İSTANBUL (AA) - Yapay zeka ve veri analitiği üretim sektöründe sadece süreçleri iyileştirmekle kalmıyor, kalite sorunlarının temel nedenlerinin belirlenmesinde, şirketlerin verimlilik hedeflerine ulaşmalarında da önemli rol oynuyor.

Şirketten yapılan açıklamaya göre, Mitsubishi Electric Fabrika Otomasyon Sistemleri EMEA Başkanı Hartmut Pütz, yeni dijital endüstri ortamında öne çıkabilmek ve pazarın sürekli değişen ihtiyaçlarına hızla uyum sağlayabilmek isteyen üreticilere yapay zeka ve veri analitiğinden etkin biçimde yararlanmaları önerisinde bulunuyor.

Her alanda hayatımızı dönüştüren yapay zeka üretim sektörünü de yeniden şekillendiriyor. Karmaşık durumları çözme, karar alma süreçlerini kolaylaştırma ve üretim süreçlerine dair eksiksiz bir genel bakış sunma gücüne sahip yapay zeka destekli araçlar, hızlı veri artışıyla birlikte her geçen gün daha gerekli hale geliyor.

Akkuyu NGS'nin birinci ünitesinde başlatma, ayarlama çalışmaları ve testleri yapılıyor Akkuyu NGS'nin birinci ünitesinde başlatma, ayarlama çalışmaları ve testleri yapılıyor

Tahmin yöntemlerini daha güvenilir hale getirerek şirketlerin talepteki hızlı değişimlerle başa çıkmalarına yardımcı olan veri odaklı teknolojiler sayesinde üreticiler verimli, fazla özelleştirilmiş ve kişiselleştirilmiş üretim yapabiliyor.

Açıklamada görüşlerine yer verilen Mitsubishi Electric Fabrika Otomasyon Sistemleri EMEA Başkanı Hartmut Pütz, yapay zeka ve "daha akıllı" operasyonların, daha verimli ve uygun maliyetli fabrika operasyonlarına olanak tanıdığını vurguladı.

Pütz, bir fabrikadaki unsurları "akıllı" hale getirmenin ve darboğaz uygulamalarına odaklanmanın üretkenliği ve verimliliği büyük ölçüde artırabildiğini belirterek, yapay zekanın kestirimci bakımdaki önemli rolü ile üreticilerin operasyonel maliyetlerde de önemli tasarruf elde etmelerine yardımcı olduğunu ifade etti.

Fabrika otomasyonunun verinin gücüyle gelecekte daha da gelişeceğine dikkati çeken Pütz, dijitalleşen endüstriyel ortamda üreticilerin öne çıkabilmek ve pazarın sürekli değişen ihtiyaçlarına hızla uyum sağlayabilmek için veri kullanımını ve yönetimini optimize etmeleri ve yapay zekayı benimsemeleri gerektiğini belirtti.

Hartmut Pütz, bu sorunu çözmek için de fabrikalara verilerin daha iyi kullanılması gerekliliğine dayanan ve üretimin iyileştirilmesi için Kaizen yöntemi gibi küçük adımları kullanan "Kaizen Düzeyinde Akıllı Üretim" (SMKL) modelini öneriyor.