banner52

Mitsubishi Electric "yapay zeka" ile kalite ve verimlilik artışı sağlıyor

- Mitsubishi Electric Fabrika Otomasyon Sistemleri Ürün Yönetimi ve Pazarlama Birim Müdürü Tolga Bizel:- "İnsan ve robotların iş birliğiyle çalıştığı bir yaklaşım benimsiyoruz. Bu nedenle hem robotların hem de çalışma ortamının yapay zekayla desteklendiği bütüncül bir sistem sunuyoruz"

Genel 09.02.2021, 11:15
Mitsubishi Electric
banner46

İSTANBUL (AA) - Mitsubishi Electric Fabrika Otomasyon Sistemleri Ürün Yönetimi ve Pazarlama Birim Müdürü Tolga Bizel, "e-F@ctory altyapımız, fabrikadaki yöneticilerin sisteme ve raporlara uzaktan erişmesine imkan tanıyarak 7/24 kontrol fırsatı sunuyor. Üretimde çok yüksek hız, maliyet tasarrufu, kalite ve verimlilik artışı sağlayan e-F@ctory, sanayicilere küresel rekabette bir adım önde olmanın yolunu açıyor." ifadelerini kullandı.

Evden uzaya kadar çok sayıda sektörde ileri teknoloji ürünleriyle öne çıkan Mitsubishi Electric, TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası (EMO) iş birliği ile düzenlediği webinarlarda paydaşlarıyla buluşmaya devam ediyor.

Bizel, en son gerçekleştirilen webinarda, fabrikaların dijital dönüşümü ve yapay zeka (AI) alanındaki güncel teknolojileri sıraladı.

Mitsubishi Electric’in sanayinin yeni bir boyut kazanmasına olanak sağlayan ve Sanayi 4.0’a yanıt veren dijital fabrika konsepti e-F@ctory ile ilgili bilgiler veren Bizel, şunları kaydetti:

"Mitsubishi Electric olarak fabrikaların üretim, bakım, IT ve yönetim kısımlarını birbirleriyle anlaşabilir hale getirerek takım olmalarını sağlıyor ve sonuçta her birinin ihtiyaçlarına uygun raporlar üretiyoruz. Üretim hattındaki tüm makine ve sistemlerin internet üzerinden haberleşmesini sağlayan e-F@ctory altyapımız, fabrikadaki yöneticilerin sisteme ve raporlara uzaktan erişmesine imkân tanıyarak 7/24 kontrol fırsatı sunuyor. Üretimde çok yüksek hız, maliyet tasarrufu, kalite ve verimlilik artışı sağlayan e-F@ctory, sanayicilere küresel rekabette bir adım önde olmanın yolunu açıyor."


- MAISART teknolojisi fabrikalarda verimliliği artırıyor


Bizel, Mitsubishi Electiric’in yapay zeka teknolojisini kullanarak üretim hattı yerleşim planları ve malzeme akışlarının daha verimli bir şekilde tasarlanmasına ve üretkenliğin doğru bir şekilde tahmin edilmesine yönelik geliştirdiği teknolojiyle ilgili, "İnsan ve robotların iş birliğiyle çalıştığı bir yaklaşım benimsiyoruz. Bu nedenle hem robotların hem de çalışma ortamının yapay zekayla desteklendiği bütüncül bir sistem sunuyoruz.

100 yıllık tecrübemizle, şirketlerin yapay zekadan maksimum fayda elde etmelerini sağlamak amacıyla tescilli AI markamız MAISART teknolojisini kullanıyoruz. 'Mitsubishi Electric's AI creates the State-of-the-ART in technology' (Mitsubishi Electric'in AI'sı ile en yeni teknoloji) ifadesinin kısaltması olan MAISART ile yapay zeka tabanlı fabrikalarda ve tesislerde ekipman duruş süresi azalırken verimliliğin artırılması sağlanıyor." ifadelerini kullandı.

Makine öğrenmesi algoritmasını kullanan bu teknolojinin, sensör verilerini analiz ettikten sonra farklı operasyonel durumlar arasında üretim makinesi geçişine ilişkin bir model oluşturduğunu belirten Bizel, "Bu sayede fabrika ve tesislerde verimliliği artırmak üzere makinelerdeki beklenmedik durumları işaret eden makine anormalliklerinin hızlı ve doğru bir şekilde tespit edilmesi sağlanıyor." bilgilerini verdi.


- Derin öğrenmeyi çok çeşitli cihazlarda uygulayarak AI potansiyelini genişletiyor


Bizel, Mitsubishi Electric’in tescilli yapay zeka algoritması MAISART’ın güçlü yönlerine ilişkin, makine öğrenimi için derin öğrenme, pekiştirmeli öğrenme ve büyük veri metotlarını kullandıklarını kaydetti.

Bizel, algoritmanın çalışma prensipleri hakkında şu bilgileri paylaştı:

"Fabrika otomasyonunu, otomobilleri ve diğer ekipmanları derin öğrenme yöntemiyle donatmak zor olabilir. Küçük cihazlara yüksek performanslı bilgi işlem cihazları ve yüksek kapasiteli bellek eklemek de kolay olmuyor. Bu noktada Mitsubishi Electric olarak, yüksek düzeyde çıkarım doğruluğunu korurken hesaplama miktarını büyük ölçüde azaltan MAISART teknolojisini kullanıyoruz.

Bir sinir ağının girdi ve çıktı katmanları, birbirine tıpkı ağaç dallarının yayılması gibi karmaşık şekillerle bağlanıyor. Verileri bu şekilde işlemek çok büyük miktarda hesaplama gerektiriyor. Uzun yıllara dayanan makine bilgimizden yararlanarak daha az gerekli olan 'dalları keserek' hesaplama miktarını sadece 1/30 ile 1/100’ü olacak kadar başarılı bir şekilde sıkıştırdık. Bu gelişim, derin öğrenmeyi çok çeşitli cihazlarda uygulamayı mümkün kılarak AI potansiyelini daha da genişletiyor."


- Daha az deneme ile makine öğrenimine olanak tanıyor


Bizel, ön öğrenme denemelerinin sayısını azaltmanın ve başarı derecesini tahmin edebilmenin makine öğrenimi için çok önemli olduğunu ifade ederek, "Pekiştirmeli öğrenme, bir insanın bir programla kurallar koymasını gerektirmiyor. Diğer taraftan öğrenme çok zaman alabiliyor, çünkü makine öğrenmesi için çok sayıda deneme gerekiyor. MAISART teknolojisiyle deneme sayısını geleneksel toplamın yaklaşık 1/50’sine kadar düşürdük." bilgilerini verdi.

Geleneksel pekiştirmeli öğrenmenin deneme sayısını algılayarak değerlendirmeye dayalı kontrol parametrelerini belirlediğini aktaran Tolga Bizel sözlerini şöyle tamamladı:

"MAISART teknolojisi, deneme sonuçlarının başarı derecesini tahmin etmek için yapay zekayı içeren makineler hakkındaki bilgimizi kullanıyor. Yapay zekaya hangi hareketlerin ekipmanı hedef duruma daha hızlı yaklaştıracağı konusunda geri bildirim gönderiyor. Kontrol parametreleri de buna göre ayarlanıyor. Bu durum, daha az denemeyle öğrenmeye olanak tanıyor ve uygulamanın zamanını ve maliyetini büyük ölçüde azaltmayı mümkün kılıyor."

Yorumlar (0)
22
açık
Namaz Vakti 04 Mart 2021
İmsak 05:42
Güneş 07:01
Öğle 12:58
İkindi 16:12
Akşam 18:45
Yatsı 19:59
Puan Durumu
Takımlar O P
1. Galatasaray 27 57
2. Beşiktaş 26 57
3. Fenerbahçe 26 54
4. Trabzonspor 26 48
5. Hatayspor 27 46
6. Gaziantep FK 27 43
7. Alanyaspor 26 42
8. Karagümrük 27 41
9. Göztepe 26 35
10. Antalyaspor 26 34
11. Sivasspor 26 33
12. Konyaspor 26 32
13. Malatyaspor 27 31
14. Kasımpaşa 26 29
15. Kayserispor 26 28
16. Rizespor 27 28
17. Başakşehir 27 26
18. Erzurumspor 27 26
19. Ankaragücü 26 23
20. Denizlispor 26 21
21. Gençlerbirliği 26 21
Takımlar O P
1. Giresunspor 24 53
2. Samsunspor 24 50
3. İstanbulspor 24 46
4. Altınordu 24 44
5. Adana Demirspor 24 42
6. Altay 24 41
7. Tuzlaspor 24 41
8. Ankara Keçiörengücü 24 39
9. Bursaspor 24 34
10. Bandırmaspor 24 31
11. Ümraniye 24 31
12. Adanaspor 24 26
13. Boluspor 24 26
14. Menemenspor 24 26
15. Balıkesirspor 24 25
16. Akhisar Bld.Spor 24 19
17. Ankaraspor 24 15
18. Eskişehirspor 24 7
Takımlar O P
1. Man City 27 65
2. M. United 27 51
3. Leicester City 27 50
4. West Ham 26 45
5. Chelsea 26 44
6. Liverpool 26 43
7. Everton 25 43
8. Tottenham 25 39
9. Aston Villa 25 39
10. Arsenal 26 37
11. Leeds United 26 35
12. Wolverhampton 27 34
13. Crystal Palace 27 34
14. Southampton 26 30
15. Burnley 27 29
16. Brighton 26 26
17. Newcastle 26 26
18. Fulham 26 23
19. West Bromwich 26 17
20. Sheffield United 27 14
Takımlar O P
1. Atletico Madrid 24 58
2. Barcelona 25 53
3. Real Madrid 25 53
4. Sevilla 24 48
5. Real Sociedad 25 42
6. Real Betis 25 39
7. Villarreal 25 37
8. Granada 25 33
9. Levante 25 32
10. Athletic Bilbao 24 30
11. Celta de Vigo 25 30
12. Osasuna 25 28
13. Getafe 25 27
14. Valencia 25 27
15. Cádiz 25 25
16. Eibar 25 22
17. Real Valladolid 25 22
18. Deportivo Alaves 25 22
19. Elche 24 21
20. Huesca 25 20