TGA Etiketleri:#IndustrialAutomation#AIOptimization#LogisticsEfficiency
Yokogawa, AI ile Kamyon Yükleme Planlamasını Otomatikleştiriyor
Tokyo merkezli Musashino City'deki Yokogawa Electric Corporation, Niigata Eyaleti merkezli Hokuetsu Corporation'ın yan kuruluşu Hokuetsu Logistics için yan kuruluşu Yokogawa Digital Corporation aracılığıyla başarılı bir kavram kanıtı (PoC) gerçekleştirdi. Kendi geliştirdiği yükleme planlama AI'sını kullanarak, deneyimli zanaatkarların zihinsel sürecini taklit etti ve geleneksel olarak insan bilgisine dayanan bir faaliyeti otomatikleştirdi.
Geleneksel Yükleme Planlamasındaki Zorluklar
Hokuetsu, nakliye planlarının birçok kısıtlamaya tabi olduğu bir kağıt ve hamur ürünleri firmasıdır. Ürün şekli, araç, varış yeri talepleri ve sürücü iş yükü planlamacılar tarafından dikkate alınmalıdır. Geleneksel optimizasyon teknolojileri karmaşık senaryolarda zorlanmakta, haleflerin eğitimi zor ve yükleme planlaması zahmetli olmaktadır. Tüm bu faktörler, daha akıllı, AI tabanlı bir çözüme olan ihtiyacı vurgulamaktadır.
AI'nın Zanaatkar Uzmanlığını Taklit Etme Yöntemi
AI geliştirilmeden önce, Yokogawa uzmanları, deneyimli zanaatkarları derinlemesine inceleyerek karar alma süreçleri ve atölye ortamı hakkında bilgi topladı. Bu bilgiler, "Takumi düşünce süreci" olarak bilinen, insan zihninin düşünme biçimini taklit edebilen benzersiz bir AI oluşturmak için kullanıldı; böylece ürün kategorisi, araç sınırlamaları ve teslimat rotası gibi karmaşık hususlar akıllıca optimize edildi.
PoC'nin Temel Sonuçları
AI, planlama süresini büyük ölçüde azalttı: zorlu kısıtlamalar olsa bile tek bir yükleme planı artık 10 saniyenin altında sürüyor. Sistem, sürücü yorgunluğunu en aza indirmek için teslimat noktalarını etkili şekilde gruplayıp birden fazla durağı akıllıca sıralıyor. Bu, insan benzeri "düşünceli" yaklaşımın AI tabanlı lojistik planlamaya başarıyla entegre edilebileceğini gösteriyor.
AI Mekanizmasının Ölçeklendirilmesi
Yokogawa'nın AI'sı, insan sezgisi ve deneyimini simüle ederek optimizasyonun ötesine geçer. Algoritmaya zanaatkar stratejiler ekleyerek sistem, operasyonel kısıtlamalara saygı gösterirken insan kaygılarını da dikkate alan pratik ve verimli planlar üretir. Bu, endüstriyel lojistik otomasyonunda bir dönüm noktasıdır.
Gelecek Perspektifleri ve Etkisi
Bu AI dağıtımıyla Yokogawa, operasyonel etkinliği artırmayı ve sürdürülebilir lojistik sistemlerini kolaylaştırmayı hedefliyor. Şirketler, AI'yı kendi özel bağlamlarına göre uyarlayarak lojistik merkezlerinde insan iş gücünü azaltırken verimliliği önemli ölçüde artırabilirler. Bu teknoloji, fabrika operasyonlarında akıllı, insan odaklı otomasyona doğru bir adımdır.