Hitachi, 27 Ağustos 2026’da “yapay zekâ orkestrasyonu” (AI Orchestration) adını verdiği bir teknoloji geliştirdiğini duyurdu. Teknoloji, talep, üretim veya kaynaklarda değişiklik meydana geldiğinde tedarik zinciri çizelgelerini yeniden düzenlemeyi amaçlıyor. Teknoloji, tüm optimizasyon sürecini tek bir büyük dil modelinin yürütmesine dayanmak yerine uzmanlaşmış yapay zekâ ajanlarının iş birliğine dayanıyor.
Şirket, teknolojiyi 2027’den itibaren HMAX Industry çözüm grubu kapsamında sunmayı planlıyor. Teknolojinin, 3 ve 4 Eylül 2026 tarihlerinde düzenlenecek Hitachi Social Innovation Forum 2026 JAPAN etkinliğinde de sergilenmesi planlanıyor.
Teknoloji nasıl çalışıyor?
Habere göre her yapay zekâ ajanı, tedarik zinciri içinde belirli bir görevi veya kapsamı üstlenirken orkestrasyon katmanı çalışmayı ajanlar arasında dağıtıyor ve sonuçları paylaştırıyor. Müşteri önceliğinin yükselmesi veya üretim kapasitesinin düşmesi gibi koşullardan birinde değişiklik tespit edildiğinde sistem önerilen planı yeniden hesaplayabiliyor ve incelenmek üzere yeni bir çizelge sunabiliyor.
Hitachi bu yaklaşımda Hitachi AI Technology/ ve optimizasyon hizmetinin yanı sıra MLCP olarak adlandırılan “makine öğrenimi kısıt programlama” (Machine Learning Constraint Programming) teknolojisini kullanıyor. MLCP, matematiksel kısıtların işlenmesini optimizasyonun önceki süreçlerinde biriken bilgilerden yararlanmayla birleştiriyor. Bu da üretim, dağıtım ve diğer alanlardaki karmaşık ve değişken sorunlarla başa çıkılmasını sağlıyor.
Uygulamada ne değişiyor?
Şirket, teknolojinin operasyonları yeniden çizelgelerken stok, kaynak ve enerji durumu gibi etkenleri dikkate alabileceğini belirtiyor. Yapay zekâ ajanları ayrıca müşteri önem derecesi ve beklenen stok seviyesi gibi göstergeleri analiz ederek şirket genelindeki temel performans göstergelerini ve operasyonel kısıtları dikkate alan bir plan önerebiliyor.
Süreç yalnızca çizelgenin otomatik olarak oluşturulmasıyla sınırlı değil; yaklaşım, nihai doğrulama ve karar alma aşamalarında insanın kullanılmasını da içeriyor. Kullanıcı önerilen bir sonucu uygun bulmadığını değerlendirirse bu durum geri bildirim verisi olarak kaydedilebiliyor ve daha sonraki önerilerin iyileştirilmesi ve teknolojinin uygulanmasının hızlandırılması için kullanılabiliyor.
Kurumsal sistemler ile saha operasyonları arasındaki bağlantı
Hitachi, teknolojinin yapısının yapay zekâ ajanlarını ERP ve MES gibi çeşitli iş sistemlerine ve operasyon sahalarındaki fiziksel yapay zekâ çözümlerine bağlayabileceğini belirtiyor. Amaç, veri toplama ve analizini uygulamanın yönlendirilmesiyle birleştirmek; siber sistemlerden fiziksel operasyonlara uzanan kapsam boyunca sistemler arasında verilerin manuel olarak entegre edilmesi ihtiyacını azaltmak.
Bu haber neden önemli? Duyurunun önemi, yapay zekâyı ayrı öneriler sunma aşamasından, birden fazla sistem ve işlev arasında dağıtılmış bir optimizasyon sürecini yönetme aşamasına taşımaya yönelik girişimde yatıyor. Ancak haber fiyatlar, ilk müşteriler veya bağımsız ölçüm sonuçları hakkında ayrıntı sunmuyor. Ayrıca sunumun 2027’de başlaması planlanıyor; bu nedenle gerçek endüstriyel ortamlarda ölçeklenebilirlik ve kararların doğruluğu, ek bilgiler elde edildiğinde doğrulanması gereken iki nokta olmaya devam ediyor.