Polaris.AI, 7 Eylül 2026'da üretim sektörü için «Tasarım × yapay zekâ kullanım çözümleri» çözümünü sunmaya başladığını duyurdu. Çözüm; makine ve ekipman, elektrik ve elektronik, otomotiv ve diğer alanlar dahil olmak üzere tasarım ve geliştirme çalışmalarını hedefliyor ve yapay zekâyı mühendislik çizimleri, tasarım verileri ve bunlarla ilişkili iş süreçleriyle çalışmak için kullanıyor.
Şirket, çözümün yalnızca yeni bir çizim oluşturmaya odaklanmadığını; çizimleri mühendislik standartları, bilgi birikimi ve üretim verileriyle ilişkilendirdiğini belirtiyor. Çözüm, tasarım ve geliştirme çalışmalarının beş ana kategorisini kapsıyor: önceki çizimlerde arama, geri getirmeyle güçlendirilmiş üretim (RAG) tekniklerini kullanan tasarım desteği, çizim oluşturma ve düzenleme, tasarım incelemesi ve üretim süreçlerinin tasarımına destek.
Çözüm ne sunuyor?
Sunulan hizmet, çizimin oluşturulmasından onaylandıktan sonraki yönetimine kadar çizimle çalışmaya yönelik işlevler içeriyor. Belirtilen yetenekler arasında yeni çizimlerin oluşturulmasını destekleme, çizimin yapısını analiz etme, tasarımcının unsurları doğrulamasına yardımcı olma ve çizimleri, spesifikasyonları ve değişiklikleri yönetme yer alıyor. Ayrıca çizim ve spesifikasyonların karşılaştırılmasına, değişiklik geçmişinin izlenmesine ve değişikliğin etki alanının analiz edilmesine olanak tanıyor.
Üretimle bağlantılı tarafta sistem; çizimlerden ölçüleri ve bileşenleri çıkarmak, ardından spesifikasyonlar veya katalog verileri gibi bilgileri sunmak için kullanılabiliyor. Sistem ayrıca süreç tasarımını desteklemeyi ve çizimde yer alan bilgileri denetim, ölçüm ve operasyonel yorum verileriyle ilişkilendirmeyi amaçlıyor; bunun sonucunda tasarım teslim edilmeden önce ihmalleri azaltmaya yardımcı olan bir son inceleme yapılabiliyor.
Üç teknik temel
Polaris.AI çözümü üç eksen üzerine kuruyor: çizimin yapısını anlama, tasarım standartlarını kullanılabilir bilgiye dönüştürme ve tasarımı üretimle ve süreçlerle ilişkilendirme. Yapı analizinde çizimler veya çizim görselleri ile hedeflenen şekillere ilişkin veriler, unsurlar arasındaki ilişkilerin grafik gösterimine dönüştürülebiliyor. Bu da görsel ve dil modellerinin çizimi yalnızca ayrı bir görsel olarak ele almak yerine çizim içindeki ilişkileri anlamasına olanak sağlıyor.
Standartlar ekseni ise müşteriye özgü tasarım standartlarına, tolerans kurallarına ve uzman notlarına dayanıyor; amaç, incelenebilir bir mühendislik mantığı doğrultusunda açıklanabilir çıktılar üretmek. Şirket, süreçlerle ilişkilendirme ekseninin denetim, ölçüm ve yorum sonuçlarını tasarım iş akışına entegre ettiğini ve böylece önceki bilgilerin sonraki kararlar alınırken kullanılmasına olanak tanıdığını belirtiyor.
Uygulamada ne değişiyor?
Bu işlevler gerçek ortamlarda başarılı olursa temel değer yalnızca otomatik olarak çizim üretmekte değil; önceki çizimleri bulmak, anlamak ve karşılaştırmak için gereken süreyi azaltmak ve CAD ile PDF dosyalarına, kataloglara ve spesifikasyon verilerine dağılmış bilgiyi sorgulanabilir bir başvuru kaynağına dönüştürmekte yatıyor. Polaris.AI, doğrulamanın tasarım kararlarındaki belirsizliği azaltmak için önceki projelerden ve birikmiş doğrulama sonuçlarından yararlanmayı da içerdiğini belirtiyor.
Şirket ayrıca iki boyutlu çizimlerdeki ilişkileri açıklamaya ve bunlardan üç boyutlu CAD modellerini yeniden oluşturmaya yönelik araştırmalar yürüttüğünü belirtiyor. Bununla birlikte metin, çözümün fiyatlarını, sunulma yöntemini, müşteri adlarını veya doğruluk ve üretkenliği ölçen bağımsız nicel sonuçları belirtmiyor. Bu nedenle pratik fayda, her üreticinin sağladığı çizim ve standart verilerinin kalitesine ve mühendislik ekiplerinin yapay zekâ çıktılarının onaylanmasından önce bunları inceleme kapasitesine bağlı olmaya devam ediyor.