Eğitimin Amacı

Eğitimin amacı; katılımcıların yapay zekânın üretim sistemlerinde hangi problemlere gerçek katkı sağlayabileceğini anlayabilmelerini, uygun kullanım alanlarını seçebilmelerini ve yapay zekâ projelerini veri, süreç, teknoloji ve ekonomik değer boyutlarıyla değerlendirebilmelerini sağlamaktır.

Program; yapay zekâyı yalnızca algoritma veya yazılım konusu olarak görmez. Üretim problemi, veri yapısı, model çıktısı, insan kararı, süreç entegrasyonu, yatırım getirisi ve risk yönetimi aynı uygulama çerçevesinde değerlendirilir.

Eğitim Sonunda Katılımcılar Neler Yapabilir?

• Yapay zekânın üretimdeki temel kullanım alanlarını açıklayabilir.
• Bir üretim probleminin yapay zekâ için uygunluğunu değerlendirebilir.
• Üretim verisi ile yapay zekâ modeli arasındaki ilişkiyi kurabilir.
• Kestirimci bakım kullanım senaryolarını değerlendirebilir.
• Kalite tahmini ve anomali tespiti yaklaşımlarını yorumlayabilir.
• Görüntü işleme uygulamalarının kalite kontrolündeki rolünü açıklayabilir.
• Üretim planlama ve çizelgelemede yapay zekâ kullanım alanlarını belirleyebilir.
• Üretken yapay zekâyı teknik bilgi ve operasyon desteğinde kullanabilir.
• Yapay zekâ ajanlarının üretim süreçlerindeki potansiyelini değerlendirebilir.
• Yapay zekâ projelerini operasyonel ve ekonomik değer açısından karşılaştırabilir.
• Model riski, veri güvenliği ve insan gözetimi gereksinimlerini değerlendirebilir.
• Kuruma özgü üretim yapay zekâ kullanım alanı portföyü geliştirebilir.

Eğitim İçeriği

Üretimde Yapay Zekâ ve Akıllı Üretim Yaklaşımı

• Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve üretim analitiği ilişkisi
• Akıllı fabrika ve veri temelli üretim yönetimi
• Tahmin, sınıflandırma, optimizasyon ve anomali tespiti
• Üretken yapay zekâ ve büyük dil modelleri
• Yapay zekâ ajanları ve otonom iş akışları
• Yapay zekâ ile otomasyon arasındaki fark

Üretim Verisi ve Yapay Zekâ Altyapısı

• Makine, sensör, üretim emri ve proses verileri
• ERP, MES/MOM, kalite ve bakım veri kaynakları
• Zaman serileri ve olay verileri
• Veri kalitesi ve model güvenilirliği
• Veri etiketleme ve bağlamsal üretim bilgisi
• Endüstriyel veri mimarisi ve sistem entegrasyonu

Kestirimci Bakım ve Ekipman Sağlığı Analitiği

• Ekipman davranışı ve arıza örüntüleri
• Titreşim, sıcaklık ve elektriksel sinyaller
• Anomali tespiti ve erken uyarı modelleri
• Arıza olasılığı ve kalan faydalı ömür tahmini
• Bakım önceliği ve risk temelli karar desteği
• Model çıktısı ile bakım iş akışı entegrasyonu

Kalite Analitiği, Görüntü İşleme ve Hata Tahmini

• Kalite verileri ve hata örüntüleri
• Proses parametreleri ile kalite sonucu ilişkisi
• Hata olasılığı ve kalite tahmin modelleri
• Görüntü tabanlı kusur tespiti
• Yüzey, ölçü ve montaj kontrol uygulamaları
• Yanlış alarm, kaçırılan hata ve model performansı

Üretim Planlama, Çizelgeleme ve Akış Optimizasyonu

• Talep ve üretim verilerinden tahmin desteği
• Üretim sırası ve kaynak atama problemleri
• Kapasite ve darboğaz analitiği
• Setup ve ürün geçişlerinin optimizasyonu
• Dinamik yeniden çizelgeleme senaryoları
• Yapay zekâ ile APS ve karar destek sistemleri ilişkisi

Proses Kontrolü, Anomali Tespiti ve Verimlilik

• Normal proses davranışı ve sapma örüntüleri
• Çevrim süresi ve üretim hızı anomalileri
• Enerji ve kaynak kullanım davranışı
• Fire, duruş ve performans kayıpları
• Proses parametreleri ve performans ilişkisi
• Gerçek zamanlı karar desteği ve operatör uyarıları

Üretken Yapay Zekâ ve Yapay Zekâ Ajanları

• Bakım ve üretim kayıtlarından bilgi çıkarımı
• Teknik doküman ve prosedür sorgulama
• Arıza geçmişi ve problem çözme desteği
• Vardiya raporları ve operasyon özetleri
• Üretim verileriyle etkileşimli karar desteği
• Yapay zekâ ajanları ve çok adımlı üretim iş akışları

Yapay Zekâ Proje Portföyü, Ekonomik Değer ve Yönetişim

• Kullanım alanı seçimi ve değer potansiyeli
• Etki–uygulanabilirlik matrisi
• Veri hazırlığı ve teknik uygulanabilirlik
• Maliyet, kapasite, kalite ve zaman kazanımları
• Model riski, veri güvenliği ve insan gözetimi
• Pilot uygulamadan ölçeklenebilir üretim çözümüne geçiş

Uygulamalar ve Vaka Çalışmaları

Eğitim sırasında bakım, kalite, üretim planlama, proses kontrolü ve verimlilik alanlarından farklı kullanım senaryoları değerlendirilir. Katılımcılar bir üretim probleminin klasik analitik, otomasyon veya yapay zekâ yaklaşımından hangisine daha uygun olduğunu analiz eder.

Vaka çalışmalarında üretim ve ekipman verilerinden anomali sinyalleri, kalite tahminleri ve operasyonel örüntüler yorumlanır. Model doğruluğunun tek başına yeterli olmadığı; yanlış alarm, uygulanabilirlik ve işletme etkisinin de karar sürecinde dikkate alınması üzerinde durulur.

Programın bütünleşik uygulamasında katılımcılar farklı yapay zekâ kullanım alanlarını veri gereksinimi, operasyonel etki, ekonomik katkı, uygulama güçlüğü ve risk boyutlarıyla karşılaştırarak örnek bir üretim yapay zekâ proje portföyü geliştirir.

Kimler Katılmalı?

• Fabrika ve operasyon yöneticileri
• Üretim müdürleri ve üretim yöneticileri
• Üretim, proses ve endüstri mühendisleri
• Üretim planlama ve çizelgeleme ekipleri
• Kalite yöneticileri ve kalite mühendisleri
• Bakım ve güvenilirlik profesyonelleri
• Operasyonel mükemmellik ve sürekli iyileştirme ekipleri
• MES/MOM ve dijital üretim ekipleri
• Veri analitiği ve dijital dönüşüm profesyonelleri
• Üretimde yapay zekâ projelerinde görev alacak yöneticiler ve uzmanlar

Eğitim Yöntemi

Eğitim; kavramsal anlatım, gerçekçi üretim senaryoları, veri örnekleri, yapay zekâ kullanım vakaları, proje değerlendirme çalışmaları ve grup uygulamalarının birlikte kullanıldığı uygulamalı bir yapı içinde yürütülür.

Katılımcılar yapay zekâ araçlarını teknoloji özellikleri üzerinden değil; hangi üretim kararını geliştirdiği, hangi veriyle çalıştığı, hangi çıktıyı ürettiği ve işletmeye hangi ekonomik katkıyı sağladığı üzerinden değerlendirir.

Kuruma özel programlarda işletmenin gerçek üretim süreçleri, veri kaynakları, ERP/MES altyapısı, kalite ve bakım problemleri dikkate alınarak yapay zekâ kullanım senaryoları kuruma özgü biçimde geliştirilebilir.

Süre

14 Saat / 2 Tam Gün

Kurumun gerçek üretim problemleri ve veri yapısı üzerinden yapay zekâ kullanım alanları, proje önceliklendirme matrisi ve pilot proje tasarımı çalışılması istenirse program üç günlük uygulamalı çalıştaya genişletilebilir.