Page 8 - Mühendislik Fakültesi Bülteni Mart-2025

ENDÜSTRİ
MÜHENDİSLİĞİ

VE YAPAY

ZEKA Yapay zeka, üretim ve hizmet sistemlerindeki lojistik

problemlerinin çözümünde verimlilik, maliyet düşürme, hız ve
doğruluk açısından büyük avantajlar sunmaktadır. Özellikle
Prof. Dr. LALE ÖZBAKIR makine öğrenmesi, optimizasyon algoritmaları, görüntü işleme
Endüstr Mühend sl ğ Bölümü
ve otonom sistemler gibi teknolojiler sayesinde üretim ve
Endüstri Mühendisliği, kaynakları en etkin şekilde kullanarak, hizmet sektörlerinde lojistik süreçler daha akıllı hale
insan, makine, malzeme gibi bileşenlerden oluşan bütünleşik gelmektedir. Lojistik, malzeme, bilgi ve hizmetlerin doğru
sistemleri tasarlayan ve iyileştiren, verimlilik, kalite ve süreç zamanda, doğru yerde ve doğru maliyetle akışını sağlamak için
optimizasyonunu hedefleyen bir mühendislik dalıdır. Yapay kritik bir süreçtir. Yapay zeka, verimliliği artırmak, maliyetleri
zeka teknolojileri ve uygulamaları, bu hedeflere ulaşmada düşürmek ve karar verme süreçlerini hızlandırmak amacıyla bu
özellikle son yıllarda hızlı bir gelişim göstermiştir. Yapay zeka, alanda giderek daha yaygın bir şekilde kullanılmaktadır.
üretim süreçlerinden tedarik zinciri yönetimine, kalite
kontrolden iş gücü planlamasına kadar geniş bir yelpazede Üretim süreçlerinde lojistik, hammadde tedariği, envanter
Endüstri Mühendislerinin çalışmalarını ve iş yapma biçimlerini yönetimi, üretim planlaması, depo yönetimi ve dağıtım gibi
önemli düzeyde dönüştürmektedir. Özellikle karmaşık, dinamik süreçleri kapsar. Yapay zeka destekli tahmin modelleri, geçmiş
ve büyük ölçekli problemler için gerçek zamanlı çözümler satış verileri, piyasa trendleri ve dış faktörleri analiz ederek doğru
üretebilme potansiyeli, yapay zeka ve Endüstri Mühendisliği envanter seviyelerinin belirlenmesine katkı sağlamaktadır.
ilişkisini derinleştirmektedir. Bu yazıda, günümüzde Endüstri Yapay zeka tabanlı akıllı depo yönetim sistemleri, RFID, sensör
Mühendisliğinde uygulanan yapay zeka çözümleri ve bu ve otomatik yönlendirmeli araçlar ile depo içindeki ürün
çözümlerin gelecekte nasıl evrileceği üzerine bir değerlendirme yerleşimini ve ürün taşımalarını optimize etmektedir. Ayrıca
sunulacaktır. otonom mobil robotlar ve dronlar, üretim alanlarında malzeme
taşıma süreçlerinde kullanılmakta ve bu alanda iş gücü
Endüstri Mühendisliğinin temel alanlarından biri üretim ihtiyacını azaltmaktadır.
süreçlerinin optimize edilmesidir. Yapay zeka, Endüstri
Mühendisliği optimizasyon problemlerinde hesaplama hızını
artırıp, gerçek zamanlı veriye dayalı karmaşık üretim süreçlerini
optimize ederek hızlı ve doğru kararlar alınmasını sağlarken,
sistemlerin adaptiflik ve çeviklik göstergelerini geliştirmektedir.
Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri, üretim
süreçlerinin analizi ve tahminlemesinde kullanılırken, meta-
sezgisel arama algoritmaları üretim süreçlerinde en iyi kaynak
dağılımı ve iş çizelgelerinin belirlenmesinde başarıyla
uygulanmaktadır.

Üretim hatlarında kullanılan sensör verileri ve nesnelerin
interneti ile makinelerin arıza durumları tahmin edilebilmekte
ve bakım gereksinimleri tespit edilebilmektedir. Gerçek zamanlı
veri analizi ile bakım maliyetlerinin düşürülmesi, üretim
kayıplarının önlenmesi, makine ömrünün uzatılması ve üretim
verimliliğinin artırılması, proaktif bakım ve minimize edilmiş
duruş süreleri sağlanabilmektedir. Üretim hatlarında kullanılan
bu cihazlar ve dijital ikiz teknolojisi ile fiziksel sistemlerin sanal
ortamda birebir kopyası oluşturularak simülasyonlar yapılabilir
ve üretim hatlarına ilişkin anlık analizlerle gerçek zamanlı veriye
dayalı üretim optimizasyonu mümkün kılınmaktadır.

M Ü H E N D İ S L İ K B Ü L T E N İ | 8