- 0 533 656 96 80
Endüstri 4.0 ve suni zeka ile birlikte tüm üretim sürecinin sadece robotlar tarafınca yapıldığı karanlık fabrikalar olacak. Peki bu karanlık fabrikalar hakkında ne biliyoruz? Hayat bu fabrikalarda nasıl? İstanbul data Üniversitesi Mekatronik Mühendisliği Bölüm Bölüm Başkan yardımcısı Dr. Öğretim Üyesi Eray Baran, konuyla ilgili özgürlük’e önemli açıklamalarda bulunmuş oldu.
Baran endüstri 4.0 ile karanlık fabrikaların arasındaki ilişkiyi masaya yatırıyor ve şu açıklamalarda bulunuyor:
“sanayi 4.0 ve suni zeka ile birlikte tüm üretim sürecinin yalnız robotlar tarafından yapıldığı karanlık fabrikalar olacak. Normalde tüm fabrikalarda aydınlatma / ısınma yahut soğutma gibi ek maliyetler var. Ancak üretim süreci tamamen robotlar tarafından yapılıyorsa örneğin Norveç gibi ülkelerde ısıtma için harcanan yüksek maliyetler artık olmayacak. Herhangi bir görüntü kaydı ya da görüntü işleme şeklinde işlemler yapılmıyorsa ışıksız bir ortamda da robotlar çalışabilecek. Bu da maliyetleri çok büyük bir oranda düşürecek. Üretim hızını ve kalitesini artıracak. Bu tabii birkaç hızla gelişen teknolojinin paralel gelişimi ile mümkün oluyor. Birbirinden farklı ünitelerde çalışan robot manipulatörler arası yüksek veri yoğunluklu iletişimin hızlı ve kayıpsız bir halde sağlanması işin bir ucu.
Burada hızla yayılan 5G benzeri iletişim teknolojilerinin varlığı temel teşkil ediyor. Bir diğer unsur şu: yere sabitlenmiş robot manipulatörlerin işledikleri ürünlerin transferi için yüksek doğrulukta çalışan seyyah robotların vazife yapması gerekiyor. Bu durum da asgari yarı otonom, mümkünse tam otonom robot davranışını gerekli kılıyor. Yani başlangıç aşamasında bir operatör uzakta bir ofisten bu seyyah robotu kumanda edebilir belki, ancak esas hedef, robotun ara ürünleri transferi aşamasında herhangi bir insan yönlendirmesi olmaksızın kendi kararlarıyla yol alabilmesi. Bu döngünün son etabında ise, üretimin daha yüksek verimli planlanması için robotların arasındaki iş dağılımının koordine edilmesi var. Bu da yine uzun senelerdir robot bilimcilerin çalıştığı sürü davranışı, sürü zekası (swarm intelligence) gibi başlıklar altında ele alınan araştırmaların sonucunda varılan çıktılarla mümkün olabilir. Özetlemek gerekirse, en başta ana hatları çizilen “karanlık fabrikalar” konsepti gerek bildirişim teknolojilerindeki güncel gelişmelerle, gerek yapay zeka’nın son yıllarda artan robotik uygulamalarıyla artık yavaş yavaş gün yüzüne çıkıyor.
Bu işin elbet çok boyutlu düşünülmesi gereken toplumsal yansımaları olacaktır ve hatta bir ihtimal olmaya başladı bile. Avrupalı birçok şirket, robotize üretim planları çerçevesinde önümüzdeki yıllarda personel sayısında azalmaya gideceği yönünde projeksiyonlar ortaya koyuyor. Bu vaziyet sonucunda bilhassa üretim sürecinde görev alan kişilerin işsiz kalma ihtimalleri bir fazlaca yükseliyor. Toplumsal neticelerin bir ucunda işsizlikteki artış ihtimali yatarken bir diğer tarafında da uluslararası ekonomik dengelerin süre içinde değişime uğraması yatıyor. Ucuz iş gücü sebebiyle uzun yıllardır biroldukça şirket üretim hatlarını Çin ve Hindistan gibi uzakdoğu ülkelerine kaydırmış durumdaydı. Ancak bahsi geçen süreçler tamamlanıp insanın imalat sürecine “iş gücü” ile iştirakının ortadan kalktığı durumda uzakdoğu’da üretim yaptırmak birçok küresel şirket için aslen yüksek maliyetli üretim anlamına gelecek. Sonunda robotların harcadığı toplam enerjinin ve bakım süreçlerinin maliyeti, lojistik maliyetler de eklendiği süre ucuz iş gücü pozitif yanlarıyla yapılan üretimin maliyetinden çok daha avantajlı oluyor. Bu durumun da ciddi makroekonomik yansımalarının olacağı aşikar.
Üretim tesislerindeki arızaların önlenmesi için hataların önden tespit edilmesi: Fabrikalarda / üretim tesislerinde makinelerin arızalanması firmaları ciddi zarara uğratıyor. Ancak makinelere yerleştirilecek sensörlerden alınan devamlı veriler ve suni zeka yardımıyla arızalar önceden tahmin edilebilecek. Makinelere yerleştirilecek ısı / titreşim idraklayıcı sensörler ile çok küçük düzeydeki değişimler bile fark edilecek. Bu sayede aslabir aksama olmadan arızalar çok önceden tespit edilebilecek. Aslına bakarsak bu, bir bakıma hasta olmaya başlamış olan birinin vücudundaki ilk semptomları görüp önlem alması şeklinde birşey. Grip olduğunuzda, hastalık tam etkin dönemine girmeden hafif bir yorgunluk hissedersiniz, boğazcaınızda bir kaşıntı ve yanma hissi başgösterir. Zaman geçtikçe, öksürük ve ateş gibi daha ciddi emareler de ortaya çıkar. Makineler de buna benzer aslen. Bir üretim hattında, devamlı işler durumdaki bir makinenin bileşenlerinin de belli ömürleri var ve bu bileşenler ömürlerini doldurup arıza verdiği vakit makine yedek parçası gelene kadar beklemek zorunda kalıyor. Daha detaylı bir örnek verelim, üretim hattındaki bir talaş kaldırma makinesini düşünün.
Endüstri 4.0 ile beraber üretim karanlık fabrikalara kayıyor
Bu aygıt devamlı aynı tip parçaları işleyen bir yapıda ve durağan devirde işlem gören bir motoru var. Zamanla kullanım ömrünü doldurduğu için bu motorun bilyalarında aşınmalar olacak. Benzer bi şekilde galvanik etkiler sebebiyle sarımda kullanılan bakırların direnci değişiyor olacak. Bu minik değişimler makinenin günlük işler durumunu aksatmayacaktır. Sadece aşınmalar artıp bilyalar tamamen kırılınca yahut direnç değişimi sonucu ısınan bobin “yanma” dediğimiz şekilde kopunca motor ve dolayısıyla makinenin tamamı üretim hattındaki görevini yerine getiremez oluyor.
Bu konum için önerilen çözüm şu: Özellikle sanayi 4.0’ın temel niteliklerinin yaygınlaşması ve 5G benzeri yüksek hızlı ve veri yoğunluklu mesajşim imkanları ile makinelerin ve makine bileşenlerinin çeşitli sensör ağlarıyla donatılması ve bu sensörlerden toplanan verilerin büyük veritabanlarında biriktirilmesi artık mümkün. Bu sensörler aletine bakılırsa, sıcak ölçümü, devir ölçümü, titreşim ölçümü ya da kuvvet ölçümü gibi çeşitli niteliklerde olabilir. Onlarca makineden oluşan bir üretim hattında, her bir makineden alınan birkaç sensör verisinden bahsediyoruz. Bu sensörlerin de her saniye 10 adet veri aldığını düşünürseniz bir günde milyonlarca veri toplamış oluyorsunuz. Veri akışının devamlı olduğu düşünüldüğünde de artık elinizde bir büyük veri (big-data) problemi oluşuyor. İşin kalbinde de zaten gelişen yapay zeka teknolojileri var. Bir önceki örnekten devam edersek, bilyaları aşınmaya başlamış olan makinenin yarattığı titreşimler, “sağlıklı” makineninkinden farklı olacaktır. Yahut bobin direnci değişen motorun yüzey ısısı, “sağlıklı” motordakinden değişikdır. İşte yapay zeka toplanan bu büyük veriyi işleyerek yüksek doğruluklu tahmin yapıyor olacak. Esasında buna “kestirim” (estimation) diyoruz. Yani elinizdeki sensörlerden alınan veri sürekli işleniyor ve kullandığınız yapay zeka algoritması size diyor ki falanca makinada 20 gün içinde %90 mümkünlıkla bir motor arızası meydana gelecek.
Endüstri 4.0 ile birlikte üretim karanlık fabrikalara kayıyor
Bu durumun üretim icra eden tesise katkısı ne diye düşünebiliriz. Olası arızaları öngörmek ve bunları gidermeye yönelik erken pozisyon almak en başta üretim verimliliğini etkileyen bir konum. Düşünün ki piston arızası veren bir pres makinanız var. Arıza tespitini yapmanız (çoğu durumda üreticinin yetkili servisini çağırıyorsunuz), akabinde yedek parça siparişi geçmeniz, hele bir de makina üreticisi yurt dışındaysa yedek parçanın elinize yetişme sürecini aylarla ifade edilebilecek sürelere yayabiliyor. Bu sürede yüzbinlerce dolarlık makine üretim hattında görev yapamıyor. Yani yatırımınız var sadece değerlenmiyor. Tüm bu süreçlerde alınan makinenin işgöremez biçimde durduğu zamanı ne kadar azaltırsanız üretim verimliliğiniz ve yatırımınızın paraya dönüşümü o kadar hızlanıyor.
Özetlemek gerekirse, hızlı mesajşim ve veri toplama teknolojileri ve suni zeka entegrasyonu ile mevcut tesisinizde yaptığınız minik birkaç ekleme (örn. Sensörler) size çok ciddi verimlilik artışı sunuyor olacak. Bu da milyon dolarlık kayıpların önüne geçecek.”
