Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi (SUBÜ) mezunları tarafından başlatılan bir girişim, otomotiv endüstrisinde yapay zeka (AI) destekli bir yazılımın geliştirilmesiyle önemli bir başarıya imza atmıştır. Bu gelişmiş AI sistemi, dış otomotiv gövde parçalarındaki yüzeyle ilgili kusurları tespit etmek üzere tasarlanmıştır.
Öğrenciyken, yedi kişilik bir ekip yapay zeka üzerine yoğun araştırma ve geliştirmeye yönelerek süreçlerini sürdürdü. Mezuniyet sonrası, Sakarya Teknopark’ın himayesinde üniversite akademisyenlerinin desteğiyle bir şirket kurarak yolculuklarına devam etti.
Genç mühendisler üç yıl önce bu girişime başladılar ve şimdi görüş algılama ve AI entegrasyonunu kullanarak, geleneksel olarak insan gözlemine dayalı kalite kontrol süreçlerini güçlendiren ve üretimde zaman kayıplarını önemli ölçüde azaltan ve genel verimliliği artıran bir projeyi başarılı bir şekilde hayata geçirdiler.
Toyota’nın Arifiye fabrikasında konumlanan ve sistemlerini kurdukları ekip, Almanya ile başlayarak uluslararası pazara giriş yapmıştır. Yazılımlarının küresel kullanımını genişletmeyi amaçlamaktadırlar.
İnceleme sıklığını optimize eden bir yenilik olan yazılım, saniyede 17 kez denetim yaparak kusurlu parçaların üretim sürecinde bir sonraki aşamaya geçmesini engellemektedir. Sistemin, sorunları son kalite kontrolleri sırasında değil başlangıç basamağında tespit ederek zaman ve maliyet tasarrufu sağlaması.
Üretim hatlarını kamera sistemleri, optimal aydınlatma ve AI bilgisayarları ile düzenleyerek, geçen parçalardaki kusurları tamamen görselleştirebilmek ve tespit edebilmek mümkün olmuştur. Bingöl’ün ekibi, Toyota ile son iki yıldır aktif olarak iş birliği yapmaktadır ve çeşitli yerel firmalarla bir araya gelirken, aynı zamanda daha büyük uluslararası otomotiv pazarlarına girmeyi hedeflemektedir.
Elektrik elektronik mühendisi Mehmet Okuyar, AI sisteminin hataları en aza indirdiğini belirterek tamamen otonom bir sürece yönlendirdiğini ifade etti. Yazılım, zor algılanan kusurları yüksek doğrulukla tespit etme konusunda uzmanlaşmış olup, otomotiv sektörü için kalite kontrol teknolojisinde önemli bir ilerleme kaydetmiştir.
Anahtar Sorular ve Yanıtlar:
S: Otomotiv kalite kontrolünde AI’nın potansiyel faydaları nelerdir?
C: Otomotiv kalite kontrolünde AI’nın bazı faydaları şunlardır:
– İnsan denetiminde görülen hataların azalmasını sağlayarak kusurları daha kesin bir şekilde belirleme.
– Makalede belirtilen saniyede 17 kontrol gibi önemli ölçüde daha hızlı inceleme oranları.
– Üretim sürecinde erken kusurları tespit ederek maliyetleri ve zamanı azaltma.
– İnsan denetleyicilerin yapamayabileceği şekilde gece gündüz çalışabilme yeteneğiyle, üretkenliği artırma.
S: Otomotiv endüstrisinde kalite kontrolü için AI uygulamalarının uygulanmasıyla ilişkili hangi zorluklar vardır?
C: Potansiyel zorluklar şunları içerebilir:
– Kameralar ve bilgisayarlar gibi gerekli donanımlarla AI sistemlerini kurmak için yüksek başlangıç maliyetleri.
– Yeni kusur tiplerine ve varyasyonlara ayak uydurabilmesi için AI yazılımının düzenli güncellenmesi ve bakımı gerekliliği.
– Geleneksel olarak kalite kontrolde yer alan işçiler için iş kaybı endişeleri.
– AI’nın kusurları doğru bir şekilde tanıyabilmesi için yüksek miktarda veri ve öğrenme örnekleri gerekliliği, küçük işletmeler için bir kısıtlama olabilir.
Otomotiv Kalite Kontrolünde AI’nın Avantajları ve Dezavantajları:
Avantajlar:
– İnsan denetleyicilerin gözünden kaçabilecek kusurları daha tutarlı bir şekilde tespit edebilen AI sistemleri, artan doğruluk sağlayabilir.
– İnsanlardan daha hızlı bir şekilde ürünleri inceleyebilen AI, üretim hattı hızını artırabilir.
– İmalat sürecinin başlangıcındaki kusurları daha fazla tespit ederek, zaman içinde geri dönüşüm, tekrar işleme ve garanti talepleri ile ilişkili maliyetleri düşürebilir.
– AI sistemleri yorulmaz ve işlemlerinin tüm süresi boyunca aynı düzeyde performansı sürdürebilir.
Dezavantajlar:
– AI sistemleri için başlangıç maliyeti, küçük üreticiler için hemen uygulanabilir olmayabilir ve önemli olabilir.
– AI’nın uygulanması, teknik uzmanlık gerektirir ve varolan sistemlere entegrasyonu zor olabilir.
– AI tabanlı denetimlere geçiş, iş kayıplarına veya çalışanların yeniden eğitilme ihtiyacına neden olabilir.
Önemli Zorluklar ve Tartışmalar:
– AI sistemlerinin veri gizliliği ve güvenliği ile ilgili endişeler genellikle mevcuttur, çünkü geniş miktarda veriye erişim sağlamaları gerekmektedir.
– İş kayıpları ve AI’nın gelecekteki iş yeri rolü üzerine etik etkileri, tartışmanın konusudur.
– AI sistemlerinin önyargısız olmasını ve adil bir şekilde işlemesini sağlamak, özellikle AI’nın daha fazla karar alma sürecinde kullanılmasıyla, başka bir zorluk oluşturabilir.
Yapay zeka ve farklı endüstrilerdeki uygulamaları hakkında daha fazla bilgi almak için şu gibi web sitelerini ziyaret edebilirsiniz:
– IBM AI
– DeepMind
– NVIDIA AI.