SUBÜ Teknoloji Yarışmaları Koordinatörlüğünde, üniversite sanayi işbirliği kapsamında öğrencilik döneminde yapay zeka üzerine AR-GE çalışmaları yürüten 7 kişilik ekip, mezun olduktan sonra Sakarya Teknokent'te akademisyenlerin desteğiyle firma kurdu.
Genç mühendisler, firma çatısı altında çalışmalarına 3 yıl önce başladıkları, otomotiv sektöründe dış gövde parçalarında yüzey kaynaklı kusurların tespit edilmesine yönelik yapay zeka destekli yazılım projesini hayata geçirdi.
Yazılımla çizik, göçük, yırtık ve boya hataları saptanarak üretimde bir sonraki aşamaya geçilmesi önleniyor.
Görsel algı ve yapay zeka entegrasyonu ile insan gözlemine dayalı kalite kontrol süreçlerini otonom seviyeye taşıyan yazılımla otomotiv sektöründe üretim süreçlerinde zaman kaybının azaltılması, otonom kalite kontrol süreçleri sayesinde de verimliliğin artması sağlanıyor.
Arifiye ilçesindeki Toyota fabrikasında sistem kurarak çalışmalarını yürüten ve Almanya'ya ihracat kapısını aralayan ekip, yazılımın kullanımını dünya genelinde yaygınlaştırmak istiyor.
"Farklı firmalarla görüşüp bu projeyi de farklı yerlere göndermeyi planlıyoruz"
SUBÜ Elektrik Elektronik Mühendisliği Öğretim Üyesi ve Teknoloji Yarışmaları Koordinatörlüğü sorumlusu Ali Furkan Kamanlı, koordinatörlükte öğrencilerin projelerini hayata geçirebilmesine, TEKNOFEST başta olmak üzere ulusal ve uluslararası yarışmalara katılabilmesine destek olmak amacıyla akademisyenlerin yanı sıra üniversiteden mezun olanların da alanlarına göre mentörlük (yönlendirme) yaptığını söyledi.
Mezun öğrencilerle bir arada iş yapmanın değerli olduğunu dile getiren Kamanlı, öğrencilerine aktardığı bilgilerle onların piyasaya atılmasının ve birlikte iş yapmalarının kendisini mutlu ettiğini belirtti.
Kamanlı, yaptıkları projelerin tamamına yakınında yapay zeka teknolojisi kullandıklarını ifade ederek, "Yüzey analizi üzerine yapay zeka geliştirme alanında çalışmalar gerçekleştirdik. Otomotiv parçalarının yüzeylerindeki kusurları yapay zekayla tespit ederek bir sonraki işleme geçmesini engelleyen yapay zeka projesini ekibimle tamamladık. Toyota'da bunu gerçekleştirdik, şimdi farklı firmalarla görüşüp bu projeyi de farklı yerlere göndermeyi planlıyoruz." diye konuştu.
Saniyede 17 kez kalite kontrolü yapılıyor
Academic Sight firmasının üst yöneticisi Bünyamin Bingöl de projenin ilk aşamada üniversite sanayi işbirliği çerçevesinde geliştirilerek Toyota'ya verilen danışmanlıkla başladığını, elde edilen başarılı sonuçla projeyi girişime dönüştürdüklerini anlattı.
Bingöl, girişimle ulusal alanda çalışmalar gerçekleştirirken uluslararası alanda da ilerleme sürecinde olduklarını kaydetti.
Yazılımın üretim sürecindeki iş yükünü hafiflettiğine işaret eden Bingöl, "Saniyede 17 kez kalite kontrol yaparak kusurun süreçteki diğer adımları geçmesini engellemiş oluyoruz." dedi.
Bingöl, Türkiye'de genelde bu işlemi son kalite kontrol aşamasında gerçekleştirenlerin olduğunu fakat kendilerinin ilk pres aşamasında sorunu çözerek hem zaman hem de maliyet kazancı sağladıklarını vurguladı.
Üretim hattında ilk aşamada kamera, ışık optimizasyonu ve yapay zeka bilgisayarıyla kurulum gerçekleştirdiklerini bildiren Bingöl, kameralarla üretim hattından geçen parçaların tüm olarak görülebildiğini, ışık optimizasyonu ve yapay zeka bilgisayarıyla geliştirdikleri çözümle kusur tespiti sağladıklarını söyledi.
Bingöl, Toyota ile 2 yıldır aktif çalıştıklarını ayrıca çeşitli yerel firmalarla çalışmalarının devam ettiğini belirterek, diğer bazı büyük otomotiv şirketleriyle temas halinde olduklarını dile getirdi.
Türkiye'de oluşturdukları bu değeri yurt dışına taşımanın önemli olduğuna dikkati çeken Bingöl, "Ayrıca SUBÜ Teknoloji Yarışmaları Koordinatörlüğü içerisinde bulunan bir ekip olarak Almanya üzerinden küresel sektöre açılmak da bizi gururlu hissettiriyor. Hedefimiz de ilk aşamada Almanya'ya açılıp, Avrupa'daki diğer firmalarla dijital dönüşüm süreçlerine dahil olmaktır. Devamında ise dünya pazarına açılıp yaptığımız işi satmayı hedefliyoruz." şeklinde konuştu.
Firmada görev alan elektrik elektronik mühendisi Mehmet Okuyar ise yapay zeka sistemiyle hataların en az seviyeye düştüğünü ve sürecin tamamen otonom şekil aldığını anlattı.
Okuyar, yazılımın görülmesi zor kusurları yüksek doğruluklarla tespit ettiğini söyledi.