Yapay zeka endüstride neden kullanılıyor?

Endüstride yapay zeka, makinelerin daha güvenilir çalışmasını sağlamayı amaçlamaktadır. Uzun zamandır bundan para kazanan şirketler var; örneğin tuvalet kağıdı üretiminde.

Tino Pietraßyk, çatı katı benzeri açık planlı bir ofiste oturuyor ve heyecanla tuvalet kağıdı hakkında konuşuyor. Üretim sürecinin özellikleri hakkında dakikalarca konuşabilir: tek katmanlı, çift katmanlı, bant hızı, nelerin yanlış gidebileceği, nelerin geliştirilebileceği – Pietraßyk neden bahsettiğini biliyor. 36 yaşındaki Berlin AI şirketi FactoryPal’da kıdemli veri bilimci olarak çalışıyor.

Şirket, Almanya’nın birçok yerindeki kağıt fabrikalarına danışmanlık yapıyor. Pietraßyk “Tuvalet kağıdı bizim ekmeğimizdir” diyor ve ilk olarak yapay zekanın (AI) aslında neyle ilgili olduğunu açıklıyor. Terim tam olarak ne anlama geliyor? Yapay zeka pratikte ne yapar? Peki bundan para kazanabilir misin?

Her makine hata yapar

Örneğin tuvalet kağıdıyla. Bunlar Almanya’da merkezi olmayan şekilde, yani birçok farklı yerde üretilmektedir. Bu aynı zamanda şu anlama da gelir: optimize edilebilecek birçok farklı makine. İşte tam da bu noktada yapay zeka devreye giriyor. Pietraßyk, temel olarak “bir kağıt ağını 50 metre uzunluğundaki bir makinede hiçbir şeyi kırmadan mümkün olduğunca hızlı bir şekilde çalıştırmak” ile ilgili olduğunu söylüyor. “İdeal olarak yaklaşık 48 km/saat.”

FactoryPal ve diğerleri gibi yapay zeka şirketleri her makinenin hata yaptığını kabul etti. Kağıt yırtılıyor veya sıkışıyor, silindirler sıkışıyor, besleyici sıkışıyor. Yeterince fazla hata kaynağı var. Örneğin bir tuvalet kağıdı üretim tesisi genellikle teorik olarak akla gelebilecek çıktının yalnızca yüzde 60 ila 70’ini karşılıyor. Geri kalanı küçük aksilikler nedeniyle kayboluyor.

“Üretimde yapay zeka” – bu hafta Berlin’de düzenlenen bir uzman konferansı bununla ilgiliydi. Yani geleceğe dair bir vizyon yok, ancak birçok şirket patronunun, bazı bilim adamlarının ve hatta Berlin Ekonomik İşler Senatörünün fikir alışverişinde bulunduğu pratik örnekler var.

Yüzde puanına bağlıdır

FactoryPal’ın hedefi üretimi artırmaktır. Pietraßyk, sipariş almanız durumunda “Genel Ekipman Verimliliğinin” (OEE) en az yüzde üç puan artabileceğinin sözünü veriyor. Bu pek fazla gibi görünmüyor ama: “OEE’nin her yüzde puanı yılda bir milyon avroya kadar mal olabilir.”

Endüstriyel tesisler artık oldukça karmaşık yapılardır. Tuvalet kağıdı rulosu gibi yönetilebilir bir üretim hattı bile artık insanlar tarafından tamamen gözden kaçırılamıyor. Pietraßyk ve ekibi sisteme bağlı olarak 200 ile 2.500 arasında giriş parametresini ölçüyor. Ayrıca cihazda değiştirilebilecek 30 ila 70 arası ayar bulunmaktadır.

Milyarlarca küçük ayar vidası

Pietraßyk, “Bu, milyarlarca olası kombinasyon anlamına geliyor” diye özetliyor. “OEE”yi yüzde veya binde bir oranında iyileştirmeye yönelik milyarlarca fırsat. Bu, hangi ayar seçeneklerinin daha verimli süreçlere yol açtığını bağımsız olarak öğrenen algoritmalar tarafından yapılır. Başka bir deyişle: daha az üretim kesintisi ile daha kısa sürede daha fazla tuvalet kağıdı.

Ülkenin dört bir yanındaki yapay zeka şirketlerinin şu anda yaptığı şey bu ve paralarını bu şekilde kazanıyorlar. Verimliliğin son yüzdesinin çıkarılmasıyla süreç optimizasyonu. Hiçbir insan beyninin filtreleyemeyeceği nedensel ilişkileri tanıyan algoritmalar sayesinde her şey otomatiktir. Pietraßyk, “Prensip olarak yapay zeka matematikten başka bir şey değildir” diyor. “Yapay zekamız ne yaptığımızı umursamıyor.”

Ve tuvalet kağıdının diğer ürünlerden hiçbir farkı yok. Uzmanların bulunduğu mevcut bir endüstri var. Bazen herkesi bir şeyin daha iyi yapılabileceğine ikna etmek kolay olmayabilir.

Algoritma daha mı iyi biliyor?

Pietraßyk, tuvalet kağıdı üretimindeki uzmanlarla yaşadığı deneyimleri şöyle anlatıyor: “Çalışanların çoğu, kağıt yırtıklarının daha az olduğuna inandıkları için makineyi biraz daha yavaş çalıştırmayı tercih ediyor.” Kısa mola. “Fakat veri analizi bunu göstermiyor.” Bu şu anlama gelir: uzmanlar yanılıyor, algoritma daha iyisini biliyor.

Pietraßyk, bazen yapay zekanın yaygın iş kayıplarına yol açabileceği yönünde dile getirilen korkuları paylaşmıyor. “İşçileri değiştirmek mi? Bu durumda aslında hayır” diyor. Bir çalışanın yapay zeka nedeniyle işini kaybettiği tek bir vakayı bilmiyor. Bunun yerine algoritmalar yalnızca sürecin daha verimli olmasına yardımcı olacaktır.