Geliştirilmesi Gereken En İyi 30+ Endüstriyel Yapay Zeka Ajanı

Endüstriyel yapay zeka ajanları, IoT, kontrol sistemleri (örneğin SCADA) ve bağlı varlıklardan eyleme geçirilebilir içgörüler elde ederek ve bunları otonom olarak entegre ederek, birbirinden ayrı veri kümelerinin sınırlamalarını ortadan kaldırır.

• Bazıları (örneğin Nexus) hedef odaklı davranış sergiler ve verimlilik/kalite ölçütleri gibi temel değişkenleri aktif olarak ayarlarlar.
• Diğerleri ise arıza tespiti veya otomatik planlama gibi yarı otonom görevler için tasarlanmıştır ve operasyonel bilgiler sağlayarak insan karar verme süreçlerini desteklerler.

Aşağıda, yapay zeka ajan platformları ve araçları sunan 30'dan fazla önemli tedarikçinin kategorize edilmiş bir incelemesi yer almaktadır:

Her bölümü incelemek ve ilgili tedarikçileri, araçları, platformları, yetenekleri ve odak alanlarını keşfetmek için aşağıdaki bağlantılara tıklayın:

Endüstriyel yapay zeka ajanları dünyasının iç yüzü

Endüstriyel yapay zekâ ajanları son yıllarda, genellikle büyük hedeflerle birlikte, geniş çapta tartışıldı. Bununla birlikte, bu sistemlerin kullanımı ve etkisi hala gelişme aşamasındadır. Aşağıda, altı gözlemlenebilir eğilim etrafında yapılandırılmış ve endüstriyel uygulamalardan temsili örnekler içeren, mevcut durumlarının sağlam temellere dayalı bir değerlendirmesi yer almaktadır.

Genel amaçlı ajan kontrol düzlemleri ortaya çıkıyor; endüstriyel sistemler, ek OT güvenlik katmanlarıyla birlikte bunları benimseyebilir. ¹

1. Genel amaçlı sistemlerden dikey entegre sistemlere

Endüstriyel operasyonlarda, odak noktası dar kapsamlı ve alana özgü yapay zeka sistemleridir.

Bu ajanlar, bağlamın ve geri bildirimin açık olduğu hedefli sorunları çözmek için yapılandırılmış endüstriyel verileri kullanarak, iyi tanımlanmış sınırlar içinde faaliyet gösterirler.

Genellikle benimseme süreci, imalat, lojistik, tedarik gibi alanlarda dikey entegrasyonla başlar ve daha sonra bitişik fonksiyonlara doğru genişler.

Listenizdeki örnekler şunlardır:

• Üretim planlaması için Praxie
• Lojistik optimizasyonu için Mandel Yapay Zekası
• Tedarik otomasyonu için Arkestro
• Enerji kontrolü için Phaidra
• Sürekli süreç ayarlaması için Juna AI

Gerçek hayattan bir örnek:

Praxie'nin yapay zekâ tabanlı üretim planlama sistemi, özellikle planlamaları ayarlamaya odaklanmaktadır. Makineleri doğrudan kontrol etmez veya tüm üretim yaşam döngüsünü yönetmeye çalışmaz.

2. Yapay zeka ajanları ve araçlarının değer sağladığı alanlar

Yapay zekâ ajanlarının ve araçlarının en büyük değer taşıdığı ortamlardan biri, verimlilik veya hata azaltma gibi bol miktarda geri bildirim ve net ödül sinyallerinin olduğu ortamlardır.

Gerçek hayattan bir örnek:

Havacılık ve uzay sektöründe derin öğrenme ile hata tespiti:

Havacılık ve uzay bileşenlerinin üretiminde, hatalı parçaları entegrasyondan önce yakalamak için montaj sürecinin başlarında bir hata tespit sistemi kullanıldı. Bu, yeniden işleme gecikmelerini yaklaşık %50 oranında azalttı.

Entegrasyon aşamasındaki hataları tespit eden ve üretim fabrikasının süreçlerini erken bir aşamada optimize etmesini sağlayan yapay zeka aracının kullanımı. ³

Yapay zekâ destekli hata tespit modelinin uygulanmasından önce yaşanan gecikme 13,01 gün iken, bu süre 6,13 güne düşmüştür. ⁴

3. Tam döngülü kontrolü hedefleyen mimariler

Bazı endüstriyel sistemler artık aynı mimari içinde algılama, planlama ve eyleme geçirme yeteneğine sahip ajanları bünyesine katıyor. Bu tür ajanlar genellikle danışmanlık veya yarı özerk rollerle sınırlı olsa da, yapay zekanın tüm kontrol döngüsüne entegre edilmesine doğru bir geçişin sinyalini veriyorlar.

Gerçek hayattan bir örnek:

Microsoft'un Azure AI Foundry ürünü, üretim hattındaki telemetri verilerini analiz eden, parametre ayarlamaları planlayan ve üretim sistemlerinde öneriler sunan veya iş akışlarını tetikleyen fabrika ajanları içerir.

Bu düzenleme, tam döngülü otonomi henüz norm olmasa bile, algılama ve planlamayı uygulamaya daha da yaklaştırıyor. ⁵

4. Modüler, göreve özel araçlar

Günümüzde endüstriyel yapay zeka sistemlerinin çoğu, daha geniş BT veya kontrol mimarilerine yerleştirilmiş, tek amaçlı, modüler ajanlar şeklinde karşımıza çıkmaktadır. Bu araçlar genellikle öngörücü bakım, teşhis veya planlama gibi belirli bir işlev için tasarlanmıştır.

Ancak bunlar çoklu ajan sistemleri olarak çalışmaz ve bu modülerlik, karmaşık iş akışlarını düzenleme yeteneklerini de sınırlar.

Gerçek hayattan bir örnek:

MakinaRocks, öngörücü bakım ve anormallik tespiti odaklı sensör tabanlı ajanlar sunmaktadır. Kontrol sistemlerini bilgilendirmek için mevcut SCADA katmanlarıyla entegre olur, ancak tamamen otonom yürütme özelliğine sahip değildir.

5. Sistem değiştirme yerine kademeli entegrasyon

İlk tahminlerin aksine, endüstriyel özerklik, sistemin toptan yeniden tasarlanması yoluyla elde edilmiyor.

Bunun yerine, ajanlar mevcut altyapıya kademeli olarak entegre ediliyor. Çoğu kurulum, geleneksel kontrol sistemlerinin yerini almak yerine onları desteklemeye odaklanıyor.

Gerçek hayattan bir örnek:

Waltero'nun Mímir platformu, mevcut SCADA sistemlerinin üzerine, orijinal kontrol altyapısını değiştirmeden yapay zeka destekli araçlar ekliyor. ⁸

6. Temsilcilerin daha üst düzey operasyonlara genişletilmesi

Bazı yapay zeka ajanları, planlama, envanter yönetimi ve tedarik gibi kontrol katmanının ötesindeki kullanım durumları için geliştirilmektedir. Bunlar gerçek zamanlı sistemler değildir, ancak iş mantığını operasyonel verilerle uyumlu hale getirmek için ERP yazılımıyla birlikte çalışırlar.

Gerçek dünyadan örnekler:

• Ameba AI, stok seviyelerine ve fabrikadan gelen canlı sinyallere göre üretim programlarını ayarlayan, ERP sistemine entegre edilmiş bir planlama aracı sunmaktadır.

• Juna AI, enerji kullanımı, kalite ve verimlilik gibi birden fazla operasyonel hedefi optimize etmek için takviyeli öğrenmeyi kullanır.

• C3 AI, işletme verilerini analiz ederek yeniden sipariş seviyelerini ayarlayan, tedarik riskini modelleyen ve üretim sıralarını optimize eden envanter ve üretim planlama optimizasyon araçları sunar.

30'dan fazla endüstriyel yapay zeka ajanı ve platformu

Üretim faaliyetleri

1. Üretim planlaması ve zamanlaması

Kurallara, kısıtlamalara ve gerçek zamanlı fabrika sinyallerine dayanarak üretim programlarını oluşturan, iyileştiren ve ayarlayan yapay zeka ajanları/platformları.

• Aitomatic (Uzman bilgisine dayalı üretim planlama ajanı): Gömülü operasyonel kuralları ve alana özgü kısıtlamaları kullanarak, üretim gereksinimleriyle uyumlu, bağlama duyarlı üretim programları oluşturur.

• Limitless AI (Gerçek zamanlı yeniden planlama ajanı): Fabrika sinyallerini canlı olarak izler ve ekipman arızası veya malzeme kıtlığı gibi aksaklıklara yanıt olarak üretim programlarını otomatik olarak ayarlar.

• Ameba (ERP'ye entegre planlama ve zamanlama ajanı): Tedarik süreçlerini canlı üretim gereksinimleriyle senkronize etmek için planlama, zamanlama ve envanter optimizasyonunu ERP sistemlerine entegre eder.

• Praxie (yapay zekâ tabanlı üretim planlama ajanı): Makineleri veya yukarı yönlü planlama sistemlerini doğrudan kontrol etmeden çalışma süresini ve verimliliği artırmaya odaklanır.
  

2. Uyarlanabilir süreç kontrolü

Yapay zekâ ajanları veya platformları, makine öğrenimi/takviyeli öğrenme tabanlı geri bildirim döngüleri aracılığıyla endüstriyel sistemleri gerçek zamanlı olarak aktif bir şekilde kontrol eder ve optimize eder.

• Nexus (Otonom süreç optimizasyon ajanı): Üretim sistemlerinin verimlilik, kalite ve enerji açısından sürekli olarak ayarlanması için endüstriyel kontrol üniteleriyle entegre olur.

• Imubit (Kapalı döngü proses optimizasyon ajanı): Gerçek zamanlı analitiği ayar noktası ayarlamalarıyla birleştirerek sürekli operasyonları otonom olarak optimize eder.

• Nexxa AI (Çok değişkenli süreç optimizasyon ajanı): Operasyonel hedeflere ulaşmak için birden fazla değişken üzerinde gerçek zamanlı ayarlamalar yapar.

• Phaidra (Enerji verimli süreç kontrol ajanı): İstikrarlı süreç sonuçlarını korurken enerji tüketimini en aza indirmek için takviyeli öğrenmeyi kullanır.

• MakinaRocks (Sensör tabanlı kontrol optimizasyon ajanı): Kararlı ve yüksek performanslı kontrol stratejileri için sensör ve zaman serisi verilerinden yararlanır. Ayrıca, ekipman teşhis ve tahmine dayalı kontrol ajanıdır.

• Luffy AI (gömülü kontrol uygulamaları için): Uç cihazlarda gerçek zamanlı, düşük veri ve düşük işlem gücü gerektiren kontrol için denetleyiciler.

• Juna AI (kontrol uygulamaları için): Çok amaçlı hedefleri (örneğin enerji, verimlilik ve kalite) dengelemek için kontrol politikaları eğitir.

3. Ekipman teşhisi ve öngörücü kontrol

Görevliler, genellikle süreci doğrudan kontrol etmeden, pasif izleme ve analiz yoluyla sapmaları, anormallikleri veya olası arızaları belirlemeye odaklandılar.

• MakinaRocks (Öngörücü bakım ajanı): Arıza tespiti ve sensör verisi analizi yoluyla öngörücü bakım sunarak arızaları önceden tahmin eder ve planlanmamış arıza sürelerini azaltır.

• Retrocausal (ML tabanlı teşhis ajanı): Süreç iş akışlarında anormallik tespiti ve temel neden analizi için ML modelleri uygular.

• Uptake (Öngörücü bakım ajanı): Makine sinyallerini izleyerek arızaları öngörür ve proaktif bakım planlaması yapar.

• Avathon (Arıza tahmin ajanı): Veri analitiğini kullanarak arıza olasılıklarını tahmin eder ve önleyici eylemler yapılmasını sağlar.

• Augury (Makine sağlığı izleme ajanı): Potansiyel mekanik arızaları tespit etmek için titreşim ve akustik verileri analiz eder.

• C3 AI (Kurumsal varlık izleme ajanı): Varlık izlemeyi merkezileştirir ve bakım ihtiyaçlarını büyük ölçekte tahmin eder.

Tedarik zinciri ve sipariş karşılama

4. Tedarik zekası

Tedarikçi görüşmelerini, tedarik optimizasyonunu ve sözleşme otomasyonunu yöneten araçlar ve yazılımlar.

• Pactum (Otonom tedarik müzakere ajanı): İnsan müdahalesi olmadan sözleşme şartlarını optimize etmek için tedarikçi müzakerelerini yönetir.

• Nnamu (Sözleşme ve tedarik otomasyon ajanı): LLM tabanlı üretim kullanarak sözleşmelerin oluşturulmasını ve yönetimini otomatikleştirir.

• Soff (Tedarik değerlendirme ajanı): Teklif değerlendirmesini ve tedarikçi seçimini otomatikleştirir.

• Arkestro (Tedarik tahmin ajanı): Gerçek zamanlı olarak tedarik performansını iyileştirmek için tahmine dayalı analiz uygular.

• Rivio (Tedarik iş akışı ajanı): Dahili verileri kullanarak kurumsal düzeydeki tedarik işlemlerini otomatikleştirir.

5. Tedarik zinciri optimizasyonu

5.1 Stok ve yenileme:

• Kavida AI (Envanter ve tedarik zinciri risk ajanı): Stok tükenmelerini tahmin eder, tedarikçi risklerini izler ve aksaklıkları önlemek için stok yenileme işlemlerini otomatikleştirir.

5.2 Planlama ve simülasyon:

• Oii AI (Tedarik zinciri planlama ajanı): Stok riskini en aza indirmek ve planlamayı iyileştirmek için talep tahmini, simülasyon ve modelleme kullanır.

5.3 Uçtan uca orkestrasyon:

• Regrello (Tedarik zinciri düzenleme ajanı): Tedarik operasyonlarını kolaylaştırmak için satın alma, envanter ve lojistik iş akışlarını koordine eder.

6. Lojistik

Rota belirleme, depo operasyonları ve teslimat lojistiğini yöneten yapay zeka ajanları ve platformları.

• Mandel AI (Lojistik rota optimizasyon ajanı): Trafiğe, gecikmelere ve kapasite kısıtlamalarına dinamik olarak uyum sağlayarak taşıma rotalarını ve teslimat programlarını optimize eder.

• Deepvu (Depo ve teslimat optimizasyon ajanı): Sipariş akışlarını, envanter hareketlerini ve teslimat zamanlamasını simüle eden tahmine dayalı modeller kullanarak depo verimliliğini ve teslimat etkinliğini artırır.

• HappyRobot (Depo robotik koordinasyon ajanı): Robotik ajanları ve depo görev planlamasını koordine eder.

• Pando AI (Uçtan uca lojistik otomasyon ajanı): Lojistik süreçlerinde rota yönetimi, istisnalar ve sipariş karşılama işlemlerini yönetir.

Otomasyon yığını

7. Otonom yürütme ajanları

Fiziksel sistemlere veya dijital iş akışlarına entegre edilmiş, görevleri bağımsız olarak yerine getiren ajan sistemleri.

• Agent Brick (Databrick mozaik yapay zeka ajanı): MLflow tabanlı değerlendirme, Unity Catalog yönetimi, AI Gateway model desteği ve 2026 itibarıyla araç ve bağlam yönetimi için entegre bir MCP kataloğu içeren, kurumsal iş akışları için üretim seviyesinde yürütme ajanları. ¹⁰

• Rios (Robotik görev yürütme ajanı): Uyarlanabilir üretim sahası görev yürütmesi için robotlara yapay zeka ajanları yerleştirir.

8. Kontrol sistemi orkestrasyonu

Kontrol sistemlerini, iş akışlarını ve kurumsal sistemleri koordine eden ajan tabanlı platformlar.

• Amesa (Endüstriyel orkestrasyon ajanı): Dağıtılmış sistemler genelinde kontrol sistemlerini, iş akışlarını ve işlemleri birbirine bağlar.

• Tomorrow Things (Ajan tabanlı orkestrasyon platformu): API ve mantık koordinasyonu yoluyla varlık düzeyinde ve sistem genelinde etkileşimleri yönetir.

• Exlens AI (Endüstriyel orkestrasyon ajanı): Ajan tabanlı koordinasyon yoluyla sistemler genelinde teşhis ve kontrolleri entegre eder.

• Ara Katman Yazılımı / Fabrika İşletim Sistemi (Ajan tabanlı orkestrasyon katmanı): Farklı kontrol sistemlerini orkestrasyon ve otomasyon için merkezi bir katmanda birleştirir.

Kalite ve denetim bilgisi

9. Görsel inceleme maddeleri

Kalite kontrolü, kusur tespiti ve anormallik belirleme için bilgisayar görüşü kullanan yapay zeka ajanları/platformları.

9.1 Makine görüşü kalite kontrolü:

• Cognex Vision AI (Makine görüşü kalite kontrol ajanı): Üretim hattındaki karmaşık görsel kusurları gerçek zamanlı olarak otonom bir şekilde tespit etmek için derin öğrenmeyi kullanır.

9.2 Hata tespiti ve kalite güvencesi:

• Zoho Creator (Hata tespit aracı): Desen tanıma yöntemini kullanarak üretim çıktısındaki anormallikleri tespit eder ve işaretler.

• Enstrümantal (Otomatik Kalite Güvence ajanı): Sadece hataları tespit etmekle kalmaz, aynı zamanda üretim verilerinden öğrenerek yeni arıza modlarını yakalar, analiz ve geri bildirim içerir.

Referans Linkleri

1.

OpenAI Frontier is a single platform to control your AI agents | The Verge

The Verge

2.

AI Based Production Scheduling: A Game Changer for Manufacturing

Praxie

3.

Deep Learning-Based Real Time Defect Detection for Optimization of Aircraft Manufacturing and Control Performance

MDPI

4.

Deep Learning-Based Real Time Defect Detection for Optimization of Aircraft Manufacturing and Control Performance

MDPI

5.

Industrial AI in action: How AI agents and digital threads will transform the manufacturing industries | The Microsoft Cloud Blog

Microsoft Cloud Blog

6.

Agentic AI: Single vs Multi-Agent Systems | Towards Data Science

Towards Data Science

7.

AI Workflow Automation: A New Era of Streamlined Processes | Quixy

Quixy

8.

Add the power of first-class AI to existing SCADA

9.

When Machines Think: How Actor-Based AI Agents Are Powering Predictive Maintenance

10.

Create an AI agent - Azure Databricks | Microsoft Learn

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder