Üretim endüstrisinde başarılı olmanın başlıca şartı verimliliği sağlamaktır. Olası hataları önceden tahmin edip erkenden önlem almak ve üretkenliği, hızı, verimi en üst düzeye çıkarmak için üretim sürecinin her adımı optimize edilmelidir. Bir kalıbın doldurulması, bir parçanın yazdırılması, makineyle işleme veya sac levha şekillendirme gibi tüm üretim süreçleri için geçerlidir.
Dijital üretim yöntemleri, şirketlerin üretim öncesinde ve sırasında tüm değer zincirini ve iş akışlarını uçtan uca değerlendirmesini sağlar. Bu dijitalleşme, operasyon boyunca ilerler ve simülasyon, proses izleme ve izlenebilirliği fiziksel tesise bağlar. Ayrıca, yapay zekâya dayanan bir öğrenme ve süreç iyileştirme çerçevesi oluşturur.
Yapay zekânın üreticiler için ne kadar devrim niteliğinde olabileceğine her geçen gün daha fazla şahit oluyoruz. Yapay zekâ, devasa veri akışlarını değerlendirmek ve hız ile kaliteyi en üst düzeye çıkaran kararlar almak için programlanmış bilgisayarları kullanır. Bu teknoloji, operasyonel ekiplerin karar vermeyi basitleştirmesine ve sürekli iyileştirmenin sağlanmasına yardımcı olur.
İçindekiler
Dijital Üretim
Son yıllarda uçtan uca dijital üretim süreçlerinin önemi büyük ölçüde anlaşıldı. E-ticaret firmaları için işlem, teklif talebi aşamasında dijital olarak başlar. İletişim, öncelikle çevrimiçi olarak gerçekleştirildiğinden dolayı sipariş sürecinde insan temasına sınırlı ihtiyaç vardır.
Dijital iş parçacığı üretim süreçlerine kadar uzanırsa, faydalar daha da büyüyecektir. Sahadaki üretim işçileri hâlâ önemli ve gerekli olsa da geleneksel üretime kıyasla daha az sayıda operatöre ihtiyaç duyulmaktadır. Ayrıca dijital üretim, yetenekli ekiplerin kritik üretim sorunlarını üretim katından ziyade tasarım sürecinde, daha erken ele almasına olanak tanır. Dijital iş parçacığı, teslimat sürelerini azaltır ve işlemleri kolaylaştırmak için kullanılan önemli bir boyut ekler.
Yapay Zekâ – Dijital Üretim İlişkisi
Temel olarak dijital üretim, deneyimsel öğrenmeden yararlanır ve bu bilgiyi süreçleri otomatikleştirmek için kullanır. Bu dijital yaklaşım, bir parçayı üretirken neyin işe yarayıp neyin yaramadığını anlamanın önemi ile ilgilidir. İkinci adım, üretimi optimize etmek için yapay zekâyı kullanmak ve bu bilgiyi gelecekteki eylemleri etkileyecek şekilde uygulamaktır. Ne kadar çok veri noktası elde edilirse, süreçler o kadar tutarlı ve verimli olur. Nihai sonuç, üreticiye ve müşterilerine yardımcı olur.
Birçok işlevin deneyimsel bilgisini elde etmek için yapay zekâ kullanmak, müşteriler için süreci kolaylaştırmakta ve hızlı bir teklif alınmasını sağlamaktadır. Ayrıca, tasarım geçmişi ve üretim başarıları ya da başarısızlıklarından edinilen bilgileri, üretim için tasarım (Design for Manufacturing – DFM) geri bildirimine entegre ederek kalitenin iyileştirilmesine ve başarılı üretimin sağlanmasına yardımcı olur.
En uygun maliyetli üretim yöntemi DFM süreci ile belirlenir. Bazen mühendisler tasarım geri bildirimine yardımcı olur, ancak yüklenen bir tasarımın, yapay zekâ sistemlerinin benzer parçaları üretmeyi veya benzer malzemeleri kullanarak elde ettiği bilgileri kullanarak alınması da olasıdır. Aynı zamanda, her parça benzersizdir ve bu şekilde değerlendirilir. Değişikliklere ihtiyaç duyulduğunda, tasarım ve mühendislik ekipleri, üretimden önce teklif verme sürecinin başlarında yapay zekâ sistemlerinden doğrudan girdi alır. Bu da geliştirme süresini ve üretim maliyetlerini azaltabilir.
Mühendislerden veya ürün geliştiricilerinden 3D CAD dosyaları alındığında, yapay zekâ sistemleri bu geometrileri değerlendirir ve özünde dijital bir ikiz oluşturur yani fiziksel parçanın sanal bir kopyasını. Yapay zekâ daha sonra parçayı üretmenin en uygun yolunu belirlemek için sanal ortamı kullanır. Bu simülasyonlar şunları belirleyebilir:
Kalıpta parça nasıl yönlendirilir.
Ayrım hattının yeri.
Kalıbı yapmak için gerekli aletler.
Kalıp üzerinde elektrikli deşarj işlemesi (EDM) kullanmanın gerekli olup olmayacağı.
Ejektör sistem tasarımı.
Bu üretim sorularının yanıtlarının önceden hesaplanması, sağlanan teklifin bir tahmin değil, kesin bir sonuç olmasını sağlar. Bu, daha yüksek kaliteli bir ürün ve pazara daha hızlı giriş sağlayan, bilimsel ve sayısal olarak yönlendirilen üretim yaklaşımıdır.
Back-End Optimizasyonu
Yapay zekâ, kuşkusuz ki insanların yerini almaz. Bunun yerine, otomasyon ve insanlar arasındaki iş birliğini kolaylaştırır. Dijital iş parçacığı, siparişlerin sıraya alındığı ve front-end analizinden gelen girdilere göre önceliklendirildiği makine ağına taşınır. Daha sonra malzemeler yüklenir ve kalibrasyon ayarlanır. Bu dijital bağlantı, her makinedeki sensör okumalarından ölçümlere ve varyasyonların analizine izin verir.
Müşteri Deneyimi İyileştirme
Yapay zekâ, müşteri deneyimini iyileştirir ve riski önemli ölçüde azaltır. Geleneksel yöntemlerle kaliteyi belirlemek, süreç sonunda takip edilen adımları inceleyerek mümkün oluyordu. İşe yaramadıysa, birinci adıma dönmeniz gerekiyordu. Artık, dijital üretim ile hatalar dijital ikize sayesinde yakalanıyor. Böylece üretim süresinden, maliyetlerden ve teslimat süresinden önemli ölçüde tasarruf sağlanıyor.
Konzek Teknoloji Dijital Üretimi Destekliyor
Endüstri 4.0 ile birlikte tanıştığımız dijitalleşme akımının bir parçası olan dijital üretim artık bir ihtiyaçtan öte çağın gerekliliği hâline geldi. Üretim endüstrisinde rekabet gücünü elde etmek ve rakipleri arasında fark yaratmak isteyen işletmeler, yapay zekâyı iş süreçlerinde daha çok kullanmayı tercih ediyor.
Siz de dijital üretime geçmek ve işletmenizin dijital dönüşümünde yapay zekâ teknolojisinin imkanlarından faydalanmak için, Retmes markamızın Yapay Zekâ Destekli MES/MOM çözümlerini keşfedin.
Comments