Hesaplamadaki yapay zeka, daha doğru tahminsel analizler, otonom sistemler ve daha fazlasını mümkün kılarak yeni ve daha akıllı süreçlere giden yolu açtı. Son zamanlarda, makine öğrenimi algoritmalarından yararlanan daha gelişmiş AI - üretken AI - ortaya çıktı ve eskisinden bile daha akıllı yeteneklere yeni kapılar açtı.
Üretken AI, kısmen üretken çatışmacı ağlar (GAN'lar), yeni veri üretmek için birlikte çalışacak şekilde iki sinir ağını eğitmeyi içeren bir AI türüdür. Geçtiğimiz yıl, üretken AI, ChatGPT gibi AI destekli sohbet robotlarının ortaya çıkmasıyla popülerliğinde meteorik bir artış yaşadı.
Üretimde, üretken AI, dijital ikizler, artırılmış ve sanal gerçeklik ve endüstriyel nesnelerin interneti (IIoT) araçları gibi diğer gelişmiş teknolojilerin yanı sıra akıllı üretim çözümlerinde de giderek daha önemli hale geliyor. Üretim süreçlerini optimize etme, ürün tasarımını iyileştirme ve üretim endüstrisinin genel verimliliğini artırma potansiyeliyle, sektördeki üretken AI'nın genel piyasa değerinin %'den %'ye yükselmesinin tahmin edilmesi şaşırtıcı değil. 2022'de US$225 milyon, US$6.963,45 milyon 2032 yılına kadar.
Ancak bu, sektörde dalgalar yaratan tek gelişmiş teknoloji değil. Endüstriyel metaverse'in (fiziksel dünyanın sanal bir temsili) kullanımı, daha fazla üretici dijital olarak dönüşerek dijital ve fiziksel sistemlerin entegrasyonunu mümkün kıldıkça daha yaygın hale geliyor. Üretken AI ve endüstriyel metaverse birlikte, daha fazla verimlilik, esneklik ve inovasyon sağlayarak üretim sektöründe devrim yaratıyor.
Üretimde üretken yapay zekanın potansiyeli
Üretken AI, üreticiler için güçlü bir araçtır çünkü geleneksel yöntemlerle elde edilmesi zor veya imkansız olan yeni tasarımların, süreçlerin ve ürünlerin yaratılmasına olanak tanır. Üreticiler, üretken AI kullanarak daha yüksek seviyelerde süreç optimizasyonu, atık azaltma ve genel kalite iyileştirmeleri elde edebilirler. Ek olarak, üretken AI üreticilerin yenilik ve büyüme için yeni fırsatlar belirlemesine yardımcı olabilir.
Üretken AI vaka çalışması: havacılık endüstrisi
Üretken AI, havacılık sektöründe halihazırda uygulanıyor ve test ediliyor iletişimi geliştirmek ve envanter yönetimini iyileştirmek için uygulamaya koymanın yanı sıra müşteri hizmetleri deneyimini de geliştirin. Ayrıca, uçak üreticileri uçak parçalarının üretiminde üretken AI'dan yararlanabilir, AI destekli otomasyon ve dijital ikizlerin yardımıyla tasarım ve prototipleme sürecini optimize edebilir.
Avrupa Birliği Havacılık Emniyeti Ajansı (EASA), daha gelişmiş AI kullanımına hazırlık amacıyla havacılıkta daha fazla adım atıldığını duyurdu. Yapay Zeka Yol Haritası 2.0 Mayıs ayının başlarında yapay zekanın sektöre entegre edilmesine yönelik detaylı bir plan açıklanmıştı.
Üretken AI vaka çalışması: otomotiv endüstrisi
Üretken yapay zekanın eylem halindeki bir başka örneği ise üretken tasarım yazılımı Otomotiv endüstrisinde. Üreticiler, üretebildiği çok sayıda veri ve simülasyon sayesinde, çok çeşitli yeni ve karmaşık araç sistemi tasarımları oluşturmak için bu yapay zeka destekli yazılımı kullanmaya başladı.
Üretken AI ayrıca araç üreticilerine, araçlardaki makine ve sensör verilerini daha derinlemesine analiz etme ve son derece doğru tahmini bakım tahmini yapma yeteneği kazandırır. Tarihsel verileri kullanan bu analiz, sorunları çok daha erken belirlemeye yardımcı olur ve üreticilerin daha fazla verimlilik ve daha az atık için sorunları önlemek ve düzeltmek üzere proaktif adımlar atmasını sağlar.
Üretken yapay zeka endüstriyel meta evreni nasıl iyileştirebilir?
Üretken AI, üretim sektörünün dijital dönüşüm yolculuğunda muazzam bir potansiyele sahip olsa da, sektörü ileriye taşıyan tek gelişmiş dijital çözüm bu değil. Üretim meta evreninin yükselişi, dijital ikizlerin yardımıyla sanal dünyalar yaratma yeteneği sayesinde, eskisinden daha fazla süreç optimizasyonuna da yol açtı.
Üretimde dijital ikizlerin kullanımı, üreticilerin operasyonel süreçleri, makine girdilerini ve otomasyonu gerçek dünya sistemlerinin sanal olarak kopyalanmış bir versiyonunda simüle edebilmeleri sayesinde daha fazla esneklik kazanmalarına yardımcı oldu. Üreticiler, üretken yapay zekanın gücünü endüstriyel metaverse ile birleştirerek daha yüksek verimlilik, çeviklik ve inovasyon seviyelerine ulaşabilirler.
Örneğin, üretken yapay zeka kullanılarak oluşturulan dijital ikizler daha doğru olabilir, daha gerçek zamanlı verileri analiz edebilir ve enerji kullanımını iyileştirmek Geleneksel yapay zeka ve makine öğrenme algoritmalarıyla karşılaştırıldığında. Deloitte'un 15. yıllık Teknoloji Trendleri raporu Ayrıca, üretken yapay zekanın (yeni mekansal hesaplama ve endüstriyel meta evrenle birleştirildiğinde) üreticilerin yalnızca kendi sektörlerinde yeni gelişmeler elde etmelerini değil, aynı zamanda daha yüksek yeteneklere sahip olmalarını da sağlayacak yeni bir "büyüme katalizörü" olacağını belirtiyor.
Endüstriyel meta evrende üretken yapay zekanın kullanılmasının potansiyel zorlukları
Endüstriyel metaverse'de üretken AI kullanmanın potansiyel faydaları çoktur. Ancak, üreticilerin bu tür gelişmiş AI odaklı araçları ve çözümleri kullanırken dikkate alması gereken zorluklar da vardır.
Yapay zeka süreçleri yorucu olabilir büyük miktarda veri gerektiği için bu tür kaynak yoğun işlevleri çalıştırmak için uygun şekilde donatılmamış kuruluşlar için. Üretken AI algoritmalarının ne kadar zorlu olabileceği göz önüne alındığında, üreticiler mevcut altyapının kuruluş içindeki günlük operasyonel taleplere ayak uydurabilmesi için kaynaklarını nasıl dengeleyeceklerini bilmelidir.
Ayrıca, üretken AI kullanırken dört genel risk daha söz konusudur. PwC'nin yapay zeka için risk yönetimi kılavuzuBunlar; veri riskleri, model ve önyargı riskleri, istem veya girdi riskleri ve kullanıcı riskleridir.
Üreticiler bu risklerin ve bunların nasıl yönetileceğinin farkında olmalıdır. Bunlara doğru AI yönetim stratejilerinin geliştirilmesi, verilerin bozulmadığından emin olunması, kullanıcı hatasından etkilenen verilerin kullanımının önlenmesi ve daha fazlası dahildir.
Kuruluşunuzu üretken yapay zekaya hazırlama
Üretken AI, akıllı üretim ve endüstriyel metaverse üzerinde önemli bir etkiye sahip. Endüstri 4.0 daha da olgunlaştıkça, bu daha yeni ve daha gelişmiş akıllı üretim teknolojileri, üreticileri dijital dönüşüm hedeflerine yaklaştırarak daha fazla verimlilik ve esneklik elde ederken maliyeti, israfı ve kesinti süresini azaltabilir.
Ancak, üretim liderleri, ele alınacak alanları belirleyemezlerse operasyonlarını iyileştiremeyeceklerini anlamalıdır. Tarafsız kıyaslama araçları ve olgunluk değerlendirme çerçevelerinin yardımıyla Akıllı Endüstri Hazırlık Endeksi (SIRI), operasyonlarını bir üst seviyeye taşıyacak kapsamlı organizasyonel iyileştirmeleri dört gözle bekleyebilirler.
Daha fazla bilgi edinin SIRI veya bizimle iletişime geçin Burada bir sohbet başlatmak.
