Connect with us

Genel

AI ile en iyi önerilerle barkod tanımlama

Published

on

Malzemelerin üzerindeki barkodların tanımlanması söz konusu olduğunda yapay zekanın Artificial Intelligence (AI) kullanılması fayda sağlar. Müdahalede kullanılan faktörler sistemin devreye alınması ve işletimi esnasında hızlı ve kolay bir şekilde belirlenebilir.

Zaman alan aramalara gerek kalmadan

Barkod okuyucular, üretim veya lojistikte mal ve malzemeleri tanımlamak için kullanılan sensörlerdir. Bunu, bir dizi standartları karşılayan barkodları algılayarak ve barkodların kimliklerini üst sisteme aktararak yaparlar. Bu cihazların otomatik uygulamalarda kullanılmasındaki temel amaç, mümkün olan en yüksek okuma kalitesini elde etmektir: Esasen, barkod okuyucular etiketleri algıladığında, bu görevi gerçekleştirdikleri kalite değişir ve bu kalite yüzdelik ifadeyle görüntülenebilir. Yüzde, tespit edilen kontrastla ilgilidir. Değer belirli bir eşiğin altındaysa etiket okunmaz. Sistem operatörlerinin karşılaştığı zorluklardan biri, yeterli okuma kalitesi sağlamadıklarında en kısa sürede bunun nedenlerini belirlemektir. Bu işlem, olası hata kaynaklarıyla ilgili ek veriler olmadan zaman alıcı bir iş haline gelebilir. Özellikle intralojistik gibi büyük sistemlerde, bine kadar barkod okuyucusu ile kilometreler uzunluğundaki nakliye güzergahlarında yapılacak arama, samanlıkta iğne aramaya benzer: Kuşku duyulan durumlarda, nakliye güzergahının tamamı izlenmelidir. Bu eylem de zaman baskısı altında, kötü hizalanmış bir sensörü veya doğrudan ortamındaki engelleyici faktörleri tanımlamak için gerçekleştirilir. Barkod okuyucunun hizalanmasının doğru bir şekilde yapılması, okumanın çoğu zaman başarıyla yapılması ancak bazen etiketleri algılamaması gibi vakalarda durum daha da kötüleşir. Bunun nedeni, barkod okuyucunun hafif eğimli olması veya yalnızca sınır alanında okuması veya yetersiz kalitedeki etiketler gibi diğer faktörlerin rol oynayabilmesi olabilir.

Okuma kalitesini etkileyen faktörler

Hataların nedenlerini bulmak için ilgili verileri oluşturmada barkod okuyucunun kendisini kullanmak yalnızca belirli koşullar altında mümkündür. Sensörlerin kendi durumlarını izlediği ve gerektiğinde OPC UA üzerinden üst sisteme veri aktardığı doğrudur. Bununla birlikte, bu kendi kendini izleme eylemi sınırlı bir işlevselliğe sahiptir; bir sensör yalnızca kendi verisini dikkate alır. Yani, “şu anda okuyorum”, “mükemmel okuma” veya “çok kötü okuma” gibi bilgileri hesaplanan yüzde okuma kalitesi gönderir. Zayıf okuma kalitesinin nedeni, her bir cihaz tarafından belirlenemez. Bu durumda olası üç etkili faktör vardır: Cihazın kendisi, barkod etiketi ve ortamdaki bozucu faktörler. Barkod okuyucunun kendisi ile ilgili olası hata kaynakları, algılanacak etiketlerle zayıf hizalamayı veya teknik bir hatayı içerir. Buna karşılık, etiketler hasarlı, kirli veya kötü basılmış olabilir, bu da hasarın derecesine veya baskı kalitesine bağlı olarak yalnızca okuma kalitesini düşürebilir veya tanımlamayı tamamen engelleyebilir. Çevreye müdahale eden faktörler arasında arka planda güneş ışığı veya yayıcıların neden olduğu titreşimler, toz ve parlama yer alır. Örneğin soğuk hava depolarında nem, barkod okuyucunun tarama penceresinde buğulanmaya neden oluyorsa engelleyici bir faktör olabilir.

Yapay zeka, bağlamı sağlıyor

AI, çeşitli nedenlerin ayrımının yapılmasında ve bu yapılırken parazitlerin veya düşük okuma kalitesinin nedenlerinin belirlenmesinde katkıda bulunabilir. Leuze, genel bağlamdan alınan verilerle sensörleri iyileştiren çözümler geliştirme amacıyla bir otomobil üreticisiyle çalışıyor. Bunun avantajı, kurulum sırasında müşteriye ek iş çıkarılmadan barkod okuyucuların çalışır durumda kalmasıdır. Veri hacimleri büyüktür: Birçok etiket, işlem sırasında birçok barkod okuyucudan geçer ve çeşitli kurulum yerlerinde okunur. Genel bağlam bu şekilde sağlanır. Matematiksel terimlerle, genel bağlam, sayısız barkod okuyucu, etiketler ve okuyucuların çeşitli kurulum konumları ile çok bilinmeyenli bir denklem olarak tanımlanabilir. İstasyonlarda ve etiket okuma kalitelerinde farklı sonuçlar ortaya çıkabilir. AI, bu karmaşık denklemi sistemini çözer ve düşük okuma kalitesinin nedeninin barkod okuyucu, etiket, etiket türüyle ya da kurulum konumuyla ilgili olup olmadığı sorularını yanıtlar.

       

Öneri algoritmaları aracılığıyla makine öğrenimi

Leuze, öneri algoritmalarını, yani yapay zeka tabanlı öneri yöntemlerini kullanır. Bu yöntemler, örneğin kullanıcı davranışını değerlendirmek ve bu analize dayalı olarak ilgili filmleri veya dizileri önermek için akış hizmetleri tarafından kullanılan yöntemlerle aynıdır. Bu kullanıcı davranışı analojisinde, barkodlar filmlere, barkod okuyucular ise akış hizmetlerinin kullanıcılarına karşılık gelir. Öneri algoritması, bir etiketi farklı barkod okuyucular için az ya da çok “çekici” olarak değerlendirir. Bu şekilde, belirli bir yüzdeye sahip hangi sensörün veya hangi etiketin “çekici”, yani sınırda veya belirgin şekilde sorunlu olduğunu belirlemek mümkündür.

Her uç cihaz veya bulut için

Teknik açıdan bu tür bir yapay zeka tabanlı çözüm, müşteri gereksinimlerine ve ilgili sisteme bağlı olarak uç cihazlar veya bulutlar aracılığıyla uygulanabilir. Uç cihaz, bir sensör grubunun yakınında bulunan ve sensör grubunun verilerini toplayan, analiz eden ve ileten ayrı bir cihazdır. Birden çok uç cihaz birbirine bağlanabilir. Bir uç cihaz, yalnızca veri toplayıp değerlendirmekle kalmayıp, aynı zamanda analizi sensörlere geri göndererek iki yönlü iletişim yeteneğine sahip olduğundan, bir barkod okuyucu da bu bilgileri iletebilir ve sorunu bildirebilir. Bunun avantajı, müşterinin Bilgi Teknolojileri (BT) mimarisinde herhangi bir değişiklik yapmaya gerek kalmamasıdır. Alternatif olarak, farklı konumlardan gelen veriler birleştirilecekse, çözüm bir bulut üzerinden çalıştırılabilir.

Büyük tasarruf potansiyeli

Leuze’nin hataları belirlemek için yapay zeka tabanlı tavsiyeleri kullanma yaklaşımı, hem devreye alma hem de sistemin çalışması sırasında büyük avantajlar sunar. Hızlı devreye alma zamandan ve paradan tasarruf sağlar. Bu durumda, kötü okuma kalitesinin nedenlerinin bir an önce tespit edilmesinde fayda vardır. Çalışma sırasında, bu yöntem kestirimci bakım sağlar. Bu, yakında bir kapatma gerekliyse, sistem operatörlerinin uygun önlemleri zamanında alabilecekleri ve örneğin, müşterilerine tedarik etmeye devam edebilmeleri için önceden üretim ve dış kaynak temin edebilecekleri anlamına gelir. Bazı durumlarda, bu erken tespiti kolaylaştırmak için birden fazla yıla ait veriler kullanılabilir. Ayrıca sistem öğrenme işlemini sürdürür. Bu nedenle, mallar üzerindeki barkodların tanımlanmasındaki faktörlerin hızlı ve güvenilir bir şekilde belirlenmesi söz konusu olduğunda, AI kullanmak her zaman faydalıdır.

Türkiye endüstrisine, alana özel, spesifik yayınlar üreten MONETA Tanıtım’ın sektörel dergilerinin editörlüğünü yapmaktayım. Yeni nesil, dinamik yayıncılık anlayışıyla, dijital ve basılı mecralarda içerik geliştirmek için çalışmaktayız.

Continue Reading
Click to comment

Leave a Reply

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Genel

Siemens Türkiye Gebze Elektrifikasyon ve Otomasyon Fabrikası’nın üretim kapasitesi %60 arttı

Published

on

Siemens Türkiye Gebze Elektrifikasyon ve Otomasyon Fabrikası

Gelecek için bugünü dönüştüren Siemens Türkiye önemli bir projeyi daha hayata geçirdi. Şirket, 2 yıl süren çalışmaların ardından Siemens Gebze Elektrifikasyon ve Otomasyon Fabrikası’nın üretim kapasitesini %60 oranında artırarak büyük bir başarıya imza attı.

Siemens Türkiye, 167 yıllık tecrübesiyle yenilikçi, verimli, enerji tasarruflu çözümler sunmaya ve gelecek için bugünün dönüşümüne hız kazandırmaya devam ediyor. Siemens Türkiye, 80’den fazla ülkeye ihracat yapan 150 bin metrekarelik alana sahip Siemens Gebze Elektrifikasyon ve Otomasyon Fabrikası’nda 2 yılı aşkın süredir sürdürdüğü çalışmalar sonucunda süreç iyileştirmeleri ve layout tasarım değişimi ile herhangi bir ek metrekareye ihtiyaç duymadan üretim kapasitesini %60 oranında yukarı taşıyarak büyük bir başarıya imza attı. Proje kapsamında gerçekleştirilen çalışmalar sonucunda Siemens Gebze Elektrifikasyon ve Otomasyon Fabrikası’nda lojistik faaliyetleri %70 oranında azalırken, depo kapasitesi %32 oranında genişletildi ve %30 verimlilik artışı sağlandı.

“Bu yatırım ve ek istihdam 167 yıldır bu topraklarda teknoloji üreten Siemens’in Türkiye’ye duyduğu güvenin önemli bir göstergesi”

Projenin tamamlanmasının ardından düzenlenen açılış töreni, Siemens AG Akıllı Altyapılar Grubu Elektrifikasyon ve Otomasyon CEO’su Stephan May, Siemens Türkiye Yönetim Kurulu Başkanı ve CEO’su Hüseyin Gelis, Siemens Türkiye Yönetim Kurulu Üyesi ve CFO’su Thomas Kolbinger’in katılımı ile gerçekleştirildi. Törende konuşan Siemens Türkiye Elektrifikasyon ve Otomasyon Fabrika Genel Müdürü Veli Turgut projeyi 2 yıllık bir çalışma sonucunda fabrikada üretimi durdurmadan hayata geçirdiklerini belirterek sözlerine şöyle devam etti: “Siemens Gebze Elektrifikasyon ve Otomasyon Fabrikamızda süreç iyileştirmeleri, layout tasarımı ile herhangi bir metrekare artışı yapmadan %60 kapasite artırımı sağlamanın mutluluğunu ve gururunu yaşıyoruz. %60 kapasite artırımı fabrikamızda ek istihdam da sağladı. Bu yatırım ve ek istihdam 167 yıldır bu topraklarda teknoloji üreten Siemens’in Türkiye’ye duyduğu güvenin önemli bir göstergesidir. Projeyi devreye aldığımız süreç boyunca çalışma arkadaşlarımızın titiz çalışmaları sonucunda hiçbir iş kazası yaşanmadı ayrıca üretimi de hiç durdurmadık. Bu da ne kadar doğru süreçlerle ilerlediğimizi ortaya koyuyor.

Cumhuriyetimizin ikinci yüzyılında da fabrikamızda üreteceğimiz teknolojilerle ve yeni yatırımlarımızla ülkemizin sürdürülebilir büyümesine, istihdamına ve kalkınmasına katkıda bulunmayı sürdüreceğiz. Fabrikamızın sürdürülebilirlik hedefleri arasında 2030 yılına kadar kullandığımız enerjiyi %10 azaltma da yer alıyor. Ayrıca ihtiyaç duyduğumuz enerjinin %10’unu ise kampüsümüz içerisinde yer alan güneş panellerinden sağlıyoruz. Tüm bu çalışmalarla hedefimize emin adımlarla ilerliyoruz.”

Continue Reading

Genel

Bonfiglioli ortaklığından doğan çözüm, malzeme taşıma operasyonlarında devrim yaratıyor

Published

on

Bastian Solutions Bonfiglioli 1

Günümüzün sürekli gelişen endüstriyel ortamında malzeme taşıma süreçlerini optimize etmek, verimlilik kazanımları arayan işletmeler için çok önemli bir hale geliyor. Tesis içi malzeme taşıma verimliliğini artırma zorluğuyla karşı karşıya olan şirketler, otonom yönlendirmeli forklift geliştirmeye başlıyor. Redüktör üretiminin önde gelen markası Bonfiglioli ile akıllı malzeme taşıma sistemleri tedarikçisi Bastian Solutions, bu zorluğun üstesinden gelmek için başarılı bir ortaklığa imza atıyor.

İş gücü açığının otonomiyle çözülmesi

Malzeme taşıma operasyonlarını önemli ölçüde etkileyen forklift operatörü eksikliği, üreticiler için ortak bir engel oluşturuyor. Verimliliği artırmak için şirketlerin iş gücü eksikliklerini çözmelerine yardımcı olacak bir otonom yönlendirmeli forklift çözümü sunmak üzere yola çıkan Bastian Solutions, malzeme taşıma faaliyetlerini esnek bir şekilde destekleyebilen ve aynı zamanda karlılığı artıran otonom bir araç tasarlamayı amaçlıyor. Güçlü ve güvenilir bir sürücüsüz forklift oluşturmak için tahrik sistemi konusunda güvenilir bir tedarikçi bulması çok önemli olan Bastian Solutions, bu zorluğun üstesinden Bonfiglioli ile geliyor. Bonfiglioli, Bastian Solutions için 1. sınıf malzeme taşıma araçları için entegre yüksek performanslı elektrik motorları ve düşük bakım gerektiren frenleme sistemlerine sahip yüksek verimli, düşük gürültülü planet akslar ve tahrikler tedarik ediyor. Tipik uygulamalar, 3 ve 4 tekerlekli denge ağırlıklı forkliftler ve yer destek ekipmanlarını içeriyor.

Malzeme taşıma operasyonlarında devrim

Bonfiglioli ve Bastian Solutions arasındaki iş birliği, yenilikçi bir otonom yönlendirmeli forklift çözümünün geliştirilmesiyle sonuçlanıyor. Bonfiglioli’nin çok yönlü redüktörlerini kullanan ve sektör uzmanlığından yararlanan bu başarılı ortaklık, malzeme taşıma operasyonlarında devrim yaratıyor. İş gücü zorluklarının üstesinden gelerek operasyonel verimliliği artıran otonom forklift, işletmelere umut verici bir gelecek sunuyor. Bu gelişmeler sayesinde şirketler iş gücü bağımlılıklarını azaltıyor, üretkenliği artırıyor.

Elektrikli güç aktarma sistemlerini fabrikada tamamen test eden Bonfiglioli, düşük enerji tüketimini garanti ederek; daha uzun batarya çalışma süreleri, daha uzun bakım aralıkları ve daha düşük sahip olma maliyeti sunuyor.

Bu dönüşüm malzeme taşıma alanını yeniden şekillendiriyor. Bonfiglioli‘nin güvenilir redüktör çözümleri sunma konusundaki sarsılmaz kararlılığı, redüktör endüstrisindeki lider konumunu sağlamlaştırıyor, malzeme taşıma teknolojisinde ilerleme sağlıyor.

Continue Reading

Genel

Aerosint SA’yı satın alan Schaeffler, katmanlı üretim teknolojilerindeki konumunu güçlendiriyor

Published

on

Aerosint SA Schaeffler 1

Küresel hareket teknolojisi lideri Schaeffler, yenilikçi 3D baskı sistemlerinin önde gelen ABD’li üreticisi Desktop Metal’den Belçikalı startup Aerosint SA’yı satın alarak katmanlı üretim teknolojilerindeki bilgi birikimini güçlendiriyor. Adı “Schaeffler Aerosint SA” olarak değiştirilecek olan girişimin, Schaeffler Special Machinery için ek bir konum olarak Schaeffler Grubu’na entegre edilmesi planlanıyor. Karmaşık geometrilere sahip bileşenlerin üretilmesi söz konusu olduğunda geleneksel üretim süreçlerinden daha basit olan ve endüstri 4.0’ın önemli bir destekçisi olan katmanlı üretim; aynı zamanda daha az malzeme tüketimi, üretimde daha fazla enerji verimliliği ve daha çevre dostu malzeme seçenekleri gibi bir dizi sürdürülebilirlik avantajları da sunuyor.

Satın almayla ilgili konuşan Schaeffler AG Operasyon Direktörü Andreas Schick, “Schaeffler Aerosint SA, eşzamanlı metalik çoklu malzeme baskısı için ilk endüstriyel çözümü sunuyor. Bu uzmanlık, yüksek düzeyde sanayileşme yetkinliğimiz ve yenilikçi üretim teknolojilerindeki onlarca yıllık bilgi birikimimizle birleştiğinde, bize belirleyici bir pazar avantajı sağlayacaktır. Bu satın alma, endüstri 4.0 alanında metal bazlı katmanlı üretim süreçlerinin endüstriyel kullanımında önemli bir kilometre taşıdır” açıklamasında bulunuyor.

Aerosint SA Schaeffler 2

Yeni malzeme kombinasyonları için yenilikçi toz kaplama teknolojisi Toz Bazlı Lazer Füzyon (L-PBF); aletler, prototipler veya küçük seri üretim çalışmaları gibi uygulamalar için bileşen üretmenin daha yenilikçi, verimli ve sürdürülebilir bir yolunu oluşturuyor. Aerosint’in patentli Seçici Toz Biriktirme (SPD) teknolojisi, birden fazla bitişik malzeme birikintisinden oluşan homojen katmanlar oluşturmayı mümkün kılıyor. Biriktirme seçici olduğundan, doğru malzemelerin gerekli miktarları gerekli yerlerde biriktiriliyor. Çoklu malzeme tozları ayrı tutuluyor ve ‘yeniden kaplayıcılar’ olarak bilinen araçlar tarafından biriktiriliyor. Bunlar normal ofis yazıcılarındaki taşıyıcılar gibi çalışıyor ve 300 μm’ye kadar yanal toz piksel çözünürlüklerinde 3D bileşenleri yazdırıyor. Halihazırda piyasada bulunan bu SPD teknolojisi, lazer toz yatağı füzyonu ve bağlayıcı püskürtme gibi eklemeli üretim süreçlerinin yanı sıra, dolaylı süreçlerle de kullanılabiliyor. Schaeffler Special Machinery, bu teknolojiyi 2024 yılından itibaren kullanıma sunulacak olan çok malzemeli 3D baskı sistemine dahil etmeyi planlıyor. Schaeffler Special Machinery Kıdemli Başkan Yardımcısı Bernd Wollenick, “Schaeffler Special Machinery geleceğin bu önemli teknolojisini entegre ederek, üretim mükemmelliği için bir ortak olarak, müşterilerine özellikle imalat ve tıbbi teknoloji sektörleri için daha çeşitli bir sistem portföyü sunabilecek” diyor.

Aerosint teknolojisinin lazer sistemleriyle daha yakın bir yol haritasına sahip olduğunu ve Schaeffler’in teknolojiden hemen yararlanabileceğini söyleyen Desktop Metal CEO’su Ric Fulop, “Schaeffler ile SPD teknolojisini lazer tabanlı sistemlerle ticarileştirmek için yüksek düzeyde teknoloji uzmanlığına ve net bir yol haritasına sahip uluslararası bir ortağımız var. Gelecekte bu teknolojinin Desktop Metal bağlayıcı püskürtme sistemlerinde kullanılmasına yönelik çeşitli olasılıklar üzerinde iş birliği yapmaya devam edeceğiz” diye konuşuyor. Ayrıca Schaeffler ve Desktop Metal, aletsiz üretim teknolojileri alanı da dahil olmak üzere çok malzemeli çözümlerde iş birliklerine devam ediyor.

Continue Reading

Trendler