DEĞERLİ NOKTALAR
· ASUS AIoT İş Kümesi yapay zeka ve büyük data takviyeli üst seviye üretim tahlilleri geliştirdi.
· ASUS, tedarik tarafında Sanayi 4.0’a geçiş için gereken esnekliği, suratı, üretkenliği ve kaliteyi yakalamak için iş süreçlerini yeniledi.
· Üretim ve montaj için akıllı üretim tahlillerine yapılan yatırımlar verimliliği artırmanın yanı sıra manuel kusur tespiti nedeniyle oluşan ziyanı da azaltıyor.
AIoT periyodunun başlamasıyla birlikte ASUS, üst seviye üretim tahlilleri geliştirmek için yeni teknolojilerden ve tekniklerden yararlanmaya başladı. ASUS, 2019’un sonunda şirketin AIoT iş ünitesini sanayiler için daha fazla tahlil geliştirebilecek formda genişleterek AIoT İş Kümesini (AIoT BG) kurdu. Başarılı üretimin esas ögeleri olan tasarım gücü, teknik maharet ve daima kârlılık üzerine planlama yapan ASUS, tedarik tarafında Sanayi 4.0’a geçiş için gereken esnekliği, suratı, üretkenliği ve kaliteyi yakalamak için iş süreçlerini yeniledi.
Kusurların manuel olarak tespit edilmesi üretim süreçlerindeki verimsizliğin en büyük nedenlerinden biri. Metal etraf üniteleri, fanlar, baskılı devre kartları ve öteki bilgisayar bileşenlerinin üretiminde ve sistem montajında yapay zekadan yararlanan akıllı üretim tahlillerine yatırım yapan ASUS, verimliliği azaltan durumları ortadan kaldırmanın yanı sıra fabrika çalışanlarının aldığı yanlış kararlar nedeniyle oluşan üretim yanılgılarını da azalttı. ASUS farklı kalite kusuru çeşitlerini istatistiksel olarak sınıflandırmak, bunların nedenlerini tespit etmek ve yanılgıların kaynağındaki süreçleri güzelleştirmek için yapay zeka ve büyük datadan yararlanmayı sürdürerek üretim kalitesini artırmaya devam edecek.
“ASUS yüzlerce tedarikçiyle çalışıyor. Kalite denetim süreçlerimizi iyileştirdiğimizde tedarikçilerimiz de bundan yararlanarak değişiklikler yapmayı dilek ediyor.” diyen ASUS Kıdemli Lider Yardımcısı, Open Platform ve AIoT İş Kümeleri Ortak Yöneticisi Jackie Hsu, kelamlarını şöyle sürdürdü: “Bu hem ASUS’a hem de eser kalitesinin çok kıymetli olduğu tüm dala fayda sağlayan bir durum.”
Yapay zeka takviyeli görsel tespit sistemi
Üretim bölümünde manuel görsel kontrol tekniğinin yerine otomatik optik kontrol (AOI) sistemlerinin kullanılması yaygınlaştı. Lakin optik kontrol, mekanik metal kesim üretimi için tesirli bir metot değil. Manuel görsel kontrol sisteminde ise eserin yüzeyine farklı açılardan bakılarak ışığın yansımasına nazaran kusurların tespit edilmesi gerekiyor. Bu teknikte eksiksiz ve hakikat kusur verisini elde edebilmek için bileşenlerin yüzey özelliklerini tam olarak belirlemek son derece kıymetli.
Optik kontrol AIoT İş Grubu’nun kullandığı temel teknolojiler ortasında yer alıyor. Makine tahsili, derin tahsil ve yapay nöral ağlardan yararlanan bu teknoloji yapay zeka tespit modellerini eğitiyor. “Otomatik optik kontrolün muvaffakiyet oranı genel olarak %80-90 seviyesinde. Bu da kusurların %10’undan fazlasının fark edilmemesi demek. Manuel görsel kontrolde ise muvaffakiyet oranı yaklaşık %90.” diyen ASUS Kurumsal Lider Yardımcısı, AIoT İş Kümesi Ortak Yöneticisi Albert Chang, akabinde şunları söyledi: “ASUS yapay zekadan yararlanan tahsil tahlilleriyle tespit muvaffakiyet oranını %98’e çıkardı.”
Yapay zeka takviyeli dalga biçimi tespit sistemi
Birden fazla bilgisayarın, tüketici elektroniği eserinin ve soğutma sisteminin temel modüllerinden biri olan fanlar eserlerin ömrünü uzatmaya yardımcı oluyor. Üreticiler, kaliteden emin olmak için kusurları sadece fanları dinleyerek tespit eden denetimcilere güveniyorlar. Yüksek seviyede maharet gerektiren bu kıymetli iş için eleman yetiştirmek üç ila altı ay sürüyor. Kontrolcüler kısa yahut uzun vadede kulak yorgunluğu yaşamanın yanı sıra sıhhatlerini etkileyen ve hasebiyle kusur tespit oranını düşüren durumlarla karşılaşıyor.
ASUS bu sıkıntı sorunu çözmek için AI Wave Signature System isimli bir sistem geliştirdi. Bu sistem düzgün çalışan fanların seslerini tahlil ederek bir referans oluşturuyor. Bu referans ses ile eğitilen yapay zeka, yüksek kaliteli fanları tespit etmek için modeller geliştiriyor. AI Wave Signature System; eserin elektrik akımı, voltajı, titreşimi ve başka özellikleri ile birlikte kullanılarak genel eser kalitesinin tespit edilmesine yardımcı oluyor. Ayrıyeten bu sistem üretim ekipmanlarının gerçek vakitli olarak izlenmesi için de kullanılabiliyor. Böylelikle fabrikadaki operasyonların aksamasının önüne geçiliyor. Örneğin, AI Wave Signature System ile fabrikadaki ekipman motorlarını takip eden çalışanlar, olağandışı davranan bir motoru anında tespit edebiliyor. Böylelikle motoru büsbütün bozulmadan tamir etmek mümkün oluyor. Bu da üretimin aksamasını ve kayıpları önlüyor.
ASUS AIoT iş modelini çoğaltmak
ASUS AIoT İş Kümesi bu yıl kendine savlı gayeler koyarak fan ve mekanik modül tedarikçileriyle 30 adet akıllı kontrol projesi gerçekleştirmeyi amaçlıyor. ASUS Kıdemli Lider Yardımcısı, Open Platform ve AIoT İş Kümeleri Ortak Yöneticisi Jackie Hsu, “Bu iş kümesinin asıl hedefi ve birinci önceliği sanayideki gelişmeleri yaygınlaştırmak, memleketler arası rekabet için tedarik zincirini geliştirmek ve deneyim edinmeyi sürdürmek.” dedi.
Akıllı üretim ve yapay zeka dayanaklı kontrol tahlillerinin büyük fabrikalara sunulması hakkında konuşan ASUS Kurumsal Lider Yardımcısı, AIoT İş Kümesi Ortak Yöneticisi Albert Chang, “Geçmişte yapay zeka algoritmaları ve modelleri son derece özelleştirilmiş haldeydi. Bu da yapay zeka takviyeli kontrol tahlillerinin potansiyelini artırdı. Bir sonraki evrede ise bunu çoğaltarak her ölçekte daha yaygın bir halde kullanıma sunmayı hedefliyoruz. ASUS AIoT iş kümesinin en son vizyonunda ‘tam kalite analizi’ bulunuyor.”
ASUS AIoT iş kümesinin önümüzdeki üç ila beş yıl için amacında data tahlili yer alıyor. Kusurların kaynağını inceleyip tedarik zincirlerinin yüksek randıman elde etmesini sağlayan temel tahliller ve muvaffakiyet formülleri bulmak ve uzun vadede paha yaratmak için bilgi tahlili ASUS markasının değerli modüllerinden biri haline gelecek.