Robotik alanında sesli kontrolden 3D görüntü uygulamasına kadar pek çok gelişme giderek hız kazanırken öne çıkan uygulamaların başında robot sistemlerinin yapay zeka ile geliştirilmesi geliyor. Bu sayede yetenekleri artan robotlar, artırılmış önleyici bakım teknolojileri sayesinde üretimde yaşanan beklenmedik arızaların önüne geçilmesine imkan tanıyor. Mitsubishi Electric, tescilli yapay zeka (AI) markası “Maisart” teknolojisi ile şirketlerin yapay zekadan maksimum fayda elde etmelerini sağlamak için çalışıyor. Bu noktada Mitsubishi Electric’in en yeni robot serilerinde kullandığı MELFA Smart Plus teknolojisi, AI tabanlı kestirimci bakım imkanı sunarak mühendislere robotun hizmet ömrünü uzatmak için çalışmasında değişiklikler yapma fırsatı sağlıyor.
Robot teknolojileri büyük bir hızla gelişirken en dikkat çekici gündem maddelerinin başında yapay zeka uygulamaları geliyor. Robotik sistemlerin yapay zekayla geliştirilmesi sonucu yetenekleri artan robotlar, kestirimci ve önleyici bakımın tüm avantajlarından faydalanma imkanı sağlıyor. Robotik alandaki yapay zeka trendlerinden en önemlisi olarak görülen artırılmış önleyici bakım teknolojileri ile endüstriyel üretimde yaşanan beklenmedik arızaların önüne geçilmesi mümkün oluyor.
Beklenmedik arıza maliyetinin yüzde 42’si fabrika ekipmanlarından kaynaklanıyor
Araştırma şirketi Frost & Sullivan tarafından yayınlanan rapora göre, endüstriyel üretimde yaşanan beklenmedik arızaların maliyetinin 45 milyar avroya ulaştığı tahmin ediliyor ve bu oranın yüzde 42’sinin temel sebebinin fabrika ekipmanlarında yaşanan arızalar olduğu ifade ediliyor. Söz konusu kayıp, üretim maliyetinin yanı sıra beklenmedik kesintiler, bakım, onarım ve ekipman değişimine yönelik maliyetler ve makinelerin olabildiğince hızlı bir şekilde tekrar üretime döndürülmesi için gösterilen çabayı da kapsıyor.
Arızaya yol açacak parçalar hakkında kullanıcıyı önceden ikaz eden önleyici bakımla sorunun ortadan kaldırılması mümkün olabiliyor. Böylece bakım ekipleri arıza gerçekleşmeden bakım yapma fırsatı bulabiliyor ve beklenmedik arızalar azalarak planlı kesinti süreleri kısalıyor. Üretim hattının diğer parçaları gibi robotların da uzun süre güvenli bir şekilde çalışması için düzenli bakım görmeleri gerekiyor. Bu önleyici bakım teknolojileri; yapay zeka (AI) teknolojisiyle önemli düzeyde geliştirilebiliyor ve makine öğrenimi algoritmaları makinenin çalışmasına ilişkin daha fazla veriyi açığa çıkarıyor. Bu sayede mevcut performansı, önceden belirlenmiş kriterlerle karşılaştırmanın ötesine geçerek gerçek zamanlı veri ve geçmiş trendler hakkında kararlar verilebiliyor.
Mitsubishi Electric yeni robotlarında AI tabanlı kestirimci bakım ile arızaları azaltıyor
Mitsubishi Electric’in en yeni robot serilerinde kullandığı MELFA Smart Plus fonksiyonu, AI tabanlı kestirimci bakıma iyi bir uygulama örneği olarak öne çıkıyor. Bu entegre teknoloji, ana robot bileşenlerinin çalıştığı süreyi hassas bir şekilde izlerken fiili çalışma koşullarına göre bakım programlarını hesaplıyor. Uygulamanın tasarım aşamasında robotun hizmet ömrünü ve yıllık bakım maliyetlerini tahmin etmek için simülasyon kabiliyetleri de sunan bu teknoloji, mühendislere robotun hizmet ömrünü uzatmak için çalışmasında değişiklikler yapma fırsatı sağlıyor. Mitsubishi Electric’in MELFA FR Serisi robotları robot bakım maliyetlerini minimum düzeyde tutmak için tasarlandı. Mükemmel mekanik tasarımıyla bakım periyodlarının uzun olduğu bu robot serisinin AI tabanlı kestirimci bakım fonksiyonu ile birleştirilmesi, planlı veya beklenmedik arızaları azaltarak üretim süresini önemli düzeyde artırıyor.
“Maisart” teknolojisi ile yapay zeka tabanlı fabrikalarda verimlilik artıyor
Bir asra yaklaşan tecrübesiyle Mitsubishi Electric, şirketlerin yapay zekadan maksimum fayda elde etmelerini sağlamak amacıyla tescilli AI markası “Maisart” teknolojisini kullanıyor. “Mitsubishi Electric’s AI creates the State-of-the-ART in technology” (Mitsubishi Electric’in AI’sı ile en yeni teknoloji) ifadesinin kısaltması olan “Maisart” ile yapay zeka tabanlı fabrikalarda ve tesislerde ekipman duruş süresi azalırken verimliliğin artırılması sağlanıyor. Makine öğrenmesi algoritmasını kullanan bu teknoloji, sensör verilerini analiz ettikten sonra farklı operasyonel durumlar arasında üretim makinesi geçişine ilişkin bir model oluşturuyor. Bu sayede fabrika ve tesislerde verimliliği artırmak üzere makinelerdeki beklenmedik durumları işaret eden makine anormalliklerinin hızlı ve doğru bir şekilde tespit edilmesi sağlanıyor.
