Süni intellekt konsepsiyası ilk dəfə 1956-cı ildə Hannoverdəki Dartmouth Kollecində John McCarthy və Marvin Minsky tərəfindən təşkil edilən bir konfransda ortaya çıxdı. Süni intellekt bu tarixdən əvvəl müxtəlif elmi və bədii əsərlərdə dolayı yolla nümayiş etdirilmiş və ya fəlsəfi şəkildə müzakirə olunsa da, Kompüterlərin hələ əmrləri saxlaya bilməməsi süni intellektin mümkünlüyünün sübutuna mane oldu. 1956-cı ildə Allen Nyuell, Cliff Şou və Herbert Simon “məntiq nəzəriyyəçisi” adlı insan problem həll etmə bacarıqlarını təqlid etmək üçün hazırlanmış bir proqram yazdıqda, süni intellekt anlayışı həyatımıza girdi və zaman keçdikcə onun yayılması durmadan artdı.
Bu gün bütün sektorlardan olan şirkətlər proseslərini, məhsullarını və performansını yaxşılaşdırmaq üçün süni intellektdən istifadə edirlər. Bu gün süni intellektin bu qədər geniş yayılması əsasən iki amilə aid edilə bilər. Birinci amil bulud və periferik texnologiyalar sayəsində güclü və ucuz hesablama imkanlarının geniş yayılması olsa da, ikinci amil süni intellekt və məlumatların işlənməsi alqoritmlərinin artan dolğunluğu hesab edilə bilər. Bu məqalədə sənayedə yayılması hər gün artan, istehsal proseslərini və iş strategiyalarını dəyişdirən süni intellektin ən çox yayılmış beş tətbiqi nəzərdən keçiriləcəkdir.
1) İntellektual aktivlərin/proseslərin monitorinqi üçün analitika
Müxtəlif istehsal nöqtələrindən məlumat toplamaq hazırda sürətlə böyüyən bir tendensiya olsa da, bu məlumatları toplayan bir çox şirkət bu məlumatların nə demək olduğunu və bununla nə edə biləcəyini bilmir. Mənalı ola bilməyən, yəni strukturlaşdırılmamış, bir hissəsi mənalı ola bilən, yəni yarı quruluşlu və mənalı ola bilən, yəni quruluşlu olan strukturlaşdırılmış məlumatların monitorinqinin həqiqi dəyəri onların ələ keçirilməsində deyil, analizləri ilə əldə edilə bilən anlayışındadır. Klassik statistik analiz metodları yalnız strukturlaşdırılmış məlumatlarla təhlil etməyə imkan verir, süni intellekt isə maşın öyrənməsi kimi metodlarla birlikdə strukturlaşdırılmış və strukturlaşdırılmamış məlumatların təhlilinə yol açdı. Bu dəyərə çatmaq istəyən firmalar, ağıllı istehsal və Sənaye şeylər interneti (Iıot) anlayışlarını tətbiq edirlər ki, bu da dəyəri artırmaq üçün güclü və hərtərəfli analiz vasitələri ilə artan məlumat həcmi və mürəkkəbliyi ilə məşğul olurlar.
Müasir süni intellekt qabaqcıl firmalara təsviri və diaqnostik analitikadan proqnozlaşdırıcı analitikaya, yəni gələcəyi yüksək dəqiqliklə proqnozlaşdıra biləcəkləri analitikaya və göstərişli, yəni müxtəlif gələcək ssenarilərində nələrin baş verə biləcəyini görə biləcəkləri analitik üsullara keçməyə imkan verdi. Bir sözlə, indi deyə bilərsiniz: “nə oldu?”və” niyə belə oldu? Suallarıma cavab axtarmaq əvəzinə, ” nə olacaq?”və” nə etməliyəm ” suallarına cavablar tələb olundu. Gələcəkdə baş verəcək şərtləri proqnozlaşdırmaq və müxtəlif vəziyyət ssenarilərində nələrin baş verəcəyini təxmin etmək qabiliyyəti ilə istehsalçılar müxtəlif əsas performans göstəricilərini inkişaf etdirə və baş verə biləcək mənfi hadisələrin tezliyini və təsirlərini azalda bilərlər. Bunun üçün verilə biləcək nümunələr, maşın çatışmazlığının erkən əlamətləri ilə proqnozlaşdıraraq dayanmaların qarşısını almaq və ya istehsal səmərəliliyini artırmaq üçün proses dəyişənlərinin optimal birləşməsini təyin etməkdir. Məsələn, Deloitte hesabatında istehsalçıların proqnoz analitikası ilə texniki planlaşdırma müddətini 20-50% və ümumi texniki xidmət xərclərini 5-10% azalda biləcəyini göstərir.
2) Məhsul inkişafı üçün məhsuldar dizayn
Generativ dizayn, sistemin dizayn tələblərinə cavab verən optimal dizaynları avtonom şəkildə yaradan süni intellektə əsaslanan bir tətbiqdir və yayılması hər gün artır. Mühəndislər kompüter dəstəkli dizayn (CAD) mühitində yüklər, materiallar, məhdudiyyətlər, performans hədəfləri kimi dizayn şərtlərini müəyyənləşdirə və süni intellekt vasitəsilə bu meyarlara cavab verən həndəsi modellərin yaradılmasını təmin edə bilərlər.
Bu güclü süni intellektdən istifadə mühəndislərə yeni dizayn sahəsini tez bir zamanda araşdırmağa və performans və istehsal tələblərinə cavab verən onlarla layihəni tez qiymətləndirməyə imkan verir. Bu imkanlar sayəsində şirkətlərin yeni məhsulların inkişafına yanaşması da dəyişir. Hələ standart metodları və əsas qaydaları tətbiq etməyə vaxtı olmayan təcrübəsiz mühəndislər, yaşlı həmkarları qədər məhsuldar dizayn yolu ilə işlək dizaynlar yarada bilərlər. Məhsuldar dizayn təcrübəsiz mühəndislərə tez bir zamanda təcrübə qazanmağa və hazır layihələr yaratmağa imkan verir, təcrübəli mühəndislər isə ənənəvi dizayn yanaşmasından istifadə edərək araşdırılması çətin olan yeni həndəsələri araşdıra bilərlər. Məhsuldar dizaynın bu Şərtlərin hər ikisində məhsul inkişaf proseslərinin ilkin mərhələlərini sürətləndirdiyini, sonrakı mərhələlərdə yenidən dizayn tezliyini azaltdığını və fərqli və optimallaşdırılmış məhsulların yaradılmasını asanlaşdırdığını söyləmək olar.
3) Artırılmış reallıq üçün keyfiyyətə nəzarət və kompüter monitorinqi
Xüsusilə, maşın öyrənmə alqoritmlərinin inkişafı ilə kompüter görmə tətbiqlərinin yayılması, müxtəlifliyi, mürəkkəbliyi və dəyəri artmışdır. Kompüter görmə tətbiqləri, xüsusən keyfiyyətə nəzarət və işçilərin təhsili sahəsində geniş istifadə olunur.
Keyfiyyəti idarə etmək üçün ənənəvi kompüter görmə tətbiqləri əsasən əlamətlərin aşkarlanmasına əsaslanır. Bu qavrayış cisimlərin kənarlarını, bucaqlarını, rənglərini təyin etməkdə və onları müəyyən eşik dəyərləri ilə müqayisə etməkdə özünü göstərir. Artırılmış reallıqla birləşdirildikdə, uğur/uğursuzluq meyarları əvvəlcədən təyin edilmiş və sistemdə kodlanmış spesifikasiyalardan kənara çıxır və yaxşı və pis olduğu bilinən nümunələrdən istifadə edərək möhkəmləndirmə əsaslı öyrənmə sistemi tərəfindən aşkar edilir. Nəticədə, genişlənmiş reallıqda istifadə olunan müasir Audit sistemləri müxtəlif və daha ətraflı keyfiyyət xüsusiyyətlərinə yüksək dəqiqliklə cavab verə bilir.
Mürəkkəb obyektləri və funksiyaları tanımaq bacarığı, sənayedə yayılması hər gün artan genişlənmiş reallıq tətbiqetmələrinin əsas komponentlərindən biridir. Bəzi artırılmış reallıq proqramları süni intellektə əsaslanan kompüter görmə qabiliyyətini birləşdirə bilər ki, bu da bir alət vasitəsilə müxtəlif rəqəmsal alətləri, eləcə də məlumat və tövsiyələri göstərməyə və izləməyə imkan verir. Məsələn, obyekt tanıma ilə genişlənmiş reallıq tətbiqi operatora bir sıra mürəkkəb montaj addımlarını (məsələn, Vuforia Instruct) yerinə yetirməyə kömək edə bilər və ya nasaz obyektdə hansı komponentin nasaz olduğunu texnikə göstərə bilər. Sənaye Iot (Iıot) texnologiyası istehsal sahəsindəki müvafiq yerlərdə istifadə olunursa, bu, müvafiq prosesin/nəqliyyat vasitəsinin məlumatlarının dərhal görünməsini təmin edə bilər ki, bu da operatora müvafiq prosesin/nəqliyyat vasitəsinin vəziyyətini tez bir zamanda müəyyənləşdirməyə və cavab verməyə imkan verir. Son texniki icmalda Forrester iddia etdi ki, süni intellekt imkanları ilə artırılmış reallıq vasitəsilə öyrənmə vaxtı 50%, iş vaxtından artıq xərclər isə 10-12% azaldıla bilər.
4) Material emalı üçün müstəqil mobil robotlar
Materialların fabriklər və anbarlar arasında hərəkəti proses səmərəliliyinin əsas komponentlərindən biridir və süni intellektin ən yaxşı şəkildə istifadə oluna biləcəyi dekommunizasiya sahələrindən biridir. Avtonom mobil robotlarla yanaşı, süni intellekt proseslərin səmərəliliyini artırmaq üçün geniş istifadə olunmağa başladı.
Muxtar idarə olunan nəqliyyat vasitələrindən fərqli olaraq, muxtar mobil robotlar işlədikləri mühitdə yerləşmək və istiqamətləndirmək üçün köməkçi rəhbərlik sisteminə ehtiyac duymurlar. Köməkçi marşrutlaşdırma sistemləri əvəzinə, bu müasir nəqliyyat həlləri fabrikdə və anbarda yerləşmək üçün məkan hesablama texnologiyasından və insanlar və digər robotlar tərəfindən yaradılan trafik də daxil olmaqla ətraf mühitdə naviqasiya üçün qabaqcıl süni intellektdən istifadə edir. Heç bir məhdudiyyət və təhlükəsizlik olmadan hərəkət etmək azadlığına və süni intellekt sayəsində optimal oriyentasiyanı təyin etmək qabiliyyətinə malik olan bu avtonom mobil robotlar yeni və ya dəyişən mühitlərdə də çox yüksək effektivliklə işləyə bilər. Amazon bu texnologiyanı icra mərkəzlərində (fulfillment centers), sifariş çeşidləmə mərkəzlərində (sorting centers) və çeşidləmə qurğularında istifadə edərək səmərəliliyini artırdı.
5) Maksimum aktiv mövcudluğu üçün xidmət hissələrinin optimallaşdırılması
Bir çox istehsalçı üçün xidmət üstünlüyü rəqabətin vacib elementinə çevrilmişdir. Proqnozlaşdırıcı və göstərişli analitika sənayedə daha çox yayıldıqca, bu bacarığa sahib olan şirkətlər tədarükçülərindən özləri kimi çevik olmalarını tələb edəcəklər. Bu tələbi ödəmək və lazımi hissələrin lazımi vaxtda lazımi yerə çatdırılmasını təmin etmək üçün planlaşdırma sistemlərinə getdikcə daha güclü süni intellekt daxil edilməlidir.
İnventarlaşdırma xərcləri və ya artıq inventar ilə əlaqəli fürsət xərcləri, demək olar ki, hər miqyasda bir firma üçün vacib xərc maddələridir. Bu xərcləri azaltmaq üçün material planlaşdırmasının xərclər, mövcudluq, vaxt və yerli məhdudiyyətlər nəzərə alınmaqla optimallaşdırılması vacibdir. İqtisadiyyatın qloballaşması ilə müştərilər daha tələbkar olurlar və tədarük zəncirləri çətinləşir və bu optimallaşdırmanı çətinləşdirir. Müxtəlif proqram təminatlarına daxil olan çox mərhələli optimallaşdırma kimi inkişaf etmiş yeni analitik vasitələr, tədarük zəncirinin bir çox səviyyəsindəki bütün komponentləri və xidmət yerlərini optimallaşdıraraq bu fəsadların qarşısını ala bilər. Bu qərar dəstək sistemləri, gələcək tələbin proqnozlaşdırılmasından tutmuş, minlərlə bir-biri ilə əlaqəli yerləri olan mürəkkəb bir təchizat zəncirində hissələrin optimal yerləşdirilməsini müəyyənləşdirməyə və nəhayət hər gün tələb və təklifi uyğunlaşdırmaq üçün tədarük zəncirinin optimallaşdırılmasının bütün aspektlərində AI alqoritmlərindən istifadə edir.
Sənaye 4.0 inqilabı rəqəmsal çevrilmə prosesini sürətləndirdi; dördüncü sənaye inqilabının əsas texnologiyalarından biri olan süni intellekt də geniş yayılmışdır. Süni intellektdən istifadə getdikcə daha çox yayıldıqca, bu sahədə çalışanlar məlumat elminin dərin dərinliklərində ola bilərlər. Xərclərin bu qədər əhəmiyyətli olduğu bu günlərdə, məlumatları öyrənmək üçün çox vaxt sərf etmək əvəzinə, firmalar müxtəlif həll təminatçıları ilə ortaqlıqlar quraraq onlar üçün həqiqətən vacib olan vəzifələri həll etmək üçün AI-dən daha səmərəli istifadə edə bilərlər və bu şəkildə dar AI-dən hiperotomaya keçdiyimiz zaman bu prosesdə daha sürətli və daha az iştirak edə bilərlər.
