Bilgi işlemdeki yapay zeka, daha doğru tahmine dayalı analizleri, otonom sistemleri ve daha fazlasını mümkün kılarak yeni ve daha akıllı süreçlere giden yolu açtı. Son zamanlarda, makine öğrenimi algoritmalarından yararlanan daha gelişmiş yapay zeka (üretken yapay zeka) ortaya çıktı ve eskisinden daha akıllı yeteneklere yeni kapılar açtı.
Kısmen geliştirilen üretken yapay zeka üretken rakip ağlar (GAN'lar), yeni veriler üretmek için iki sinir ağının birlikte çalışacak şekilde eğitilmesini içeren bir yapay zeka türüdür. Geçtiğimiz yıl, ChatGPT gibi yapay zeka destekli sohbet robotlarının ortaya çıkmasıyla üretken yapay zekanın popülaritesinde hızlı bir artış yaşandı.
Üretimde üretken yapay zeka, dijital ikizler, artırılmış ve sanal gerçeklik ve endüstriyel nesnelerin interneti (IIoT) araçları gibi diğer ileri teknolojilerin yanı sıra akıllı üretim çözümlerinde de giderek daha önemli hale geliyor. Üretim süreçlerini optimize etme, ürün tasarımını iyileştirme ve imalat endüstrisinin genel verimliliğini artırma potansiyeli ile üretken yapay zekanın sektördeki genel pazar değerinin 2019'dan bu yana artmasının öngörülmesi şaşırtıcı değil. 2022'de $225 milyon ABD$6.963,45 milyona 2032'ye kadar.
Ancak sektörde ses getiren tek ileri teknoloji bu değil. Fiziksel dünyanın sanal bir temsili olan endüstriyel meta veri tabanının kullanımı, daha fazla üreticinin dijital dönüşüme uğraması ve dijital ve fiziksel sistemlerin entegrasyonunu mümkün kılması nedeniyle daha yaygın hale geliyor. Üretken yapay zeka ve endüstriyel meta veri tabanı birlikte, daha fazla verimlilik, esneklik ve yenilik sağlayarak imalat endüstrisinde devrim yaratıyor.
Üretimde üretken yapay zekanın potansiyeli
Üretken yapay zeka, üreticiler için güçlü bir araçtır çünkü geleneksel yöntemlerle elde edilmesi zor veya imkansız olan yeni tasarımların, süreçlerin ve ürünlerin yaratılmasına olanak tanır. Üreticiler, üretken yapay zekayı kullanarak daha yüksek düzeyde süreç optimizasyonu, atık azaltma ve genel kalite iyileştirmeleri elde edebilir. Ayrıca üretken yapay zeka, üreticilerin yenilik ve büyüme için yeni fırsatları belirlemesine yardımcı olabilir.
Üretken yapay zeka örnek olay incelemesi: havacılık endüstrisi
Üretken yapay zeka halihazırda havacılık endüstrisinde uygulanmakta ve test edilmektedir. iletişimi geliştirmek Envanter yönetimini iyileştirmek için uygulamanın yanı sıra müşteri hizmetleri deneyimini geliştirin. Ek olarak, uçak üreticileri, uçak parçaları üretmek için üretken yapay zekadan yararlanarak yapay zeka destekli otomasyon ve dijital ikizlerin yardımıyla tasarım ve prototip oluşturma sürecini optimize edebilir.
Avrupa Birliği Havacılık Güvenliği Ajansı (EASA), daha gelişmiş yapay zeka kullanımına hazırlık amacıyla havacılıkta daha fazla adım atılıyor. Yapay Zeka Yol Haritası 2.0 Mayıs ayının başlarında yapay zekanın sektöre entegre edilmesine yönelik ayrıntılı bir planın ana hatlarını çizmişti.
Üretken yapay zeka örnek olay incelemesi: otomotiv endüstrisi
Üretken yapay zekanın iş başındaki bir başka örneği de üretken tasarım yazılımı otomotiv endüstrisinde. Üreticiler, üretebildiği çok sayıda veri ve simülasyon sayesinde çok çeşitli yeni ve karmaşık araç sistemi tasarımları oluşturmak için bu yapay zeka destekli yazılımı kullanmaya başladı.
Üretken yapay zeka aynı zamanda araç üreticilerine, son derece doğru tahmine dayalı bakım tahmini için araçlardaki makine ve sensör verilerini daha derinlemesine analiz etme yeteneği sağlıyor. Geçmiş verileri kullanan bu analiz, sorunların çok daha erken tespit edilmesine yardımcı olur ve üreticilerin daha fazla verimlilik ve daha az israf için sorunları önleme ve düzeltme yönünde proaktif adımlar atmasına olanak tanır.
Üretken yapay zeka, endüstriyel meta veri tabanını nasıl geliştirebilir?
Üretken yapay zeka, imalat sektörünün dijital dönüşüm yolculuğunda muazzam bir potansiyele sahip olsa da sektörü ileriye taşıyan tek gelişmiş dijital çözüm değil. Üretim meta veri tabanının yükselişi, dijital ikizlerin yardımıyla sanal dünyalar yaratma yeteneği sayesinde eskisinden daha fazla süreç optimizasyonuna da yol açtı.
Üretimde dijital ikizlerin kullanımı, operasyonel süreçleri, makine girdilerini ve otomasyonu gerçek dünyadaki sistemlerin neredeyse kopyalanmış bir versiyonunda simüle edebildikleri için üreticilerin daha fazla esneklik kazanmasına yardımcı oldu. Üreticiler, üretken yapay zekanın gücünü endüstriyel meta veri tabanıyla birleştirerek daha yüksek düzeyde verimlilik, çeviklik ve inovasyon elde edebilir.
Örneğin, üretken yapay zeka kullanılarak oluşturulan dijital ikizler daha doğru sonuçlar verebilir, daha gerçek zamanlı verileri analiz edebilir ve enerji kullanımını iyileştirmek geleneksel yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarıyla karşılaştırıldığında. Deloitte'un 15. yıllık Teknoloji Trendleri raporu ayrıca, üretken yapay zekanın (yeni uzamsal bilgi işlem ve endüstriyel meta veri tabanıyla eşleştirildiğinde) üreticilerin yalnızca kendi endüstrilerinde yeni ilerlemeler elde etmelerini değil, aynı zamanda daha yüksek yetenekler elde etmelerini sağlayan yeni bir "büyüme katalizörü" olacağını da belirtiyor.
Endüstriyel meta veride üretken yapay zeka kullanmanın olası zorlukları
Endüstriyel meta veride üretken yapay zeka kullanmanın potansiyel faydaları çoktur. Ancak üreticilerin bu tür gelişmiş yapay zeka destekli araçları ve çözümleri kullanırken dikkate alması gereken zorluklar da var.
Yapay zeka süreçleri yorucu olabilir Gereken büyük miktarda veri nedeniyle bu tür kaynak yoğun işlevleri yürütmek için uygun donanıma sahip olmayan kuruluşlar için. Üretken yapay zeka algoritmalarının ne kadar zorlu olabileceği göz önüne alındığında, üreticilerin, mevcut altyapının kuruluş içindeki günlük operasyonel taleplere ayak uydurabilmesi için kaynaklarını nasıl dengeleyeceklerini bilmesi gerekiyor.
Ayrıca, üretken yapay zeka kullanılırken ortaya çıkan dört genel risk daha vardır. Ana hatlarıyla belirtildiği gibi PwC'nin yapay zeka için risk yönetimi taktik kitabıBunlar veri riskleri, model ve önyargı riskleri, anlık veya girdi riskleri ve kullanıcı riskleridir.
Üreticilerin bu riskleri ve bunların nasıl yönetileceğini bilmesi gerekiyor. Bunlar arasında doğru yapay zeka yönetişim stratejilerinin geliştirilmesi, verilerin bozulmamasını sağlamak, kullanıcı hatasından etkilenen verilerin kullanımının önlenmesi ve daha fazlası yer alıyor.
Kuruluşunuzu üretken yapay zekaya hazırlama
Üretken yapay zekanın akıllı üretim ve endüstriyel meta veri tabanı üzerinde önemli bir etkisi var. Endüstri 4.0 daha da olgunlaştıkça, bu daha yeni ve daha gelişmiş akıllı üretim teknolojileri, maliyetleri, israfı ve arıza sürelerini azaltırken, daha fazla verimlilik ve esneklik elde etmek için üreticileri dijital dönüşüm hedeflerine yaklaştırabilir.
Ancak üretim liderleri, ele alınacak alanları belirleyemezlerse operasyonlarını geliştiremeyeceklerini anlamalıdır. Tarafsız kıyaslama araçları ve olgunluk değerlendirme çerçeveleri yardımıyla Akıllı Endüstri Hazırlık Endeksi (SIRI)operasyonlarını bir sonraki aşamaya taşımak için büyük organizasyonel iyileştirmeleri sabırsızlıkla bekleyebilirler.
Hakkında daha fazla öğren SIRI veya bizimle iletişime geçin Burada bir konuşma başlatmak için.
