Proje İçeriği

Mühendislik çalışmaları, literatür taraması ve üniversitedeki ilgili bilim dalı ile bilgi alışverişi ile kaynak işleminde kaynak sıçramasına neden olabilecek kaynak işlem parametrelerini belirledik ve bu üretim parametrelerini kaynak robotlarından büyük veri mimarisi üzerinde toplamaya başladık. Toplanan verilerde kaynak çapağı probleminin oluştuğu durumlarda proses parametrelerini analiz ettik ve manuel hatalar üreterek veri korelasyonunu sağladık. İlk aşamada sistem tarafından makine öğrenmesi modeli ile üretilen hangi parçaların hatalı olduğu hakkında bilgi verildi, bunları doğruladık ve bu süreçte yapay zeka gelişmeye devam etti. İkinci fazda ise kestirimci kalite yapay zeka modeli ile çapak üretim trendine giren bir süreçte geriye doğru kaynak robot makinesinde anlık parametre değişiklikleri yaparak hatalı üretimin önüne geçildi.

Projenin Amacı

Deneysel bir çalışma ile yeni bir çözüm ürettik. Dünyada örneği olmadığından ve deneysel bir ar-ge çalışması olduğundan Tübitak tarafından en yüksek puanla teşviklendi.(1711 Yapay Zeka Çağrısı tarafından) Ayrıca Tübitak'ın alt kuruluşu olan Yapay Zeka Enstitüsü tarafından yakından takip ediliyor, ticari ürün haline getirebilir miyiz diye çalışıyoruz.

Proje içindeki en büyük inovasyon nedir? (yeni bir teknoloji veya var olan teknolojinin farklı kullanımı gibi. IOT, M2M, AI vb.)

Bir örneği olmayan Cloud'taki yapay zeka modellerimiz kaynak robotuna anlık parametre göndererek (tel sürme hızı,voltaj, su debisi vb.) kaynak çapağı oluşumu riski başladığı anda, makineye gönderdiği ve makine üzerinde üretim esnasında anlık değiştirdiği parametrelerle çapak oluşumunu engellemek. 

Proje kurum içindeki hangi bölüme fayda sağlamıştır?(satış, pazarlama, finans, İK, IT, Üretim, Planlama, Satın alma, Lojistik Müşteri İlişkileri gibi)

Tüm departmanlara fayda sağlamıştır.

Projenin hayata geçirilmesi konusunda üst yönetimin desteğini tam olarak alabildiniz mi?

Sistemin getireceği faydalar sebebiyle üst yönetimin yakın ilgisi, takibi ve desteği ile devreye aldık.

Proje sonunda ortaya çıkan sonuçları analiz edebildiniz mi? Rakamsal verilerle ifade eder misiniz?(ROI, maliyetlerde yüzdesel azalma, üretim süresinde azalma, hata payının düşmesi vs.)

Şu an için bile hatalı parçaları tespit ederek müşteriye gönderiminin önüne geçtiğimiz durumda kalite maliyetlerinde yıllık 108000€luk bir kazanç yakaladık.

Projenizde şirket içinden kaç kişi aktif olarak görev almıştır? Ekip birimleri hakkında kısaca bilgi verir misiniz?

9

Projenizde (varsa)işbirliği kurduğunuz veya destek aldığınız bilişim şirketlerini belirtiniz.

Cormind, Bursa Teknik Üniversitesi, Tübitak, Yapay Zeka Enstitüsü

Proje sırasında kullandığınız ve spesifik önemi olan markaları (varsa) belirtiniz. (Yazılım veya donanım markaları)