Yapay zekanın makine mühendisliği sektöründeki uygulaması hala birçok engelle karşı karşıya.

Yapay zekâ, Vietnam'ın makine mühendisliği endüstrisini yeniden şekillendiren ve "deneyime dayalı tasarım" modelinden "veriye dayalı ve yapay zekâ tabanlı tasarım" modeline geçişi sağlayan temel bir unsur haline geliyor ve gelmeye devam edecek.

Aslında, Büyük Veri, Endüstriyel Nesnelerin İnterneti (IIoT) ve "dijital ayna" modeli gibi teknolojilerin birleşimi, mekanik tasarım ve üretim operasyonlarında önemli değişiklikler yaratıyor. Bunun en önemli örneklerinden biri, yapay zeka ve IoT'yi kullanarak birden fazla CNC makinesinden gelen verileri bağlayıp senkronize eden, çalışma durumunu analiz eden ve sorunları ortaya çıkmadan önce tahmin eden FANUC Akıllı Kenar Bağlantı ve Sürücü (FIELD) sistemidir. Sonuç olarak, kesme verimliliği %10-20 oranında artarken, seri üretim için kurulum süresi %40'a kadar kısaltılabiliyor.

Yapay zekanın makine mühendisliği sektöründeki uygulaması hala birçok engelle karşı karşıya. (Görsel yalnızca örnek amaçlıdır.)

Yapay zekanın makine mühendisliği sektöründeki uygulaması hala birçok engelle karşı karşıya. (Görsel yalnızca örnek amaçlıdır.)

Büyük potansiyeline rağmen, yapay zekanın Vietnam'ın makine mühendisliği sektöründeki uygulaması hala birçok engelle karşı karşıya. Çözümlerin çoğu hala deneysel aşamada olup, ağırlıklı olarak birkaç büyük şirket ve araştırma enstitüsünde yoğunlaşmıştır. Bu arada, makine mühendisliği işletmelerinin %90'ından fazlası, özellikle küçük ve orta ölçekli işletmeler, üretim süreçlerinde yapay zekayı sistematik olarak uygulamak için gerekli finansal, altyapı ve insan kaynaklarından yoksundur.

Makine Mühendisliği, Otomasyon ve Çevre Enstitüsü Direktörü Dr. Dinh Van Chien'e göre, yapay zekanın potansiyelinden etkin bir şekilde yararlanmak için işletmelerin teknolojik altyapıya ve özel yazılımlara önemli yatırımlar yapması, aynı zamanda mekanik, otomasyon ve dijital teknoloji konusunda bilgili, yüksek nitelikli bir iş gücü istihdam etmesi veya eğitmesi gerekmektedir.

Uzmanlar, yapay zekanın makine mühendisliği endüstrisinin gelişiminde gerçekten itici bir güç haline gelmesi için stratejik ve senkronize çözümlerin gerekli olduğuna inanıyor. Her şeyden önce, yapay zeka modellerinin eğitimi için temel oluşturacak, tasarım, işleme, simülasyon ve sensör verilerini kapsayan ulusal ölçekte dijitalleştirilmiş bir makine mühendisliği veri deposunun kurulması gerekiyor. Eş zamanlı olarak, makine mühendisliği, elektronik ve yapay zeka alanlarında disiplinlerarası insan kaynaklarının yetiştirilmesini teşvik etmek, okullar ve işletmeler arasındaki bağlantıları güçlendirmek ve mühendislerin gerçek üretim hatlarına erişebilmelerini ve pratik yapabilmelerini sağlamak gerekiyor. Özellikle, işleme kontrol yazılımlarından ve makine görüş sistemlerinden "Vietnam'da Üretilen" dijital replika modellerine kadar akıllı makine mühendisliği ürünlerinin yerelleştirilmesi, işletmelerin maliyetleri düşürmesine, öz yeterliliği artırmasına ve temel teknolojilere kademeli olarak hakim olmasına yardımcı olacaktır.

Yorum (0)