Üretim Süreçlerinde Yapay Zekâ Uygulamaları

İşletmelerin, Endüstri 4.0 vizyonuna ulaşabilmeleri için üretim süreçlerinde verilerin toplandığı ve analiz edildiği aşamadan, zeki ve kendi kendini optimize eden üretim süreçlerine doğru ilerlemeleri gerekmektedir. Yapay zekânın (YZ); ürün tasarımı, üretim sisteminin tasarımı, üretim planlaması, kalite kontrolü, bakım planlaması ve tedarik zinciri yönetimi gibi üretim yönetiminin birçok alanında uygulama fırsatları mevcuttur.  Süreç otomasyonunu artırmada ve akıllı süreçleri sağlamada, pazar taleplerini tahmin etmede ve süreçlerin gereksinimlerini karşılarken, stok düzeylerini de azaltarak talebe göre üretimi sağlayacak şekilde üretim planlamasını gerçekleştirmede, kalite düzeyini artırmada ve hata  oranını düşürmede ve bakım faaliyetlerinin planlanmasında  yapay zekâ uygulamalarından yararlanılabilmektedir.

McKinsey raporuna göre yapay zekâ, üretimde tahmin doğruluğunu %10-20 oranında artırabilecek ve böylelikle de stok maliyetlerinde %5’lik bir azalma ve gelirlerde %2-3’lük bir artış sağlanabilecektir. MIT tarafından yürütülen araştırmaya göre üretimde YZ kullanımlarının en yüksek oranda iyileştirmeler sağladığı alanların; bakım (üretimde YZ kullanımın %29’u) ve kalite (üretimde YZ kullanımının %27’si) olarak belirtilmiştir. Capgemini’nin gerçekleştirdiği araştırmaya dayalı olarak, makinelerin/ekipmanların ne zaman arızalanacağını tahmin etmenin ve bakım yapmak için en uygun zamanı önermenin; üretimde yapay zekânın en yaygın kullanım alanı olduğu belirtilmiştir. BCG raporuna göre, üretim endüstrisindeki en önemli yapay zekâ kullanım örnekleri; üretim süreçlerini otomatikleştiren akıllı ve kendi kendini optimize eden makineler tasarlama, daha iyi planlama için verimlilik kayıplarını tahmin etme ve kestirimci bakımı kolaylaştırmak için kusurları ve arızaları tespit etme olarak belirtilmiştir. MAPI tarafından gerçekleştirilen anket çalışmasına göre sırasıyla endüstriyel robotik, makine vizyonu, akıllı ürünler, makine öğrenme ve işbirlikçi robotlar ve kestirimci sistemler en yaygın YZ uygulamaları olarak belirlenmiştir. Gelecek beş yıl içerisinde ise kullanım oranında en çok artışın olacağı beklenen YZ uygulamasının kestirimci sistemler olduğu ifade edilmiştir.

2022 yılında ülkemizdeki işletmelerin üretim süreçlerinde ve üretim kararlarında yapay zekâ uygulama düzeylerini belirlemesi amacıyla bir araştırma yürütülmüştür. Yaklaşık 500 işletmeye anket formu gönderilmiştir. 74 işletmeden anket formlarının geri dönüşü sağlanmıştır. Anketler, üretim yöneticileri (geri dönüş sağlanan anket formlarının yaklaşık %80’i) ve Endüstri 4.0/Dijital dönüşüm sorumluları (geri dönüş sağlanan anket formlarının yaklaşık %20’si) tarafından cevaplandırılmıştır. Katılımcıların, %33,8’i belirlenmiş bir yapay zekâ stratejisinin olmadığını ve geliştirmeyi de planlamadıklarını, %39,2’si yapay zekâ stratejisini geliştirmeyi planladıklarını, %9,5’i yapay zekâ stratejisini geliştirme aşamasında olduklarını, %4,1’i yapay zekâ stratejisinin oluşturulduğunu ama henüz uygulamaya geçmediğini, %12,2’sı yapay zekâ stratejisini uygulama aşamasında olduklarını ve %1,4’ü de yapay zekâ stratejisini tamamıyla uyguladıklarını belirtmişlerdir. Yapay zekâ için ayrılan bütçeye katılımcıların % 73’ü çok az veya az, % 12,2’si de fazla ve çok fazla olarak belirtmişlerdir. Üretim süreçlerinde ve üretim kararlarında yapay zekâ kullanım oranlarında gelecek 3 yılda; katılımcıların %42’si %15’den az, %31,1’i %15-%30 arasında %14,9’u %30-%45 arasında ve %12,2’si %45’den fazla bir değişim olacağını öngörmektedirler. Üretim süreçlerinde ve üretim faaliyetlerinde yapay zekâ projelerinin geliştirilmesinde ve yapay zekâ uygulamalarında karşılaşılan veya karşılaşılması öngörülen en önemli güçlükler; sırasıyla uzman yetersizliği, yapay zekâ uygulamalarına ilişkin farkındalık ve bilgi eksikliği, teknoloji alt yapı yetersizliği, nereden başlanacağının, nasıl bir yol izleneceğinin bilinmemesi ve işletmede çalışanların direnç göstermesi olarak belirtilmiştir.

Büyük işletmeler tarafından işletmelerinin üretim süreçlerinde YZ’nın kullanım potansiyelinin en fazla olduğu alanlar sırasıyla süreç optimizasyonu, üretim planlaması ve kontrolü, ve stok kontrolü olarak belirtilmiştir. KOBİ’ler tarafından ise işletmelerinin üretim süreçlerinde YZ’nın kullanım potansiyelinin en fazla olduğu alanlar sırasıyla üretim planlaması ve kontrolü, stok kontrolü ve süreç optimizasyonu olarak ifade edilmiştir. Büyük işletmeler ile KOBİ’lerin, YZ’nın, işletmelerinde en yüksek 3 potansiyel kullanım alanı değerlendirmeleri aynı olmakla birlikte, bu 3 kullanım alanına ilişkin değerlendirmelerin sırasında bir değişim söz konusudur. Büyük işletmeler ve KOBİ’ler tarafından YZ’nın kullanım potansiyelinin en az olduğu alanlar ise ürün tasarımı ve filo yönetimi olarak belirtilmiştir.

Ülkemizde yürüttüğümüz araştırmamızın bulgularını değerlendirdiğimizde; yapay zekâ stratejisi uygulama düzeyi ile Endüstri 4.0 stratejisi uygulama düzeyi arasında kuvvetliye yakın bir ilişki olduğu ve yapay zekâ için ayrılan bütçe ile Endüstri 4.0 projeleri ve teknolojileri için ayrılan bütçe arasında kuvvetliye yakın bir ilişki olduğu belirlenmiştir. Bu bakımdan işletmelerde Endüstri 4.0 dönüşümünde kat edilen yolun ve Endüstri 4.0 teknolojilerinin uygulanma düzeyinin yüksek olduğu işletmelerin, yapay zekâ uygulamalarını ve teknolojilerini de daha çok kullandıklarını ve yapay zekâ uygulamalarına ve teknolojilerine de daha hazırlıklı oldukları belirtilebilir.

Kaynaklar:

BCG,2018, AI in the Factory of Future, The Ghost in the Machine
Capgemini Research Institute, 2019, Scaling AI in Manufacturing Operations: A Practitioners’ Perspective,https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2019/12/AI-in-manufacturing operations.pdf
Mapifoundation, 2019, The Manufacturing Evolution How AI Will Transform Manufacturing & the Workforce of the Future
McKinsey&Company, 2020, Industry’s Fast-Mover Advantage: Enterprise Value From Digital Factories,
MIT Technology Review Insights, 2020, The Global AI Agenda
Yüksel H., 2022, Üretim Yönetimi ve Yapay Zekâ, Nobel Akademik Yayıncılık