Yapay Zeka Bilgisayarla Görme için Altyapı – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Lojistik
Sorunsuz bir üretim sürecini sürdürmenin en önemli kısımlarından biri, montaj hattının her zaman doğru malzemelerle beslenmesini sağlamaktır. Bu süreç, doğru malzemelerin tesise teslim edilmesi ve doğru zamanda ve doğru sıra ile doğru yerlere tedariği ile başlar. Depo deposunu manuel olarak aramak ve her bir barkodu ayrı ayrı taramak yerine, üretim tesisine gelen tüm kutuların üzerindeki barkod etiketlerini algılamak ve okumak için derin öğrenme modeli kullanılabilir.
Elle yapılan çalışmayı bir yapay zeka sistemiyle destekleyerek, çalışanlar daha kısa sürede daha üretken hale geliyor. Model, daha sonra kutunun içeriği, kaynağı ve hedefi hakkında gerekli bilgileri sağlamak için bir barkod okuyucu (örneğin Tesseract) ile kullanılabilen tüm barkod etiketlerini algılar.
Bir başka umut verici uygulama, treyler sahalarının yönetimidir. Römorkta basılan römork kimlikleri, yapay zeka tabanlı bilgisayar görüşü kullanılarak kolayca okunabilir; römork, avlu yönetim araçlarına monte edilmiş kameralar kullanılarak tanımlanabilir. Tipik olarak, her bir kamyonun yerini belirlemek ve park yerini sağlamak bir çalışanın görevidir. Bu amaçla, nesne algılama ve OCR’nin bir kombinasyonu gereklidir. Bir treyler sahasındaki tüm teslimat araçlarını ve konumlarını takip etmek önemlidir.
Yapay Zeka Bilgisayarla Görme için Altyapı
AI altyapısı ve uygulamaları geleneksel BT sistemlerinden çok daha karmaşık olduğundan, AI sistemi için doğru kurulumu tasarlamak büyük önem taşımaktadır. Gereksinimler, veri kaynakları, toplu ve akış işleme, veri yönetim sistemleri, model yönetimi ve cihaz yönetimi dahil olmak üzere çeşitli bileşenlerin entegrasyonuna kadar uzanır.
Bu ihtiyaçlarla başa çıkmak için uç bilgi işlem giderek daha fazla önem kazanıyor. Gartner, uç bilişimi, örneğin görsel inceleme yapmak için montaj sürecinde çok sayıda kamera sistemi kullanarak, özellikle gömülü cihazlarda veya sensörlerde, veri oluşturma kaynağında veya yakınında veri işlemenin gerçekleştirildiği çözümler olarak sınıflandırır. Uç dağıtımlar, model karmaşıklığı, gizlilik, yönetilebilirlik, esneklik ve dikkate alınması gereken performansla ilgili çeşitli ödünleşimlere tabidir.
Doğal Dil İşleme (NLP)
NLP araştırması 1950’lerde başladı, ancak büyük atılım, makine öğrenimi metodolojilerinin yaygınlaşması ve NPL’nin kitlesel pazara girmesine yardımcı olmasıyla son on yılda sağlandı. Apple, Siri’yi Ekim 2011’de iPhone 4S’de entegre bir özellik olarak tanıttı.
Günümüzde Siri, Amazon Alexa veya Google Asistan gibi hizmetler günlük hayatımızın temel parçalarıdır. Kişisel asistanlar birçok tüketici ürününe entegre edilmiştir. Ancak kritik başarı faktörü, yalnızca kendi başına doğru dil işleme değildir; Sağlanan girdiye dayalı olarak istenen geri bildirimi iletmek de çok önemlidir.
BMW, otomobilleri için çoğunlukla sürüş deneyimiyle ilgili bir dijital kişisel asistan tanıttı, ancak sistem sürücüyü ve alışkanlıkları daha iyi tanıdıkça zamanla gelişiyor. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, NLP sadece tüketici alanında önemli bir rol oynamaz. Üretim süreçlerini iyileştirmek için eller serbest uygulamalar ve dolayısıyla dil işleme dahil olmak üzere giderek daha fazla önem kazanmaktadır.
Üretim süreçlerini daha etkili hale getirmek için, çalışanların görevlerini yerine getirirken daha fazla esnekliğe sahip olmaları gerekir. Kalite güvence faaliyetleri sadece bir örnektir. Konuları adım adım manuel olarak doğrulamak yerine, geri bildirimi montaj hattının yanında bulunan bir bilgisayara manuel olarak sokmak yerine, giyilebilir çözümler (a) bir sonraki görevi tanımlamak ve (b) gözlemlenen geri bildirimi toplamak ve bu eller serbest ile çalışana esneklik kazandırmak için kullanılabilir.
Çoklu giriş kanalları (örneğin ses) kullanılabildiğinde daha fazla değer sağlanır. Sesli etkileşim, belirli bir kişi ve/veya belirli bir anahtar kelime grubuyla sınırlı olmamalıdır. Bu nedenle NLP iyileştirmeleri bu alanda büyük atılımlar getirebilir.
Bu tür konuşma kullanıcı arayüzlerini (CUI) daha önce bahsedilen derin öğrenme yoluyla nesne algılama uygulamalarıyla birleştirmek, öngörülemeyen bir ortamda çeşitli görevleri yerine getiren robotlarla etkili bir etkileşime olanak tanıyan entegre bir sistem, bir sonraki doğal adımdır.
Bilgisayarli görü ders Notları
C Yapay Zeka
Yapay zeka için ne gerekli
Python yapay zeka Kodları
Basit yapay zeka kodları
Hazır yapay zeka kodları
Yapay zeka Nedir
Öğrenebilen yapay zeka nasıl yapılır
CUI’ler, karmaşık görevleri gerçekleştirmek için sistem, kullanıcılar ve uygulama arasında karmaşık iletişime izin verecek şekilde tasarlanmış aracı tabanlı sistemler için de geçerlidir. Bir üretim sürecine dayalı bir kullanım durumu, bir montaj hattında çalışan çalışanı desteklemekte yatar. Sürekli olarak çeşitli farklı parçalara ihtiyaç duyarlar.
Her yapı için, ortak herhangi bir hatayı önlemek için doğru parçayı seçmeli ve seçmelidir. Ayrıca, süreçteki gecikmeleri önlemek için bunun zamanında yapılması gerekir. Üretimin birçok parçası otomatikleştirilmiş olsa da, bir kişinin uyarlanabilirliği ve becerisi robotla kolayca değiştirilemediğinden montaj bir zorluk olmaya devam ediyor. Bunun yerine, ortağı görevden almak yerine görevlere yardımcı olabilecek bir işbirlikçi robot aracılığıyla yardımcıya yardım etme fırsatı vardır. Bu, tekrarlayan veya hataya açık süreç adımları için en etkilidir.
Gelişmiş Baskı
Başka bir fırsat, 3D baskının kullanılabilirliği ve gelişmesidir. Hammaddeler, monte edilen parçaları lojistik zincir boyunca taşımak yerine, yerinde yönlendirilen gerekli bileşen talebini oluşturmak için kullanılabilir. Bu esneklik, üretim sürecinde yeni planlama fırsatları yaratacaktır.
BMW Motosiklet bölümü, iParts’ı 2018’de isteğe bağlı bir donanım öğesi olarak tanıttı. Bu bir 1 Nisan şakası olsa da gelecekteki fırsatlar için bir ipucu verebilir. Yedek parçaların uzak yerlerde bulunması veya çok nadiren ihtiyaç duyulan parçalarla uğraşmak daha zarif bir şekilde çözülebilir.
Gelişmiş baskının lojistik üzerindeki etkisi, ürünlerin ürün yaşam döngüsü boyunca fiziksel olarak ele alınması yerine veriler aracılığıyla tedarik edilmesinde yatmaktadır. Bu yaklaşım doğal olarak (daha küçük) bir parça alt kümesiyle sınırlıdır, ancak yine de lojistiği iyileştirmeye ve uzun vadeli karbon ayak izini azaltmaya yardımcı olacaktır.
3D baskı, tedarikçi zinciri uygulamalarının yanı sıra, ürün özelleştirmesi ve dolayısıyla müşteri memnuniyeti için de büyük bir potansiyel sunuyor. Müşteriler bu teknolojiyi bir dereceye kadar kendi tasarladıkları aksesuarlar ve parçalar oluşturmak için kullanabilirler. “MINI Yours Customized” bir örnektir (MINI 2018). Müşteriler belirli parçalar tasarlayabilir ve arabalarını benzersiz bir şeye aktarabilir.
Bu yaklaşımı daha da ileriye götürerek, müşterilerin doğrudan kontrolünde olan veriler aracılığıyla parçalar tanımlanacaktır. Belirli geometrik sınırlar verilmiştir, ancak son kullanıcının kontrolüne büyük ölçüde serbestlik bırakılmıştır. Daha önce bahsedilen teknolojiler, yepyeni bir üretim stratejisini de gündeme getirebilir.
Kurumlar izole bir yere üretim tesisi kurmak yerine, tam olarak ihtiyaç duyulan yerde bir tesis inşa edebilir ve ihtiyaç karşılandığında demonte edebilirler. MILESTONE Projesi böyle bir yaklaşımın ilk örneği olabilir.
İnşaat şirketi Van Wijnen, Hollanda’nın Eindhoven Şehri’nde evleri yerinde “basmak” için 3D yazıcılar kullanıyor ve bu sadece maliyetleri değil aynı zamanda çevresel sorunları da azaltacak. Nozullu robotik bir kol, duvarları katman katman basmak için özel bir çimento kullanır ve mimari tasarıma dayalı bir ev yaratır.
Bu yöntemin bir başka güzelliği de, geleneksel betonun aksine, bu çözüm, geniş bir esneklik yelpazesi sunduğundan, istenen herhangi bir şekle sahip binalar yaratma yeteneğidir. Müşteriler evlerini kendi ihtiyaçlarına ve kişisel zevklerine göre tasarlarlar. Ayrıca, bu teknoloji, sensörlerin mülk üzerinde istenilen herhangi bir yere yerleştirilmesine izin vererek tamamen akıllı bir ev elde edilmesini sağlar.
Basit yapay zeka kodları Bilgisayarli görü ders Notları C Yapay Zeka Hazır yapay zeka kodları Öğrenebilen yapay zeka nasıl yapılır Python yapay zeka Kodları Yapay zeka için ne gerekli Yapay zeka nedir