Yöneticiler için Yapay Zeka
Üst yönetim için yapay zekâ yatırımlarının getirisi, önceliklendirme ve riskler.
Detaylı bilgi →
Sektörler
Üretim sektörü için yapay zekâ eğitimi ve danışmanlığı
Fabrikalar her gün makinelerden, sensörlerden ve kalite istasyonlarından büyük miktarda veri üretiyor. Bu veriyi kalite, verimlilik ve bakım kararlarına dönüştürmek için ekiplerinizi eğitiyor ve çözümü sahaya birlikte taşıyoruz.
Üretimde yapay zekâ projeleri genellikle tek bir hatta, tek bir problemle başlar: hatalı ürünü erken yakalamak, plansız duruşu azaltmak ya da talebi daha doğru tahmin etmek. Zorluk çoğu zaman modeli kurmak değil, onu sahada güvenilir biçimde çalıştırmak ve yaygınlaştırmaktır.
Bu yüzden üretim için programlarımızda üç şeyi birlikte ele alıyoruz: doğru kullanım senaryosunu seçmek, mühendislik ve kalite ekiplerinin veri okuryazarlığını artırmak ve modelleri sürdürülebilir şekilde canlıya almak.
Yapay zekânın öne çıkan kullanım alanları
Görüntü işlemeyle kalite kontrol
Kamera görüntülerinden yüzey hatası, eksik parça ve montaj hatası tespiti.
Kestirimci bakım
Sensör verilerinden arıza belirtilerini önceden yakalayarak plansız duruşları azaltma.
Talep ve üretim planlama
Talep tahmini, stok optimizasyonu ve kapasite planlama.
Dijital ikiz
Üretim hattının sanal modeliyle senaryo analizi ve süreç iyileştirme.
Süreç ve enerji optimizasyonu
Proses parametrelerinin ayarlanması, verim ve enerji tüketiminin iyileştirilmesi.
Bilgi erişimi
Teknik doküman, bakım kılavuzu ve prosedürlerde arama yapan GenAI asistanları.
Regülasyon ve riskler
- AB Yapay Zekâ Tüzüğü: AB pazarına ürün satan üreticiler için, yapay zekâ bir ürünün güvenlik bileşeniyse ilgili AB ürün mevzuatı üzerinden yüksek riskli sayılabilir. Omnibus değişikliğiyle bu ürün bazlı yükümlülükler 2 Ağustos 2028'e ertelendi.
- Fikri mülkiyet ve ticari sır: Proses parametreleri, reçeteler ve tasarım dosyaları genel amaçlı yapay zekâ araçlarına girilmemeli; onaylı ve kurumsal araçlar kullanılmalı.
- İş güvenliği ve insan denetimi: Sahadaki kararları etkileyen modellerde (örneğin hattı durdurma) son karar ve sorumluluk bir insanda kalmalı, model performansı düzenli izlenmeli.
- KVKK: Kamera ve sensör verisi çalışanları tanımlayabiliyorsa kişisel veri sayılır; çalışan izleme amacıyla kullanım ayrıca değerlendirilmelidir.
Deneyim alanlarımız: Kalite kontrol, kestirimci bakım ve dijital ikiz çözümleri.
Önerilen eğitimler
Kurumunuzdaki rollere göre önerdiğimiz programlar. Tüm eğitimler sektörünüzün örnekleriyle uyarlanır, yüz yüze veya çevrim içi verilir.
Yapay Zeka Stratejisi ve Yol Haritası Atölyesi
Fabrika ve fonksiyon yöneticileriyle kendi kullanım senaryolarınızdan önceliklendirilmiş bir yol haritası.
Detaylı bilgi →Veri Okuryazarlığı ve Analitik Düşünme
Üretim, kalite ve planlama ekipleri için veriyle karar verme ve temel istatistik.
Detaylı bilgi →Kod Yazmadan Makine Öğrenmesi
Süreç ve kalite mühendislerinin kod yazmadan tahmin ve sınıflandırma modeli kurması.
Detaylı bilgi →Uygulamalı Makine Öğrenmesi
Analitik ekipleri için sensör ve üretim verisiyle makine öğrenmesi.
Detaylı bilgi →MLOps: Modeli Üretime Almak
Modellerin sahada izlenmesi, versiyonlanması ve sürdürülebilir şekilde çalışması.
Detaylı bilgi →Danışmanlık ve geliştirme hizmetleri
Kullanım Senaryosu ve Fizibilite
En yüksek değeri üretecek senaryoları belirliyor, fikri yatırım öncesinde hızlı bir prototiple (PoC) doğruluyoruz.
Detaylı bilgi →Makine Öğrenmesi Modelleri
Skorlama, risk, tahminleme, segmentasyon ve dolandırıcılık tespiti gibi iş problemlerinize özel modeller.
Detaylı bilgi →MLOps ve LLMOps
Klasik modeller ve LLM uygulamaları için eğitim, versiyonlama, dağıtım, izleme ve değerlendirme süreçlerini otomatikleştiren bir platform kuruyoruz.
Detaylı bilgi →Entegrasyon ve Veri Hatları
Modellerin ve uygulamaların mevcut sistemlerinize API'ler ve güvenilir veri hatlarıyla entegrasyonu.
Detaylı bilgi →Ücretsiz durum analizi · 4 dk
Hemen başla Yapay Zekâ Olgunluk Analizi
Kurumunuzun yapay zekâ olgunluğunu 6 boyutta ölçün: strateji, veri, teknoloji, insan, yönetişim ve kültür.
Sıkça Sorulan Sorular
Üretimde yapay zekâya nereden başlanmalı?
Ölçülebilir değeri olan, verisi hazır ve tek bir hatta denenebilecek bir problemle başlamak en sağlıklısıdır; örneğin belirli bir hata türünün görüntü işlemeyle tespiti ya da kritik bir ekipmanın arıza tahmini. Kullanım senaryosu atölyesi bu seçimi yapılandırır.
Kestirimci bakım için hangi veri gerekir?
Ekipmanın sensör verileri (titreşim, sıcaklık, akım gibi), bakım ve arıza kayıtları ile çalışma koşullarına dair bilgiler gerekir. Arıza kayıtlarının düzenli tutulmuş olması, modelin başarısı için en kritik koşullardan biridir.
Mühendislerin yapay zekâ projesi için kod öğrenmesi gerekir mi?
Her zaman değil. Kod yazmadan makine öğrenmesi araçlarıyla süreç ve kalite mühendisleri prototip modeller kurabilir. Kritik süreçlere bağlanacak modeller için veri bilimi ve MLOps ekipleriyle birlikte çalışmak önerilir.
Yapay zekâ modelleri sahada neden zamanla başarısını kaybeder?
Hammadde, ekipman, ürün karışımı veya çalışma koşulları değiştikçe verinin yapısı değişir (veri kayması). Bu yüzden modellerin performansı izlenmeli ve gerektiğinde yeniden eğitilmelidir.
Bu sektörle ilgili yazılar
Kod Yazmadan Makine Öğrenmesi: İş Birimleri Kendi Modelini Kurabilir mi?
Kod yazmadan makine öğrenmesi araçlarıyla iş birimleri tahmin ve sınıflandırma modeli kurabilir. Hangi araçlar var, neye uygun, ne zaman veri ekibi gerekir?
Devamını oku →Yapay Zekâ Projesine Başlamadan Önce Sorulması Gereken 10 Soru
Bir yapay zekâ projesine bütçe ayırmadan önce bu 10 soruyu cevaplayın: problem, değer, veri, hukuk, kullanıcı, entegrasyon, maliyet ve ölçek. Ekiplerle kullanabileceğiniz kontrol listesi.
Devamını oku →MLOps Nedir? Modeller Neden Canlıya Çıkamıyor?
MLOps, makine öğrenmesi modellerini güvenilir şekilde canlıya taşımanın ve orada tutmanın disiplinidir. Bileşenleri, olgunluk seviyeleri, LLMOps ve AIOps ile farkı.
Devamını oku →Veri Okuryazarlığı Nedir? Kurumlarda Nasıl Geliştirilir?
Veri okuryazarlığı, veriyi okuma, yorumlama ve onunla doğru karar verme becerisidir. Yapay zekâ çağında neden önemli, 5 temel beceri ve geliştirme adımları.
Devamını oku →Sektörünüze özel programı birlikte kuralım
Kurumunuzun ihtiyacını, kullanım senaryolarını ve mevzuat gereksinimlerini konuşalım; size uygun eğitim ve danışmanlık planını çıkaralım.