Yapay zeka ilk defa seri üretime entegre edildi

Enjektör meme püskürme deliklerinde yuvarlama işlemi yapan 25 hidroerozyon makinesi geçtiğimiz mart ayından bu yana yapay zeka kullanarak üretim yapıyor. 20 yılı aşkın sürede Bursa’da üretimde kullanılan makineler sürekli olarak iyileştirildi, farklı metotlar kullanarak verimlilikleri artırıldı. Ancak iyileştirmelerde farklı bir yöntem kullanmanın vakti gelmişti. Intelligent HE projesinin yöneticisi Nagihan Gündoğdu, “Yepyeni bir yöntem kullanarak ‘sıçrama’ yapmayı hedefledik. Bunun için de veri madenciliği, makine öğrenmesi ve yapay zekayı kullandık.” dedi.

Sıçrama yaratacak ve yepyeni bir dönemi başlatacak ekip, farklı yetkinlik ve tecrübelere sahip çalışanlardan oluştu. Proje sırasında hiçbir ek maddi yatırıma gerek olmadı. 15 yıldır Bosch’ta çalışan ve şu anda proses mühendisi olarak görev yapan Nagihan Gündoğdu projenin yönetimini üstlendi. Sedat Yılmaz, 23 yıldır Bosch’ta çalışıyor ve projede proses uzmanı ve veri bilimcisi olarak görev aldı. Yazılım mühendisi Ali Orkun Özkul ise 5 yıldır Bosch’ta çalışıyor ve makinelerle oluşturulan algoritmaların haberleşmesini sağladı. Aynı şekilde 5 yıldır Bosch’ta çalışan Özge Kayabaşı enjektör memelerinin püskürtmeye hazır olmasını sağlayan işlemleri yapan makinelerden sorumlu üretim mühendisi. Ceyhan Yurtsever ise 2000 yılından beri Bosch’ta çalışıyor ve projede makine kodlamasını üstlendi.

Hidroerozyon makineleri entegre ön ve son ölçüme sahipler. Süreç, son ölçümde hedeflenen hidrolik debiyi elde etmeyi amaçlıyor. Ancak verilere bakıldığında, makinelerin süreçte hep aynı değere göre ayarlanmasına rağmen farklı değerler elde edildiği gözlemlendi. Buradan yola çıkarak proses ekibi “her bir parça için bir sapma oluştuğu” sonucuna vardı. Intelligent HE projesi, son ölçüm sonuçlarını iyileştirmeye yönelik makine öğrenmesi algoritmaları kullanan bir model oluşturularak başlatıldı.

Projenin ilk adımı veri toplama oldu. Sonrasında ekip için yeni bir teknik olan Phyton dili ve makine öğrenmesi metodları kullanıldı. Ekibin veri bilimi sorumlusu ve yüksek makine mühendisi Sedat Yılmaz, Phyton kullanarak makine öğrenmesi algoritmalarını uyguladı. Bu projede 3 temel yetkinlik alanı var diyen yüksek makine mühendisi Nagihan Gündoğdu; “Bunlar proses, istatistik içerek makine öğrenmesi metodları ve kodlama.” dedi.

Yazılım geliştirme görevini üstlenen TEF4 departmanından yazılım mühendisi Ali Orkun Özkul ise makinenin bu yeni yaklaşımı anlayabilir ve kullanabiliyor olmasının gerekliliğinin altını çizdi. Yapılan tahminlerin makineye ulaşması ve aynı zamanda makine yazılımının güncellenmesi de oldukça önemliydi. Ve böylece geliştirilen makine öğrenme modelleri seri üretimde uygulanabilir hale getirildi.

Sedat Yılmaz, “Eğer veriler excel gibi klasik yöntemlerle işlenemeyecek boyuta gelirse büyük veridir. Son 10—15 yıldır veriler bir şekilde kaydediliyordu ama veriler anlamlı bir şekilde toplanıp, kullanılmıyordu. Bu projenin başlamasıyla birlikte daha çok veri toplayıp veri madenciliğini kullanarak o verilerin içinden anlamlı ilişkiler çıkarmaya başladık. Meme tiplerine göre farklılık göstermek üzere 1 milyon satıra varan, 32 sütunluk veriler kullandık.” diyerek, verilerin büyüklüğünü anlattı.

Meme üretiminde en çok çalışılan tip ve gerçek veriler üzerinden yapılan sonuçlara göre standart sapmada yüzde 30, ıskarta oranında yüzde 40, tekrar işleme oranlarında ise yüzde 50 oranında iyileştirme oldu. 22 bin Avro değerinde tasarruf sağlandı ve uygulanan tip çeşitliliğinin artmasıyla getirinin yılda 35 bin Avro’ya çıkması bekleniyor.

Merkezi olarak oluşturulan AI Kalite İlkeleri Intelligent HE projesi ekibi tarafından kullanıldı. AI Kalite Kılavuz İlkeleri proje lideri Anne Merkle, “Ki_limandscharo – AI4.DI” projesi en iyi uygulamaları ve alınan dersleri paylaşmak, projeleri desteklemek ve gerek duyulduğunda standartları belirlemek üzere geliştirme departmanını ve fabrikaları aynı çatı altında bir araya getiriyor. Söz konusu yapay zeka olduğunda, yapay zekanın üretime entegre edilmesi veya yapay zekanın zamandan bağımsız bir şekilde kullanılması gibi durumlarda sürekli olarak önemli teknik ve süreçle ilişkili engeller görüyoruz.” dedi.