Üretimde Yapay Zeka Kullanımı

Üretimde Yapay Zeka Giriş

Yapay Zeka (YZ), imalat sektörlerinde üretim süreçlerini dönüştürme potansiyeli taşımaktadır. YZ uygulamaları, endüstriyel süreçlerde karşılaşılan karmaşık problemlere çözüm sağlamak için kullanılmaktadır. Bu makalede, otonom araçlar, batarya, robotik, yenilenebilir enerji, çelik ve yarı iletken üretimi gibi çeşitli sektörlerde karşılaşılan sorunlar ve bu sorunlara yönelik YZ tabanlı çözüm algoritmaları özetlenmektedir.

İçindekiler

Otonom Araçlarda Görüntü Algılama ve Çözüm Algoritmaları

Problem: Otonom araçlar, çevrelerindeki nesneleri algılamak ve konumlandırmak için gelişmiş görüntü algılama yeteneklerine ihtiyaç duyar. Ancak, sensör sinyallerindeki hatalar veya düşük ışık koşulları, algılama sürecini zorlaştırır.

Çözüm Algoritmaları:

1. Convolutional Neural Networks (CNN): Yol algılama ve yaya tanıma görevlerinde, görüntü verilerini işlemek için CNN’ler kullanılır. Bu ağlar, nesneleri ve çevresel özellikleri tanımlamak için derin katmanlar aracılığıyla görsel verileri işler.

2. Sensor Fusion (Sensör Birleştirme): LiDAR, radar ve RGB kameralar gibi farklı sensörlerin çıktıları birleştirilerek erken veya geç birleştirme yöntemleri ile daha güvenilir algılama sonuçları elde edilir. Bu sayede sensör hataları azaltılarak daha doğru sonuçlara ulaşılır.

Bataryalarda Durum ve Sağlık Takibi

Problem: Elektrikli araçlar ve hibrit araçlar için kullanılan bataryalar, zorlu çalışma koşulları nedeniyle performans ve ömür sorunları yaşar. Bataryanın durum (SOC) ve sağlık (SOH) takibi, güvenilir bir batarya yönetim sistemi (BMS) gerektirir.

Çözüm Algoritmaları:

1. Destek Vektör Regresyonu (SVR): Bataryaların SOC değerlerini tahmin etmek için SVR kullanılarak yüksek doğruluk sağlanabilir. Gaussian kernel kullanılan bu yöntem, farklı sürüş koşullarında bataryanın genel performansını tahmin etmek için etkilidir.

2. Gaussian Process Regression (GPR): Bataryaların sağlık durumunu izlemek için GPR kullanılarak, geçmiş verilerden elde edilen değişkenlerin etkisi ve tahmin edilen parametreler arasındaki belirsizlikler modellenir.

3. Random Forest ve Decision Tree: Bu algoritmalar, batarya kapasitesi ve ömrünü tahmin ederken düşük hesaplama süresi ile yüksek doğruluk sağlamaktadır.

Robotikte Nesne Tanıma ve Dinamik Kontrol

Problem: Robotların dinamik ortamlarda nesneleri tanıması ve engelleri aşması gerekmektedir. Karmaşık kontrol sistemleri, robotların güvenli bir şekilde çalışabilmesi için zorunludur.

Çözüm Algoritmaları:

1. Convolutional Neural Networks (CNN): Nesne tanıma ve sınıflandırmada kullanılan CNN’ler, robotların çevresel algısını geliştirir. Örneğin, bir robotun farklı yüzey özelliklerini veya nesneleri tanıması için görüntü ve dokunsal veriler birleştirilir.

2. Reinforcement Learning: Robotlar, karmaşık çevrelerde öğrenerek kontrol politikaları geliştirir. Bu bağlamda, robotlara belirli görevler verildiğinde, optimal hareket yollarını öğrenmeleri sağlanır.

3. LSTM (Uzun-Kısa Süreli Bellek Ağları): Dinamik ortamda hareket eden robotlar için LSTM kullanılarak, geçmiş durumlara göre daha hassas tahminler yapılabilir.

Yenilenebilir Enerji Sistemlerinde Arıza Tespiti

Problem: Rüzgar ve güneş enerjisi gibi yenilenebilir enerji kaynaklarında kullanılan ekipmanların izlenmesi, arızaların erken tespiti için gereklidir. Bu, enerji verimliliğini ve sistem güvenliğini artırmak amacıyla yapılmaktadır.

Çözüm Algoritmaları:

1. CNN ve LSTM Kombinasyonu: Rüzgar türbinlerindeki hasar ve aşınmaları tespit etmek için kullanılan bu kombinasyon, geçmiş verilerden öğrenerek türbinlerin sağlığını tahmin eder.

2. Generative Adversarial Networks (GAN): Fotovoltaik panellerde veya rüzgar türbinlerinde hasar tespiti için GAN’ler, sistemdeki anormallikleri belirlemek amacıyla kullanılır. Bu yöntem, izleme sürecinde yüksek doğruluk sağlar.

3. Support Vector Machine (SVM): PV panellerdeki arızaları tespit etmek için kullanılan SVM algoritmaları, görüntü verilerini işleyerek kusurları sınıflandırır.

Çelik Üretiminde Süreç Optimizasyonu ve Arıza Tespiti

Problem: Çelik üretimi sırasında sıcaklık, kalınlık ve malzeme kalitesi gibi değişkenlerin kontrolü zorunludur. Süreçteki hatalar ürün kalitesini etkileyebilir ve maliyetleri artırabilir.

Çözüm Algoritmaları:

1. Destek Vektör Makinesi (SVM): Çelik üretiminde sıcaklık ve içerik tahmini gibi görevlerde kullanılan SVM, büyük veri kümeleri ile çalışarak tahmin doğruluğunu artırır.

2. Derin Sinir Ağları (DNN) ve CNN: Sıcak metal sıcaklığını tahmin etmek için kullanılan bu derin öğrenme yöntemleri, sıcaklık değişimlerini yüksek doğrulukla öngörmek için etkilidir.

3. Multiscale CNN ve GRU: Sürekli döküm süreçlerinde merkezdeki ayrılma gibi sorunları tespit etmek için kullanılan bu algoritmalar, çok ölçekli veri analizlerini birleştirerek kaliteli ürün üretimini sağlar.

Yarı İletken Üretiminde Hata Tespiti

Problem: Yarı iletken üretimi, son derece hassas işlemler gerektirir ve üretim sürecindeki hatalar ürün kalitesini etkileyebilir. Görüntü ve sinyal tabanlı hata tespit yöntemleri bu sorunları çözmeye yöneliktir.

Çözüm Algoritmaları:

1. Convolutional Neural Networks (CNN): Wafer üzerindeki kusurları görüntü işleme yoluyla tespit etmek için kullanılan CNN’ler, hataların yerini belirleyip kök neden analizi yapabilir.

2. Stacked Convolutional Sparse Denoising Autoencoder (SCSDAE): Yarı iletken üretiminde etiketlenmemiş veriler üzerinde öğrenim sağlayarak daha doğru bir hata tespiti yapılır.

3. LSTM ve Self-attention Mekanizmaları: Sıralı verilerle çalışan bu algoritmalar, yarı iletken üretim sürecinde sinyal verilerindeki hataları tespit etmek için etkin bir şekilde kullanılır.

Sonuç

YZ, imalat sektörlerinde karmaşık sorunlara çözüm sağlamak ve süreçleri optimize etmek için etkin bir araçtır. Otonom araçlardan çelik üretimine kadar birçok alanda CNN, LSTM, GAN, SVM gibi algoritmalar kullanılarak yüksek doğruluk ve verimlilik sağlanmaktadır. Ancak, YZ’nin daha geniş bir uygulama alanı bulabilmesi için şeffaflık, veri kalitesi ve hesaplama maliyetleri gibi bazı sınırlamalar göz önünde bulundurulmalıdır. Gelecekte, YZ tabanlı sistemlerin daha fazla endüstriyel alanda benimsenmesi beklenmektedir.