Endüstriyel Yapay Zeka İçin Önemli Bir An

---

Anahtar Noktalar:

-Otonomi yolunda ilerlemek

-Veri

-Tasarım

-İnsanlar

---

Otonomiye giden yol giderek belirginleşiyor ve şirketler veri, tasarım ve insanlara odaklanarak bu yolda akıllıca ilerleyebilir.

-Jason Urso, Teknoloji Sorumlusu, Honeywell

İşletmenizin geleceği hakkında bir sohbet içerisindeyseniz, bu konuşmanın kaçınılmaz olarak bir kısmı – hatta çoğu – yapay zekanın (AI) nasıl bir radikal etki yaratacağına odaklanacaktır. Bu konuşmalar genellikle bir AI “devrimi” olarak tanımlansa da, endüstriyel alanda bu “devrim” aslında belirleyici AI formlarını kullanan otomasyon teknolojisinin bir “evrimi”dir.

Ancak son yıllarda bu evrim, endüstriyel alanda bizi yeni olasılıkların ortaya çıktığı kritik bir noktaya getirdi. Bu durum; 1960'ların sonlarında araştırma bilgisayarlarını dünya genelinde birleştirerek tamamen yeni bir işbirliği dünyası oluşturan ve nihayetinde modern internetin doğmasına yol açan ARPANET'in kurulmasına benzer.

Endüstriyel dünya, tarihte benzer bir anın eşiğinde: teknolojik olgunluğumuz kritik bir noktaya ulaştı ve AI'ın potansiyeli, artık sadece hayal gücümüzle sınırlı.

Son Honeywell araştırmaları, endüstriyel AI alanındaki karar vericilerin iyi bir heyecanla birlikte bir belirsizlikle başa çıktığını gösteriyor. 12 küresel pazarda 1,600 endüstriyel AI lideriyle görüşüldü; bu liderlerin şirketleri şu anda endüstriyel süreçleri otomatikleştirmek için belirleyici AI kullanıyor. Anket yapılanların %82'si şirketlerini AI'ın öncüsü veya erken benimseyen olarak görüyor.

Yanıt verenlerin üçte birinden biraz daha fazlası (%37), C-Seviye çalışanlarının AI'ı tam olarak anlamadığından endişe duyduklarını belirtse de, onların ve neredeyse tüm meslektaşlarının (%94) kurumsal liderliğinin tamamen AI'a odaklandığını söylediler.

AI liderleri, AI uygulamalarının en büyük üç faydasının şunlar olduğunu bildirdiler:

1. Otomasyon yoluyla artan verimlilik (%64)

2. Geliştirilmiş siber güvenlik ve tehdit tespiti (%60)

3. Karar verme süreçlerini iyileştirmek için gerçek zamanlı veri üretimi (%59)

Ayrıca, AI liderlerinin %39'u işçi güvenliğinde iyileşmeler bildirmekte veya beklemektedir.

Otonomi Yolunda İlerlemek:

Birçok şirket, kendilerini öncü veya erken benimseyen olarak görenler dahil, otonomi yolculuğunun en başındaki aşamalardadır. Ankete katılanların yalnızca %17'si AI için ilk planlarını tam olarak başlatmış durumda; birçoğu hala ölçeklendirme (%43) veya prototipleme (%12) aşamasındadır. Her bir işletmenin başlangıç noktası farklı olacaktır. Bazıları sensörlerin ve otomatik süreçlerin kullanımını genişletmeye ihtiyaç duyuyor. Daha gelişmiş tesisler, tesis genelinde kapsamlı bir optimizasyon yapmış olup varlıklarla ilgili içgörüleri iyileştirmeyi veya uzaktan operasyonlara geçmeyi hedeflemektedir. Peki, otonom operasyonlara geçiş hızını nasıl artırabiliriz?

Endüstriyel AI ile başarıya ulaşma yaklaşımını düşünürken, üç ana alan bir şirketin karar verme süreçlerini sağlamlaştırmalıdır: Veri, Tasarım ve İnsanlar.

Veri:

İyi çalışan her karmaşık operasyon hem amaçlanan nihai ürünü hem de büyük miktarda veri üretir. İşletme ortamı ne kadar karmaşıksa, veri akışı da o kadar çeşitli ve ayrıntılı olur. Bu bir fırsattır — AI'ın bu veri selini sindirme, yönetme ve açığa çıkarma yeteneğinden yararlanmak, endüstriyel AI yolunun bir parçasıdır.

Tasarım:

Bu, ister otonom bileşenlere sahip bir fabrika, ister pilotun onboard AI desteğine daha iyi erişim sağlaması için tasarlanmış bir uçak kokpiti veya AI destekli bir gökdelen olsun, bu teknolojiyi göz önünde bulundurarak tasarım yapmak, dünya genelindeki şirketlerde kas gücü oluşturmanın merkezidir.

AI'ın önemi net bit şekilde görünse de, mevcut fiziksel tesis veya teknolojik altyapı dolayısıyla maliyetli olabilir. Çoğu AI lideri (%75), organizasyonlarının AI ile uyumsuz ekipmanlarını değiştireceğine inanıyor, ancak bunların yalnızca %41'i AI'ın faydalarından en iyi şekilde yararlanmak için bunu erkenden yapacak. Diğer %33'ü ise eski ekipmanın ömrünü beklemeyi tercih edecek. Ancak, AI destekli sensörler ve kameralar gibi bağlayıcı stratejilerin kullanılmasıyla, AI'ın mevcut ekipmana entegre edilebileceği not edilmelidir. AI ayrıca talep tahmini, tedarik zincirlerini optimize etme ve kalite kontrol çıktılarında iyileştirme gibi süreçlere entegre edilebilir.

İnsanlar:

Otonom bir aracı sürerken insanı direksiyona döndürmek veya otomatik bir endüstriyel uygulamanın kontrolünü geri almak gibi, insanın öngörülemeyen dış koşullara yanıt verme yeteneği, başarılı AI uygulaması için esastır. Gerçekten de, AI'a yönelik kaynakların tahsisini düşündüğümüzde, yapılması gereken en kritik yatırımlardan biri makinelerde değil, onların işletimini denetleyecek insanlarda olmalıdır.

Araştırmalara katılanların neredeyse üçte ikisi (%64), çalışan verimliliği ve üretkenliğini artırmayı, organizasyonlarındaki AI'ın en umut verici kullanımı olarak gördü. Diğerleri ise çalışan esnekliğini artırmaya (%49), iş tatminini artırmaya (%45) ve beceri geliştirme için daha fazla zaman yaratmaya (%44) odaklanmaktadır; bunlar tümüyle çalışanların elde tutulması için değerlidir. Gerçekten de, emekli olan nesil ile birlikte büyüyen beceri açığını kapatma ihtiyacı, özellikle AI'ın karşılayabileceği bir ihtiyaç gibi görünmektedir. Ancak bu bağlamda, katılımcıların %81'inin AI'ı iş gücüne tanıtmak için ihtiyaç duydukları eğitim kaynaklarını hafife aldıkları dikkat çekicidir.

Endüstriyel AI'nın Bir Sonraki Aşamasını Navigasyon:

AI'ın her şeyin çözümü olmadığında hemfikiriz; ancak bu kritik noktada, her şirketin otonomi yolunda farklı bir aşamada olduğu bir dönemde, liderler sonraki adımların organizasyonları için ne anlama geldiğine odaklanmalıdır. Bu, basit uygulamalarla küçük başlamaktan – vardiya planlamasını düzene sokmak gibi – karmaşık uygulamalara dalmaya kadar değişebilir; örneğin, fabrika emisyonları üzerine gerçek zamanlı veri toplamak ve analiz etmek için AI kullanmak gibi.

Veri, tasarım ve insanlara öncelik vererek alınan kararlar hem kârlı hem de üretken olabilir. Gelecekteki yolculuğu kucaklayın ve organizasyonunuzda AI'ın tam potansiyelini açığa çıkarın.

-Jason Urso, Teknoloji Sorumlusu, Honeywell