri, Yapay Zeka teknolojisiyle gelişen “akıllı robot işçilere” bırakırken, hali hazırda akıllı bilgisayar ve otomasyon sistemleri üretim ekosisteminin vazgeçilmez ögeleri arasındaki yerini aldı. Derin Öğrenme teknolojisi sayesinde makineler de insanlarda olduğu gibi “yaşayarak öğrenme” yetisine sahip oluyorlar. Kendilerine atanan işe ve ortamın şartlarına göre kendilerini eğitebilen makineler, zamanla insiyatif alarak yapılan işin ve projenin kalite çıtasını yükseltebiliyorlar.
Genel olarak baktığımızda Yapay Zeka teknolojisinin üretim alanındaki etkisini 4 ana başlık altında toplanabiliriz:
Bakım Süreç ve Maliyetleri
Bakım süreç ve maliyetleri endüstriyel yönden bakıldığında tahmin edilmesi en zor süreçler arasında yer alıyor. Beklenmedik arıza, aksilik, bozulma gibi değişkenler özellikle üretim alanında faaliyet gösteren şirket ve kurumları son derece zor durumda bırakabiliyor. Endüstri 4.0’ın bir parçası olmak isteyen yapılar, olası arıza ve sorunları öngörebilecek algoritmalardan yararlanmaya başladılar. Bu noktada önceden belirli bir program ve süreç dahilinde yapılan bakımlar yerini yeni bir yaklaşıma bıraktığını gözlemliyoruz.
Makine ve bilgisayarların arıza zamanlarını ve bu arızaların hangi çerçevede gerçekleştiğini tahmin edebilen algoritmalar sayesinde hem makinelerden elde edilen verim maksimum seviyeye çıkarılırken hem de bakım yapan personelin iş yükü çok daha sağlıklı bir yapıya kavuşabilir. Aksaklık süreçleri önceden belirlendiği için üretim süreçleri yeniden ayarlanarak, olası kayıplar engellenebilir. Makine Öğrenimi’ne bağlı algoritmalarla herhangi bir arızayı önlenebildiği gibi sistemler kesinti olmadan çalışmaya devam edebilir; bu durum da üretim açısından şirket ve kurumların zor durumda kalmasının önüne geçer.
Kalite 4.0
Günümüzde pazarda artan talep ve bu talebi karşılama isteği, üretilen ürünlerin sürdürülebilir bir kalite seviyesine sahip olmasının önüne geçiyor. Üreticiler, talep hızını karşılayabilmek adına kaliteden ödün vermeyi göze alsa da yoğun rekabetin yaşandığı pazar şartlarında varlıklarını sürdürebilmek için kalite konusunda çıkış yolları arıyorlar. Bu noktada Yapay Zeka üreticilerin hayatını kolaylaştırarak, kalitenin sürdürülebilir bir yapıya sahip olması konusunda önemli bir rol oynuyor.
Müşterilerin ürün özelindeki ihtiyaçlarını, ürünle yaşadıkları deneyimi ve bu doğrultuda marka değerinin korunması yöneticilerin bir numaralı öncelikleri arasında yer alıyor. Endüstri 4.0 ve Yapay Zeka teknikleri kullanılarak oluşturulan yeni kalite arayışı, Kalite 4.0 olarak adlandırılabileceği gibi Yapay Zeka’nın ön planda olduğunu söyleyebiliriz. Kalite konusunda oluşan sorunların orta ve uzun vadede özellikle marka imajı üzerinde olumsuz bir etki yaratıyor. Bu sebeple şirketlerin Makine Öğrenimi kullanarak geliştirdiği Yapay Zeka algoritmaları, üretim sürecinde kalite özelinde yaşanabilecek sorunları öngörerek, kaliteyi sürdürülebilir bir yapıya kavuşturabiliyor.
Kalite 4.0 ile birlikte üretim sistemlerine entegre edilen algoritmalar, üreticilerin sahadaki ürünlerinden ve makinelerden performans verilerini toplarken, bu veriler kaliteyi yükseltmek için kullanılıyor.
İnsan-Robot İlişkisi
Uluslararası Robotik Federasyonu’na göre 2018 yılının sonuna kadar, dünyadaki fabrikalarda çalışan 1,3 milyon endüstriyel robot olması bekleniyor. Gündelik ve angarya olarak görülen işler robotlar tarafından yapılmaya başlanırken, çalışanlar programlama, tasarım, kodlama gibi alanlarda eğitim alarak yeni oluşan üretim ekosisteminin bir bileşeni haline geliyor. Yani, üretim bandında insan faktörü azalıp robotların egemenliği artarken, insanlar çok daha farklı (yeni nesil) alanlara doğru kaymaya başlıyor. İlerleyen süreçte (orta ve uzun vadede diyebiliriz) robotların üretim alanındaki yetkinliğinin kanıtlaması ve doğru algoritmalar sayesinde robotların üretim bandından karar mekanizması gerektiren işlerde de yer alabileceğini öngörebiliriz.
Tedarik Zinciri ve Piyasa Koşulları
Yapay Zeka, Endüstri 4.0 ekosisteminin (ve üretim süreçlerinin) tamamına nüfuz ettiği gibi üretimin etkilediği diğerler alanlar üzerinde de etkin bir role sahip. Şirket ve kurumlar, pazara sunulacak ürünlerin tedarik işlemini optimize etmek için Yapay Zeka temelli algoritmalara başvuruyorlar. Bu sayede tedarik zincirindeki tüm adımlar, oluşturulan algoritma tarafından saklanırken, elde edilen bu veriler ilerleyen dönemde oluşturulacak güzergah, hava koşulları, kullanılacak araç tipi ve tedarik esnasındaki şoför davranışları hakkında önemli bilgiler verir. Bu sayede tedarik süreci boyunca yaşanabilecek aksaklıkların önüne geçilerek, üretim süreçlerinin sorunsuz bir şekilde tamamlanması sağlanabilir.
Öte yandan üreticiler piyasadaki talebi tahmin etmek için de yine Yapay Zeka algoritmalarından yararlanıyorlar. Ürünün piyasaya sürüleceği dönemdeki sosyoekonomik durum, makroekonomik davranışlar, politik durum ve o sırada o ürüne olan talep, Yapay Zeka temelli algoritmalar ile üreticinin bilgisine sunuluyor. Bu sayede üreticiler, ellerindeki ürünleri tam ve eksiksiz olarak piyasaya sunarak maksimum fayda elde edebiliyorlar.
Kaynaklar
https://www.seebo.com/industrial-ai/
http://sitn.hms.harvard.edu/flash/2017/history-artificial-intelligence/
https://hackernoon.com/artificial-intelligence-ai-today-and-tomorrow-6e65bad829c4
http://freedomandsafety.com/en/content/blog/future-artificial-intelligence-now
https://www.hannovermesse.de/en/news/key-topics/artificial-intelligence/