Oyun

ASUS, AIoT endüstriyel sistemlerin geliştirilmesinin önünü açan yeni akıllı üretim çözümleri üretiyor

 

DEĞERLI NOKTALAR

· ASUS AIoT İş Öbeği yapay zeka ve büyük done destekli 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 zararı da azaltıyor.

 

AIoT devrinin başlamasıyla birlikte ASUS, üst seviye üretim tahlilleri geliştirmek için yeni teknolojilerden ve tekniklerden yararlanmaya başladı. ASUS, 2019’un ahir şirketin AIoT iş ünitesini sanayiler için daha çokça tahlil geliştirebilecek halde genişleterek AIoT İş Öbeğini (AIoT BG) kurdu. Başarılı üretimin esas ögeleri olan tasarım gücü, teknik beceri ve mütemadi 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 muhit üniteleri, fanlar, presli devre kartları ve öbür 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 cürümlerini da azalttı. ASUS farklı kalite kusuru çeşitlerini istatistiksel olarak sınıflandırmak, bunların nedenlerini tespit etmek ve günahların 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 istek ediyor.” diyen ASUS Kıdemli Yönetici Yardımcısı, Open Platform ve AIoT İş Kümeleri Ortak Başkanı Jackie Hsu, kelamlarını şöyle sürdürdü: “Bu hem ASUS’a hem de eser kalitesinin çok kıymetli olduğu tüm kesime yarar sağlayan bir durum.”

 

Yapay zeka destekli görsel tespit sistemi

Üretim kesiminde manuel görsel kontrol yolunun konumuna otomatik optik kontrol (AOI) sistemlerinin kullanılması yaygınlaştı. Ama optik teftiş, mekanik metal modül üretimi için tesirli bir metot değil. Manuel görsel kontrol sisteminde ise eserin yüzeyine farklı açılardan bakılarak ışığın yansımasına nazaran kusurların tespit edilmesi gerekiyor. Bu usulde eksiksiz ve gerçek kusur verisini elde edebilmek için bileşenlerin yüzey özelliklerini tam olarak belirlemek son kademe kıymetli.

Optik murakabe AIoT İş Grubu’nun kullandığı temel teknolojiler arasında bölge alıyor. Makine tahsili, derin tahsil ve yapay nöral ağlardan yararlanan bu teknoloji yapay zeka tespit modellerini eğitiyor. “Otomatik optik teftişin muvaffakiyet orantısı umumî olarak %80-90 seviyesinde. Bu da kusurların %10’undan ziyadesinin fark edilmemesi demek. Manuel görsel murakabede ise muvaffakiyet nispeti yaklaşık %90.” diyen ASUS Kurumsal Lider Yardımcısı, AIoT İş Kümesi Ortak Başkanı Albert Chang, akabinde şunları söyledi: “ASUS yapay zekadan yararlanan tahsil tahlilleriyle tespit muvaffakiyet nispetini %98’e çıkardı.”

 

Yapay zeka destekli dalga biçimi tespit sistemi

Birden fazla bilgisayarın, tüketici elektroniği eserinin ve soğutma sisteminin temel kesimlerinden biri olan fanlar eserlerin ömrünü uzatmaya yardımcı oluyor. Üreticiler, kaliteden emin olmak için kusurları sadece fanları dinleyerek tespit eden denetimcilere güveniyorlar. Yüksek seviyede beceri gerektiren bu değerli iş için eleman yetiştirmek üç ila altı ay sürüyor. Kontrolcüler kısa yahut uzun vadede kulak yorgunluğu yaşamanın yanı sıra sıhhatlerini etkileyen ve münasebetiyle kusur tespit nispetini 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 gayrı özellikleri ile birlikte kullanılarak umumî 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, anormal davranan bir motoru anında tespit edebiliyor. Böylelikle motoru külliyen bozulmadan tamir etmek mümkün oluyor. Bu da üretimin aksamasını ve kayıpları önlüyor.

 

ASUS AIoT iş modelini çoğaltmak

ASUS AIoT İş Öbeği bu yıl kendine tezli maksatlar koyarak fan ve mekanik modül tedarikçileriyle 30 adet akıllı murakabe girişimi gerçekleştirmeyi amaçlıyor. ASUS Kıdemli Lider Yardımcısı, Open Platform ve AIoT İş Öbekleri Ortak Başkanı Jackie Hsu, “Bu iş öbeğinin asıl gayesi ve birinci önceliği sanayideki gelişmeleri yaygınlaştırmak, milletlerarası yarışma için tedarik zincirini geliştirmek ve tecrübe edinmeyi sürdürmek.” dedi.

Akıllı üretim ve yapay zeka destekli teftiş tahlillerinin büyük fabrikalara sunulması hakkında konuşan ASUS Kurumsal Yönetici Yardımcısı, AIoT İş Kümesi Ortak Başkanı Albert Chang, “Geçmişte yapay zeka algoritmaları ve modelleri son nokta şahsileştirilmiş haldeydi. Bu da yapay zeka destekli kontrol tahlillerinin potansiyelini artırdı. Bir sonraki aşamada ise bunu çoğaltarak her ölçekte daha yaygın bir halde tasarrufa sunmayı hedefliyoruz. ASUS AIoT iş kümesinin sonuncu vizyonunda ‘tam kalite analizi’ bulunuyor.”

ASUS AIoT iş öbeğinin önümüzdeki üç ila beş yıl için amacında data tahlili yan alıyor. Kusurların kaynağını inceleyip tedarik zincirlerinin yüksek verim elde etmesini sağlayan temel tahliller ve muvaffakiyet formülleri bulmak ve uzun vadede paha yaratmak için data tahlili ASUS markasının değerli modüllerinden biri haline gelecek.

Etiketler

İlgili Makaleler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Başa dön tuşu
Kapalı