Yapay zeka, imalat sektörünü dönüştürme potansiyeline sahip ve Avrupa bu dönüşüme öncülük etmek istiyor. İlk bakışta Çin, fabrikalarda yapay zeka kullanımına hakim olmak için oldukça elverişli bir konumda görünüyor. Ülke, dünyanın üretim merkezi konumunda. Yapay zeka sistemleri, önde gelen ABD’li rakiplerinin performansına yaklaşmış durumda. Ayrıca Pekin yönetimi, ekonomik büyümeyi hızlandırmak amacıyla endüstriyel yapay zekayı ulusal bir öncelik haline getirdi.
Avrupalı şirketler yapay zekaya yöneliyor
Ancak Avrupa’nın farklı planları var. Kıtanın köklü sanayi holdingleri de fabrika otomasyonunun bir sonraki aşamasına hakim olabilmek için yapay zekadan yararlanmaya çalışıyor. Ellerindeki devasa üretim verisi havuzundan yararlanmayı uman Siemens, ABB ve Schneider Electric gibi şirketler, DeepSeek veya Claude gibi dünya çapında öncü sohbet botları geliştirmeyi başaramayan Avrupa’nın, yapay zeka geliştirmenin bu kazançlı alanında üstünlük sağlayabileceğini düşünüyor.
Başarı, bu köklü şirketlerin veri odaklı fabrikaların yeni neslini donatmasını sağlayacak ve yeni ortaya çıkan, teknoloji odaklı rakiplerin müşterilerini ellerinden almasını zorlaştıracak. Ayrıca Avrupa’nın ABD ve Çin’e olan teknolojik ve ekonomik bağımlılığını sınırlamaya da yardımcı olacak.
Yeni sistemi entegre etmek
Yapay zekanın ürünlerin tasarlanma, üretilme ve taşınma süreçlerine uygulanması; daha az çalışanla, daha az duruş süresiyle ve daha az atıkla daha fazla üretim yapılmasını mümkün kılıyor. Hükümetler bunu işgücü açığını gidermenin, ekonomik büyümeyi hızlandırmanın ve daha fazla ürünün yurt içinde üretilmesini sağlamanın bir yolu olarak görüyor.
Büyük dil modelleri olarak bilinen yeni nesil yapay zeka platformları, çoğunlukla OpenAI, Anthropic ve DeepSeek gibi ABD ve Çin merkezli girişimler tarafından geliştirildi. Ancak yapay zekayı dünyanın üretim makinelerine entegre etmek için en elverişli konumda bulunan şirketlerin çoğu, bu ekipmanları üreten ve bakımını yapan köklü, eski şirketler.
Goldman Sachs’a göre sanayi grupları, yapay zeka yeteneklerini güçlendirmek amacıyla 2020’den bu yana yazılım şirketlerini satın almak için 110 milyar doların üzerinde harcama yaptı. Buradaki bahis, ilk harekete geçen şirketlerin bu teknolojiyi değiştirilmesi zor üretim sistemlerine entegre edebilmesi üzerine kurulu. Fabrika yazılımını değiştirmek, bir sohbet botu aboneliğini iptal etmeye benzemiyor. Bu değişiklik yeni ekipmanlar edinmeyi, çalışanları yeniden eğitmeyi ve süreçleri baştan tasarlamayı gerektirebilir. Bu tür yatırımlar, bir fabrikayı yıllarca aynı teknolojiye bağlı tutabilir.
Rekabet nasıl şekilleniyor?
Çin yıllık 4,7 trilyon dolar değerinde, dünyadaki ürünlerin yaklaşık yüzde 30’unu üretiyor. Pekin, ülkenin imalat altyapısını modernleştirmek için yapay zekadan yararlanma sözü verdi. Uluslararası Robotik Federasyonu’na göre Çinli şirketler geçen yıl dünyadaki yeni endüstriyel robotların yaklaşık yüzde 60’ını kurdu. Çin hükümeti de “Yapay Zeka + İmalat” programıyla yapay zekanın geniş çapta kullanıma alınmasına öncelik veriyor. Ancak Çin’in dünyanın atölyesi haline gelmesi görece yeni bir gelişme. Ülkedeki fabrikaların kalite düzeyi büyük farklılıklar gösteriyor ve birçok tesis hala büyük ölçüde el emeğine dayanıyor.
Avrupa ise bölgedeki işgücü maliyetlerinin görece yüksek olması nedeniyle robotları daha uzun süredir kullanıyor ve üretim süreçlerini daha uzun zamandır dijitalleştiriyor. Ayrıca dünya genelindeki fabrikalara kurulan ekipmanların önemli bir bölümü Avrupa’da üretildi. Örneğin Almanya merkezli Siemens, dünya genelinde kullanılan her üç fabrika kontrol sisteminden birini kendisinin tedarik ettiğini belirtiyor.
Bu durum, Avrupalı şirketlerin yapay zeka destekli en iyi endüstriyel sistemleri geliştirmek için gereken verilerin büyük bölümüne sahip olduğu anlamına geliyor. Mercator Çin Araştırmaları Enstitüsü’nden Antonia Hmaidi’ye göre bu şirketler, söz konusu verileri özellikle ekipman arızalarını önceden tahmin etmek, ürün kalitesini artırmak ve mevcut makinelerin verimliliğini yükseltmek için kullanma konusunda oldukça başarılı.
Avrupalı sanayi grupları dünyanın fabrikalarına derinlemesine yerleşmişken ABD’li şirketler en gelişmiş yapay zeka sistemlerine sahip ve bu yetenekleri fiziksel dünyaya taşımak için yoğun çaba harcıyor. Nvidia, yapay zeka çipleri alanında ezici bir üstünlüğe sahip. Endüstriyel yapay zeka geliştiren üreticilerin neredeyse tamamı, robotları eğitmek ve simülasyonları hızlandırmak için Nvidia’nın ekipmanlarını kullanıyor. Bazı ABD’li endüstriyel yapay zeka girişimleri de çok yüksek şirket değerlemelerine ulaşıyor. Jeff Bezos ve Vik Bajaj’ın ortak kurucuları arasında yer aldığı Prometheus, kendi ifadesiyle “yapay genel mühendis” geliştirmek amacıyla haziran ayında 12 milyar dolar yatırım aldı.
Endüstriyel yapay zeka neler yapabilir?
Endüstriyel yapay zeka, ürünlerin üretilmesinde kullanılan yapay zeka teknolojilerini kapsayan genel bir terim. Bir üretim mühendisinin yapay zeka ile bir otomobil tasarlamak veya otomobili üreten makineyi kontrol etmek için kullanması bu alana örnek olabilir. Yapay zeka çok daha büyük simülasyon verisi hacimlerini analiz edebilir ve daha fazla kombinasyonu test edebilir. Böylece mühendislerin daha iyi tasarımları daha hızlı bulmasına yardımcı olur.
BMW, geliştirme sürecinde fiziksel prototipleri parçalamadan önce binlerce sanal otomobil çarpışma testi gerçekleştiriyor. Şirket, bu süreci hızlandırmak amacıyla Fransa merkezli Mistral AI ile çalışmaya başladı. Bu iş birliği kapsamında bir petabayttan fazla çarpışma simülasyonu verisi analiz ediliyor.
Fabrika üretim hatlarında sıcaklığı, titreşimi ve basıncı izlemek için çok sayıda sensör kullanılır. Yapay zeka, birden fazla sinyali birlikte inceleyerek ayrı ayrı değerlendirildiklerinde fark edilmesi daha zor olan örüntüleri tespit edebilir. Alman kimya şirketi Lanxess, ekipmanların anormal şekilde çalışmaya başladığı durumları belirlemek için titreşim ve sıcaklık verilerini diğer süreç değişkenleriyle birlikte analiz eden bu teknolojiden yararlanıyor. Böylece mühendisler, maliyetli olabilecek arızaları saatler, hatta haftalar öncesinden tespit edebiliyor. Yapay zeka ayrıca bir makinenin kontrol yazılımını insandan çok daha hızlı yapılandırabilir. Siemens mühendisleri, Eigen Engineering Agent adlı sisteme yapılacak işi günlük bir dille tarif ediyor. Sistem de yeni bir otomasyon kodu oluşturup bu kodu kontrol ediyor. Ardından makine operatörü kodu makinede çalıştırıyor.
Çinli otomasyon ekipmanı üreticisi CASMT, bu yöntemi kullanarak prototip bir elektrikli otomobil fren üretim hattının kurulmasını hızlandırdı. Şirketin açıklamasına göre bu teknoloji, çalışanların görevlerini iki ila beş kat daha hızlı tamamlamasını sağladı.
Fabrikalar ve depolar, tekrarlayan işleri yapmak için uzun süredir robotlar kullanıyor. Ancak koşullar sürekli değiştiğinde bu robotlar zorlanıyor. Örneğin paketler farklı şekillerde, boyutlarda, ağırlıklarda ve malzemelerden üretilmiş olabilir. Yapay zeka modelleri, her olası hareketi önceden programlamak yerine robotun önündeki nesneyi tanımak ve o anda nesnenin nasıl ele alınacağına karar vermek üzere eğitiliyor. Amazon, Sparrow adlı robotunun depolarına giren 200 milyondan fazla farklı ürün türünü işleyebildiğini açıkladı.