Mısır Bilişim Üniversitesi Bilgisayar ve Bilgi Bilimleri Fakültesi’nden iki öğrenci ekibi, üretim sektöründeki iki pratik sorunu hedefleyen iki uygulama geliştirdi: üretim ve makinelerin verimliliğini artırmak ve ham madde tedarikindeki gecikme risklerini tespit etmek. İki proje, Almanya, İspanya ve Hollanda’dan uzmanlarla iş birliği içinde geliştirildi ve danışmanlar ile uzmanların katıldığı Zoom üzerinden gerçekleştirilen bir değerlendirme oturumuna sunuldu.
Üniversiteye göre uygulamalar, akıllı endüstriler ve Beşinci Sanayi Devrimi’yle bağlantılı kuruluşların ihtiyaçlarına yanıt olarak tasarlandı ve Horizon Europe programı tarafından finanse edilen Akıllı, Esnek ve Yenilenebilir Üretim Ağları projesinden yararlanıldı. Dış değerlendirme komitesine Alman profesör Bernd Kramer başkanlık etti; komitede Profesör Mike Papa Zoglou, Dr. Maria Ramirez Gutierrez ve İspanyol AIDIMME kuruluşundan Fernando Gigante de yer aldı.
Sensör verilerinden bakım kararlarına
İlk uygulama, “Bilgi modeline dayalı üretim ve makine verimliliği optimize edicisi” adını taşıyor. Uygulama, modern üretim platformlarında yaygın bir sorunu ele almayı amaçlıyor: Sistemlerin tepkisel bir çalışma biçiminde kalması ve makine arızaları ya da üretim darboğazlarıyla ancak bunlar meydana geldikten sonra ilgilenmesi.
Uygulama, Isolation Forest ve XGBoost’un da aralarında bulunduğu makine öğrenimi modellerini, OWL dili kullanılarak gerçekleştirilen ontolojik çıkarımla birleştiren hibrit bir karar destek platformuna dayanıyor. Sistem, sensör veri akışlarını fabrika varlıklarının hiyerarşik yapısıyla ilişkilendiriyor; ardından bileşenlerdeki bozulma, sistem darboğazları ve üretim verimliliği kayıpları arasındaki nedensel ilişkileri izlemek için SWRL kurallarını kullanıyor.
Platformda, karmaşık anlamsal durumları daha anlaşılır bir dille bakım önerilerine dönüştürmek için büyük dil modellerine dayalı bir açıklama birimi bulunuyor. Projede ayrıca, altı rekabetçi yapay zekâ aracısını yöneten bir bilgi tabanı genişletme katmanı yer alıyor. Bu aracılar yeni davranış kalıplarını izlemek ve mühendislerin onaylamadan önce gözden geçireceği SWRL kuralları önermekle görevli. Üniversite, tasarımın platformun düşük gecikmeli, konteyner tabanlı bir yürütme ortamında fabrika içinde çalıştırılmasını hedeflediğini belirtiyor.
Ham madde riskleri için dijital ikiz
İkinci uygulama olan “Ham madde tedarik risklerini tespit ve ele almaya yönelik anlamsal dijital ikiz”, üretim lojistiğinde anlık görünürlüğün yetersizliğine ve düzensiz hizmet seviyesi anlaşması koşullarıyla başa çıkmanın zorluğuna odaklanıyor. Sistem, teslimat gecikmelerini önceden tespit etmeyi ve gerektiğinde alternatif tedarikçileri devreye sokmayı amaçlıyor.
Uygulama, gecikme olasılıklarını tahmin etmek için makine öğrenimini, sözleşme metinlerini yapılandırılmış “ontolojik üçlüler”e dönüştürmek için büyük dil modellerini ve kararların uygulanmasını desteklemek için bir ontoloji çıkarım motorunu bir araya getiriyor. Verileri ve bağımlılıkları birbirine bağlayan bir bilgi grafiği aracılığıyla çerçeve, tedarik yönetimini gecikme meydana geldikten sonraki tepkiden proaktif müdahaleye taşımaya ve stok bulunabilirliğiyle ilgili bilgiler için tek bir kaynak sağlamaya çalışıyor.
Bu gelişme neden önemli?
İki projenin önemi, yapay zekâ teknolojileri ile bilgi temsil yöntemlerini genel bir yapay zekâ yetenekleri sunumuyla yetinmek yerine, belirli iki endüstriyel senaryoda bir araya getirmelerinde yatıyor. İlk proje pratikte sensör verilerini yorumlanabilir ve karar almaya elverişli hâle getirmeye odaklanırken, ikinci proje dağınık sözleşme ve tedarik zinciri verilerini tahmin ve müdahale amacıyla kullanılabilecek bir modele dönüştürmeye odaklanıyor.
Bununla birlikte, metin arıza sayısındaki azalma veya tedarik süresindeki iyileşme gibi nicel operasyonel sonuçlar sunmuyor; ayrıca iki uygulamanın ticari kullanım ya da saha denemeleri aşamasına geçip geçmediğini de açıklamıyor. Bu nedenle açıklanan endüstriyel etki, faal fabrikalarda doğrulanmış performans sonuçlarına değil, geliştirme ve değerlendirme aşamasına bağlı kalıyor.
İlk uygulamanın ekibinde, Dr. Shereen El-Fayoumy’nin danışmanlığında Abdel Karim Ahmed, Seif Wafik, Mohamed Hussein, Renad Sameh ve Malak Montaser yer aldı. İkinci uygulamanın ekibinde ise aynı danışmanın gözetiminde Matthew Wael, Youssef Fares, Youssef Osama ve Mark Tadros yer aldı.