Sanayide ve operasyonlarda yapay zekâ
Teknolojiden önce, çözülmesi gereken mesele.
Bir parçadaki hatayı görmek, üretim hattındaki olağandışı davranışı yakalamak, araç hasarını değerlendirmek veya dağınık veriyi anlamlı hale getirmek. Yapay zekâyı, işletmenin gerçek ihtiyacına göre ele alıyorum.
Görsel kalite ve parça kontrolü
Üretim hattında parça muayenesi, montajda varlık kontrolü ve araç son kontrolü üzerine geliştirdiğim sistemlerden hareketle: neyi, hangi görüntüyle kontrol edebiliriz?
Görüntü işleme ile kalite kontrol yazısını okuÜretim hattında anomali tespiti
Pres hattında canlı sonuç üreten sistemler geliştirdim. Bir sonraki sorum yalnızca model doğruluğu değil: sonuç operatöre zamanında ulaşıyor mu, yanlış alarmın maliyeti ne?
Pres hattında anomali tespiti yazısını okuAraç hasarı ve operasyon akışları
Araç geçişinde otonom inceleme ve mobil görüntülerden hasar, parça ve plaka tespiti yapan yapılarda çalıştım. Saha koşulları, görüntü kalitesi ve uygulama entegrasyonu birlikte ele alınmalı.
İşletmelerde kullanım alanlarını okuVeri akışı ve malzeme takibi
ERP, makineler ve ekipler arasındaki veri akışı; hammadde tüketimi ve izlenebilirlik gibi ihtiyaçların da başlangıç noktası. Önce hangi verinin nereden geldiğini ve hangi karara hizmet edeceğini belirlemek gerekiyor.
Veriyi hazırlama yazısını okuYapay Zekâya Sorulan O Meşhur Sorular
Aynı soruları yapay zekâya biz de sorduk. Biraz ciddiye aldı.
En iyi yapay zekâ hangisi?
İnternetteki en dürüst ama en sinir bozucu cevap: Ne yapacağınıza bağlı. Sözleşme inceleyen ekiple reklam görseli üreten ekibin “en iyisi” aynı olmayabilir.
Doğru aracı nasıl seçeceğinizi görünClaude mu ChatGPT mi?
Bu biraz “Excel mi PowerPoint mi?” sorusuna benziyor. Aynı görev, aynı veri ve aynı başarı ölçütüyle denemeden kazanan ilan etmek için erken.
Araç seçim kriterlerini inceleyinGemini mı ChatGPT mi?
Google ekosisteminde yaşamakla bağımsız bir yapay zekâ aracı seçmek aynı karar değil. Logoya değil; entegrasyona, veri politikasına, kaliteye ve toplam maliyete bakın.
Karşılaştırmayı doğru kurunŞirket için hangi yapay zekâ aracını almalıyız?
Önce satın alma listesini değil, çözmek istediğiniz işi açın. Aksi hâlde elinizde çok yetenekli, pahalı ve kimsenin neden aldığını hatırlamadığı bir abonelik kalabilir.
Kurumsal seçim rehberini okuyunChatGPT'ye şirket verilerini yüklemek güvenli mi?
“Gönder” tuşuna basmadan önce verinin ne olduğunu, nereye gittiğini ve sağlayıcının onunla ne yaptığını biliyorsanız konuşabiliriz. Bilmiyorsanız dosya biraz daha bekleyebilir.
Shadow AI risklerini öğreninYapay zekâ neden bazen çok emin şekilde yanlış cevap veriyor?
Çünkü akıcı konuşmakla doğruyu bilmek aynı yetenek değil. Büyük dil modelleri iyi bir cümle kurabilir; bu, o cümlenin muhasebe kaydı kadar güvenilir olduğu anlamına gelmez.
LLM’lerin nasıl çalıştığını öğreninŞirketimize özel ChatGPT yapabilir miyiz?
Evet. Ama “özel” derken belgelerinizi bilmesini mi, sizin gibi konuşmasını mı, yoksa sistemlerde işlem yapmasını mı istediğinizi netleştirin. Bunlar üç farklı proje.
RAG ve fine-tuning farkını görünYapay zekâ kullanmaya nereden başlamalıyız?
CEO’nun geçen hafta izlediği demodan değil; ölçülebilen, tekrarlanan ve hata olduğunda dünyayı durdurmayacak bir işten başlayın.
Yapay zekâ yol haritasını inceleyinYazılar
TümüSizin işletmenizde hangi mesele var?
Kalite kontrol, üretim verisi, araç operasyonları veya henüz adını koyamadığınız bir ihtiyaç. Problemi ve olası yaklaşımları konuşmak için ulaşabilirsiniz.
furknaydinoz@gmail.com