Üretken yapay zekanın, yapay zeka çözümlerinin kullanıma sunulması ve kurulumu için gereken süreyi birkaç aydan sadece birkaç haftaya indirmesi bekleniyor.
Bosch, üretimde üretken yapay zeka ve temel modellerin pilot uygulamasını yapıyor. Almanya’daki iki Bosch tesisindeki ilk projelerde, üretken yapay zeka, optik denetim için yapay zeka çözümleri geliştirmek ve ölçeklendirmek ve mevcut yapay zeka modellerini optimize etmek amacıyla yapay görüntüler oluşturuyor.
Bosch, bunun yapay zeka uygulamalarının planlanması ve devreye alınması için gereken süreyi mevcut altı ila on iki aydan sadece birkaç haftaya indirmeyi hedefliyor.
Yapay zeka uygulamaları
Bosch pilot tesisleri üretim planlama, izleme ve kontrolde yapay zekayı zaten kullanıyor. Örneğin, Hildesheim’daki tesiste, yapay zeka tabanlı veri analizi, yeni hatların üretim artışı sırasında döngü sürelerinin yüzde 15 oranında azaltılmasına yardımcı oldu.
Stuttgart-Feuerbach’taki tesiste, yeni algoritmalar parça test süreçlerini üç buçuk dakikadan üç dakikaya indirdi.
Bu süreçte Bosch, kendi uzmanlığından faydalanıyor: üretken yapay zeka için yazılım modelleri Bosch araştırma tarafından geliştirildi ve şimdi Bosch tesisleri tarafından sahada uygulanıyor. Bir tesis, elektrik motoru üretiminde bakır tellerin kaynaklarını güvenilir bir şekilde incelemek için sentetik olarak oluşturulan görüntülerden oluşan bir yapay zeka yöntemi kullanırken, bir diğeri yüksek basınçlı pompaların kalite güvencesine odaklanıyor.
Yapay zeka desteği
Feuerbach tesisi, yakıt enjeksiyon bileşenlerini yıllarca manuel olarak kalite güvencesini sağladı. Ürünlerin doğası ve karmaşıklığının yanı sıra üretim hatlarının yapısındaki farklılıklar, ne kural tabanlı ne de yapay zeka destekli optik denetimin mümkün olmadığı anlamına geliyordu.
Yeni yaklaşım, bir ürünün varyantlarını ve hata modellerini tanıyan ve üretim sürecindeki farklı düzenlemeleri ve sıraları dikkate alan ölçeklenebilir bir üretken yapay zekadır.
Bu, Bosch araştırma merkezi tarafından geliştirilen ve Bosch üretim ağından gelen büyük veri setleriyle beslenen bir temel modele dayanmaktadır. Sentetik olarak oluşturulan veriler, modeli iyileştirmek ve sahadaki uygulamaları özelleştirmek üzere kullanılır. Bunun, yapay zekanın bileşenleri bağımsız olarak denetleyebilmesini ve yalnızca emin olmadığı durumlarda görsel denetçilere göndermesini sağlaması bekleniyor.
Hildesheim tesisinde, sentetik olarak oluşturulan görüntüler, elektrik motoru üretimindeki ilk standart sistemlerde eğitim amacıyla başarıyla kullanıldı. İnsan gözü yapay olarak oluşturulan görüntüleri gerçek görüntülerden ayırt edemiyor. Tesis, yeni yaklaşımla proje süresinin geleneksel yöntemlere kıyasla altı ay daha kısa olmasını ve yıllık üretkenlik artışının altı haneli Euro aralığında olmasını bekliyor. Bosch, yapay zeka yaklaşımını diğer lokasyonlara da yaymayı planlıyor.
