Makine Öğrenmesinin Dijital Dönüşüme Etkileri

0

Dijital dönüşümün kaçınılmaz bir hal aldığı günümüzde bu dönüşümden en üst düzeyde yararlanma yarışına girilmiş durumdadır. Çağın gerektirdiği teknolojiyi kullanmadan iş yapmak, kelimenin tam anlamıyla çağın gerisinde kalmak anlamına geliyor. Kapalı kapılar ardından oluşturulan teknolojilerin etkisini birebir olarak hissettiğimiz apaçık ortadadır. Endüstriyel çalışmalarda aktif olarak kullanılmayan başlanan yapay zeka, nesnelerin interneti (IoT), makine öğrenmesi, bulut ağ teknolojisi sistemleri hem üretim yönünde hem de yönetim-pazarlama yönünde sonuçlarını ciddi oranda gösteriyor.

Bundan 30-40 yıl önce laboratuvar çalışması diyebileceğimiz düzeyde ilerleme gösteren teknolojiler, günümüzde özellikle yarı iletken teknolojisinin gelişmesi ve iş gücünün ucuzlaması (aynı zamanda iş yapış süresinin kısalması) nedeniyle hayatımızın bir parçası olmuş durumdalar. Halk arasında da yaygın bir kullanım kazanan “Yapay Zeka” terimi, öğrenilmiş, biriktirilmiş verilerin analiz edilerek somut diyebileceğimiz çıkarımlar yapmamıza yardımcı olmaya çalışan bir teknolojidir. Bu yazımızda yapay zekanın ve beraberinde getirdiği makine öğrenmesi ve analitiğinin dijital dönüşüm üzerindeki etkilerine bakıyor olacağız.

Yapay Zeka

Yapay zeka, sıradan denilebilecek işleri yapmaktan tutun da normal bir insan beyninin günlerce üzerinde çalışmasını gerektirecek algoritmik/matematiksel problemleri saniye bazında çözebilme yeteneğine sahip, aynı zamanda topladığı veya kendi çıkarsama yaptığı bilgiler dahilinde kendi kendisini eğitebilen makineler teknolojisi diyebiliriz.

Bugün gördüğümüz kadarıyla en basit örneklerine “Chat Bot” yani otomatik sohbet botlarını örnek verebiliriz. Akıllı telefonların hayatımızın parçası olmasından sonra Siri veya Google Asistan gibi sohbet botları sayesinde birçok işimizi sesli komutlarla yapabiliyoruz. Ancak bu botlar yapay zeka teknolojisiyle donatıldığı için yaptığımız işlemler neticesinde kendisini eğitebiliyor. Örneğin sürekli olarak aynı konumlar arasında seyahat etmeniz durumunda gece gittiğiniz konuma “Ev”, gündüz gittiğiniz konuma da “İş yeri” etiketini otomatik olarak yapıştırarak ortalama eve gitme sürenizi tahmin edip size “1 saat sonra eve varacaksınız, kombiyi açmamızı ister misiniz?” gibi bir soru iletebiliyor.

Endüstri 4.0 kavramı da elimizin altında bulunan bu teknolojilerin endüstriyel sistemlere entegre edilmesi, bu sayede fabrikaların dijital dönüşümlerine katkı yapılmasını sağlamak üzerinde temellenmiştir. Kullanılan ürünlerin, yönetim yazılımlarının, ağ altyapısının bu teknolojiler üzerinde kurulduğu bir sistemdeki verim gözle görülür derecelere ulaşmaktadır.

Makine Öğrenmesi

Yapay zeka konusunda bahsettiğimiz kendi kendine öğrenme durumunda kastedilen şey aslında makine öğrenmesi kavramıdır. Makine öğrenmesi, daha doğru bir sonuç elde edilmek üzerine hazırlanmış, sürekli değişen girdileri kullanarak en optimum çıktıyı oluşturmayı amaçlayan yapay zeka algoritmalarının bir alt dalıdır.

Burada kastedilen “makine”, gerçek hayattan bildiğimiz devasa üretim makineleri de olabilir, hepimizin cebinde yer alan akıllı telefonumuz da olabilir. Yine yukarıda bir örnek üzerinde anlatıldığı gibi cebimizdeki makine her an, her dokunuşumuzda arka planda çalışan makine öğrenmesi algoritmaları sayesinde yapmış olduğumuz işlemleri kayıt altına alarak bunlar üzerinden yaptığı çıkarımları bize bildirir – hatta bazen bunu biz istemediğimizde bile yapmaya devam eder. Yaptığımız yazışmalarda veya telefonumuz yanımızdayken yaptığımız konuşmalarda geçen bir ürünün çok kısa süre içerisinde sosyal medya üzerinde reklam olarak karşımıza çıkması bundan kaynaklıdır.

Bu makine öğrenmesi yöntemlerinin dijital dönüşüm üzerindeki etkilerine bakacak olursak, hızlı veri aktarımı ve hızlı veri işleme merkezleri (sunucular, bulut tabanlı teknolojiler) sayesinde saha içerisinde oluşturulan her türlü verinin toplanıp, analiz edilmesi kolaylaşmıştır. Toplanan veriler doğru yöntemlerle analiz edildikten sonra elde edilen çıktının etkisini görebilir hale geliriz.

Örnek ile açıklayacak olursak; sahada çalışan bir plastik enjeksiyon makinesi üzerinden yüzlerce bilgi anlık olarak alınabilir. Bu sayede cihazın her durumu üzerinden çıkarım yapılabilir. Bir üretim sırasında makine mengenesinin zorlanması sonucunda elde edilen bilgiler neticesinde 3. veya 4. fireden sonra cihazın zorlanma oranındaki artış verisi sayesinde fire oluşmasına izin vermeden müdahale edilmesi sağlanabilir.

Aynı şekilde ürün tedarik zincirinizde aktif ve periyodik olarak kullandığınız bir ürünün ortalama ihtiyaç duyulma süresi makine öğrenmesi algoritmaları sonucunda tahmin edilerek ürüne henüz ihtiyaç duyulmadığı ancak ürün elinize ulaşana kadar ihtiyaç duyulacağı bir anda otomatik olarak sipariş verilmesi sağlanabilir. Bu da üretim sürecinin aksamadan devam etmesi yönünde çok önemlidir.

Sonuç olarak, endüstri 4.0 denildiği zaman akla gelen ilk kavram olan dijital dönüşüm beraberinde yeni teknolojilerin de endüstri dünyasına girerek büyük oranda katkı yapmasına yardımcı olmaktadır. Yapay zeka ve makine öğrenmesi algoritmaları üretimi destekleyerek verimi hep en üst seviyede tutmayı amaçlamaktadır.

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.