Gelecekte Makineler Bizimle Birlikte Düşünecek

Frankfurt am Main, 23 Temmuz 2025 – Endüstriyel üretim, çağlar boyunca görülmemiş bir değişimden geçiyor. Yapay zekâ (YZ), makine takımlarına da girerek yalnızca üretim süreçlerini değil, aynı zamanda makinelerin bakımını da değiştiriyor. Verimli, sürdürülebilir ve rekabetçi üretimin kontrol merkezi haline geliyor. Beceri eksikliği ve uluslararası rekabet baskısı dönemlerinde, yapay zekâ yalnızca teknolojik bir numara olmaktan çok daha fazlası: bir hayatta kalma stratejisine dönüşüyor. Üretim teknolojileri alanında dünyanın önde gelen fuarı olan EMO Hannover 2025'te, 22-26 Eylül tarihleri arasında yapay zekânın endüstriyel üretimi nasıl devrim niteliğinde değiştirdiğini görebileceksiniz.

Makine takımlarında yapay zekâ, otomasyondan çok daha fazlasını ifade eder. Makinelerin verilerden öğrenmesini, kararlar almasını ve süreçleri optimize etmesini sağlar. Sensör teknolojisi, veri analizi, makine öğrenimi ve akıllı destek sistemleri bu amaçla hem kontrol seviyesinde hem de insanlarla etkileşim halinde kullanılır.

Yapay zekanın bireysel potansiyelini artırmak

Üretim şirketleri için birçok olası uygulama mevcut: "Tipik örnekler, hat içi kalite kontrolü için gerçek zamanlı operasyonda proses özelliklerinin tahmini ve proseslerin ve özelliklerinin izlenmesidir," diyor Chemnitz'deki Fraunhofer Takım Tezgahları ve Şekillendirme Teknolojisi Enstitüsü'nde (IWU) İş Birimi Proses Dijitalleştirme ve Üretim Otomasyonu Başkanı Prof. Philipp Klimant. "Geleneksel yaklaşımlara göre avantajı, izleme sürecine özellikle çok sayıda parametrenin dahil edilebilmesidir," diye vurguluyor Prof. Klimant. Bununla birlikte, eğitim için yapay zeka destek modelleri ve bakımı desteklemek için yapay zeka gibi çok sayıda başka uygulama alanı da mevcut. Geleneksel ve modern makine öğrenmesi yöntemlerinin üretime uyarlanmasında uzmanlaşmış Fraunhofer IWU'nun başkanlığını Martin Dix, Welf-Guntram Drossel ve Steffen Ihlenfeldt üçlüsü yürütüyor. Üçü de üretim bilimi alanında önde gelen Alman profesörlerden oluşan bir dernek olan WGP'nin (Wissenschaftliche Gesellschaft für Produktionstechnik/Alman Üretim Teknolojisi Akademik Birliği) üyesidir. Ocak ayı itibarıyla WGP, başlangıçta BMBF tarafından finanse edilen ProKI girişimini çatısı altında birleştirmiş ve o zamandan beri, özellikle kendi durumları için yapay zekanın potansiyelini keşfetmek isteyen ve/veya destek arayan küçük ve orta ölçekli şirketlere son derece pratik uzmanlık ve gösteriler sunmaktadır.

Verimlilik kazanımları için büyük kaldıraç

IWU araştırmacısının tavsiyesi, en baştan şu soruyu sormaktır: Üretim sürecimde yapay zeka ile gerçekte ne kadar büyük verimlilik kazanımları elde edilebilir? Prof. Klimant, "Hangi verimlilik kazanımlarının mümkün olduğu sorusuna, daha fazla analiz yapılmadan evrensel olarak cevap verilemez," diyor. Potansiyel, büyük ölçüde gerçek sürece ve ilgili optimizasyon olanaklarına bağlıdır. "Plastik işleme alanında, örneğin enjeksiyon kalıplamada, nadir durumlarda %20 ila %30'luk ret oranları görülebilir." Bu, yapay zeka ile verimlilik kazanımları için önemli bir kaldıraçtır. Ayrıca, öngörücü bakım alanında ve aletlerin daha uzun kullanım ömrü elde edilmesi gibi halihazırda yüksek bir kararlılıkla çalışan süreçler için de faydalı olabilir.

Prof. Klimant'a göre yapay zeka, kalifiye eleman açığını kapatmaya da önemli bir katkı sağlayabilir. "Yapay zekada bilgiyi dolaylı olarak saklıyoruz. Bu bilgi, özellikle eski çalışanlar emekli olduğunda ve önemli bilgiler şirketten ayrıldığında yeni çalışanları eğitmek için kullanılabilir," diye açıklıyor bilim insanı. 2023'ten beri Saksonya'daki Mittweida Uygulamalı Bilimler Üniversitesi'nde Sanal Teknolojiler Profesörü olarak da görev yapan Prof. Klimant, "Bu yapay zeka bilgi deposu, otomasyon için, özellikle de otomatik kalite kontrolü için yeni fırsatlar sunuyor," diyor.

Araştırmacı yapay zekayı şu şekilde tanımlıyor: "Yapay zekadan bahsettiğimizde, genellikle yapay zekanın bir alt grubu olan makine öğrenimini kastediyoruz. Bu, eğitim verilerinden bağımsız olarak öğrenme yeteneğine sahip. Analitik korelasyonları bilmeden korelasyonları öğrenen deneysel bir süreç. Basitçe söylemek gerekirse, deneyimlerden öğreniyoruz." Yapay zeka, üretimdeki süreç parametrelerini optimize etmek ve bunları otomatik bir kontrol sistemi aracılığıyla süreç kontrolörüne geri beslemek için kullanılır. Prof. Klimant, "Yapay zeka bir kara kutu gibidir; girdi değerleri girer ve tahminler çıkar," diyor. "Bunun bir örneği, akustik bir sinyali ölçtüğümüz ve ardından yapay zekanın bize sürecin başarılı olup olmadığını söylediği bir şekillendirme süreci olabilir." Sonuç olarak, mevcut arayüzler aracılığıyla kontrol sistemlerine bağlanabilen dijital bir sistemdir. Bu, yapay zekanın kontrol algoritmalarını çeşitli noktalarda etkilemesine olanak tanır.

Görüntü işleme için yüksek bilgi işlem gücü

Yapay zekânın üretimde başarıyla kullanılabilmesi için bazen çok yüksek işlem gücüne sahip donanımlara ihtiyaç duyulur. "Öncelikle, eğitim aşaması ile kullanım aşaması (çıkarım) arasında bir ayrım yapılmalıdır. Eğitim aşaması her zaman daha yoğun işlem gerektirir, ancak çevrimdışı olarak gerçekleştirilir. Kullanım aşamasında, destek vektör makinesi gibi klasik yöntemler için genellikle uç cihazlar yeterlidir," diyor Prof. Klimant. Görüntü işleme konusuna gelince durum farklıdır. Bu yapay zekâ modelleri, hem eğitim aşamasında hem de kullanım aşamasında daha fazla işlem gücü gerektirir. Araştırmacı, "Uygulama döngüsü de burada belirleyici bir rol oynar," diye açıklıyor. "Örneğin, her beş saniyede bir sonuca ihtiyacım varsa, 30 saniyelik bir döngü süresine kıyasla daha fazla işlem gücüne ihtiyacım olacak." Dil modellerinin değerlendirilmesi burada bir istisna teşkil ediyor. Bunlar, yüksek performanslı tüketici grafik kartlarından özel yapay zekâ kartlarına kadar güçlü donanımlar gerektirir.

Otonom üretimi mümkün kılan kendi kendini öğrenen makine aletleri

Yapay zeka, kendi kendine öğrenen takım tezgahlarını mümkün kılıyor. Darmstadt yakınlarındaki Ober-Ramstadt merkezli freze makinesi üreticisi ve EMO katılımcısı Datron AG, makinenin öğrenilen bilgiden yararlanarak üretim sürecine uyum sağladığı bu yeniliği kullanıyor. Amaç, Datron freze makinelerini, bileşen gereksinimlerine ve çevre koşullarına otomatik olarak uyum sağlayan uyarlanabilir üretim hücrelerine dönüştürmek. Halka açık makine mühendisliği şirketinin Baş Teknoloji Sorumlusu (CTO) Jonas Gillmann, "Bu, yalnızca kurulum ve işleme sürelerini azaltmakla kalmıyor, aynı zamanda süreç istikrarını da artırıyor; bu da otonom üretime doğru atılmış önemli bir adım," diyor.

Yapay zeka, katı programlamadan, destekli, kendi kendine öğrenen ve uyarlanabilir üretime doğru odaklanıyor. Bay Gillmann, "Makineler, üretim sürecinde insanlara uyum sağlayan ortaklar haline geliyor; tam tersi değil. Makine mühendisliğinde bu artık bir vizyon değil, giderek daha fazla gerçeğe dönüşüyor," diyor. Üretimde yapay zekanın yüksek verimlilik kazanımları sağladığını açıklıyor: "Datron makineleriyle CNC üretiminde, kurulum sürelerini %60'a kadar azaltabilir, ıskarta miktarını önemli ölçüde azaltabilir ve takımların hizmet ömrünü uzatabilir; aynı zamanda süreç güvenilirliğini de artırabilir."

Frezeleme sürecinde sezgisel rehberlik

Bay Gillmann, özellikle heyecan verici gelişmelerden birinin "Datron next" kontrol yazılımıyla olan bağlantı olduğunu söylüyor. Bu, deneyimsiz operatörleri bile frezeleme sürecinde sezgisel olarak yönlendiriyor ve iş parçalarını otomatik olarak tanıyor. "Bu, teknoloji konusunda uzman olmayan çalışanların bile frezelemeyi verimli bir şekilde gerçekleştirebileceği anlamına geliyor; bu da kalifiye işçi eksikliği göz önüne alındığında açık bir avantaj," diyor Hessen'deki freze makinesi üreticisinde endüstriyel mekatronik teknisyeni olarak kariyerine başlayan Datron Baş Teknoloji Sorumlusu. Bay Gillmann'a göre, yapay zeka gelecekte arızaları oluşmadan önce önlemek için kestirimci bakım yapılmasına da olanak tanıyacak. "Bu, frezeleme sürecini daha verimli, daha sağlam ve ihtiyaç duyulan personel açısından çok daha esnek hale getirecek."

Takım tezgahlarındaki yapay zeka, küçük parti boyutlarında müşteriye özel ürünlere olan artan talebi karşılamaya da yardımcı olabilir. Bay Gillmann, "Yapay zeka, küçük parti boyutlarının üretimini ekonomik hale getiriyor: Datron next kontrol yazılımıyla iş parçaları otomatik olarak tanınıyor; karmaşık programlamalara gerek kalmıyor," diyor. "Bu, uzun kurulum sürelerine olan ihtiyacı ortadan kaldırıyor ve tek tek parçalar hızlı, verimli ve yüksek kalitede üretilebiliyor; bu da özelleştirilmiş ürünler için ideal."

Daha az programlama, daha fazla süreç sorumluluğu

Kendi kendine öğrenen makine araçları, kullanıcının iş tanımını da değiştiriyor: Datron CTO'su değişimi "Daha az programlama, daha fazla süreç sorumluluğu" şeklinde özetliyor. Çalışanlar, kaliteyi sağlayan ve süreçleri optimize eden süreç tasarımcıları haline geliyor. "Bu, giriş engellerini azaltıyor ve insan uzmanlığı, akıllı asistanlıkla değiştirilmek yerine, destekleniyor."

Yazar: Daniel Schauber, ticari gazeteci, Mannheim

Rekabetin anahtarı olarak yapay zeka

Yapay zekanın fabrikalarda kullanımı, üç temel rekabet zorluğunun aşılmasına yardımcı oluyor. İlk olarak, yapay zeka, otomatik yardım, sezgisel kullanıcı arayüzleri ve kendi kendine öğrenme sistemleri aracılığıyla sektörün kalifiye işçi açığını kapatmasına yardımcı oluyor. Eskiden uzman makine operatörlerinin gerekli olduğu durumlarda, gelecekte çok yönlü teknik becerilere sahip personel yeterli olacak.

İkinci olarak, yapay zeka, atıkları en aza indirerek, enerji tüketimini optimize ederek ve koşula bağlı bakımı mümkün kılarak sürdürülebilirliği artırır. Bu, kaynakları korur, emisyonları ve malzeme tüketimini azaltır; bu da iklim bilincine sahip endüstriyel politikalar açısından önemli bir satış noktasıdır.

Üçüncüsü, yapay zekânın kullanımı, yüksek düzeydeki uluslararası rekabet baskısına bir yanıttır. Kim daha hızlı, daha verimli ve daha esnek üretim yaparsa, kazanan o olacaktır. Yapay zekâ, piyasa değişikliklerine gerçek zamanlı olarak tepki vermeyi mümkün kılar, kurulum gerektirmeden küçük partiler halinde üretime olanak tanır ve makine kullanım oranlarını artırır; bu da Asya, Avrupa ve ABD'de rekabetçi kalmanın önemli bir anahtarıdır. Bir zamanlar tamamen mekanik sistemler olan makineler, artık kendi kendini öğrenen birimler haline geliyor.

Makine takımlarındaki yapay zekâ artık bir vizyon değil, günlük endüstriyel gerçekliğin bir parçası ve üretkenlik, kalite ve sürdürülebilirlik açısından anında avantajlar sağlıyor. Küresel çalkantılar ve daha yüksek verimlilik elde etme baskısı karşısında, kendi kendine öğrenen makine takımları endüstriyel sürdürülebilirliğin temel taşı haline geliyor ve Almanya için bir endüstriyel lokasyon olarak bir fırsat sunuyor.