Industrial Next, fabrika robotlarını dakikalar içinde değiştiriyor

Fabrikalarda kullanılan robotlar çoğunlukla tek bir ürüne veya göreve göre programlanıyor. Üretim hattında küçük bir değişiklik yapmak bile yazılımın yeniden hazırlanmasını, ekipmanların fiziksel olarak değiştirilmesini ya da yeni makineler kurulmasını gerektirebiliyor. Bu süreç, üreticiler için haftalar hatta aylar sürebiliyor.

San Francisco merkezli Industrial Next, bu sorunu yapay zekâ destekli, kendi içinde çalışan robot istasyonlarıyla çözmeyi amaçlıyor. Girişim, geliştirdiği temel modellerin görüntü verilerini, görevin bağlamını ve robotun hareketlerini birlikte değerlendirdiğini belirtiyor. Şirketin hedefi, geleneksel robot programlama süreçlerine ihtiyaç duymadan üretim hattını dakikalar içinde farklı bir işe hazırlayabilmek.

Robotlar tek bir göreve bağlı kalmayacak

Geleneksel endüstriyel robotlar, tekrarlanabilir ve sınırları net biçimde tanımlanmış görevlerde başarılı oluyor. Ancak ürünün biçimi, üretim sırası veya işlem koşulları değiştiğinde robotun yeniden programlanması gerekiyor. Bu da otomasyonun özellikle düşük adetli, farklı ürünlerin üretildiği tesislerde esnek biçimde kullanılmasını zorlaştırıyor.

Industrial Next’in yaklaşımı, robotun yalnızca önceden tanımlanmış komutları izlemesi yerine çevresindeki nesneleri ve gerçekleştirmesi gereken işi yorumlamasına dayanıyor. Şirket, bu sayede insanların yaptığı karmaşık ve hassas işlemlerin de otomasyona taşınabileceğini savunuyor. Buradaki amaç yalnızca robotların daha hızlı çalışması değil, farklı ürünlere uyum sağlayabilen üretim istasyonları oluşturmak.

Girişimin robot istasyonları kendi donanımını, algılama sistemlerini ve yapay zekâ modellerini tek bir yapı içinde birleştiriyor. Bu tasarımın, üreticilerin farklı görevler için ayrı ekipman satın alma ihtiyacını azaltması bekleniyor. Ancak şirketin paylaştığı bilgiler, sistemin hangi üretim alanlarında ne ölçüde kullanıma geçtiğini veya performans sonuçlarının hangi koşullarda elde edildiğini göstermiyor.

BMW ile üretim testleri yapılacak

Industrial Next, BMW Group Technology Office ile iş birliği yaptığını açıkladı. Taraflar, girişimin yapay zekâ destekli el becerisine sahip robot sistemlerini üretim süreçlerinde değerlendirecek. Bu ortaklık, teknolojinin yalnızca laboratuvar ortamında değil, otomotiv gibi hassasiyet ve tekrarlanabilirlik gerektiren bir sektörde sınanması açısından önem taşıyor.

Otomotiv fabrikalarında farklı model ve parçaların aynı üretim altyapısında işlenmesi, robotların değişen koşullara uyum sağlamasını kritik hâle getiriyor. Buna karşın iş birliğinin kapsamı, testlerin ne zaman başlayacağı ve ticari kullanıma geçiş planı hakkında ayrıntı paylaşılmadı. Dolayısıyla Industrial Next’in yaklaşımının seri üretimdeki gerçek verimliliği, yapılacak değerlendirmelerin ardından netleşecek.

Tesla deneyiminden doğan girişim

Industrial Next, 2021 yılında Lukas Pankau ve Allen Pan tarafından kuruldu. İki kurucu da daha önce Tesla’da görev yaptı. Pankau, şirkette baş elektrik mimarı olarak çalıştıktan sonra Waymo’ya geçti. Pan ise Tesla’nın otonom fabrika çalışmalarını yönetti ve daha sonra Çin merkezli otonom sürüş şirketi Neolix’te baş mimar olarak görev aldı.

Kurucular, otomobillerin tasarımı ve otonom sürüş sistemlerinde gelişmiş makine öğrenmesi yöntemleri kullanılırken fabrika ekipmanlarının hâlâ eski programlama anlayışına bağlı kalmasından rahatsız olduklarını belirtiyor. Industrial Next fikri de bu deneyimlerin ardından ortaya çıktı. İkili, farklı şirketlerde çalışmaya devam ederken endüstriyel makinelerin esnek olmamasını tartışmayı sürdürdü ve sonunda kendi şirketlerini kurmaya karar verdi.

Girişimin yaklaşımı, fabrikalarda yapay zekânın yalnızca kalite kontrol veya tahminleme amacıyla değil, fiziksel üretim süreçlerini yönlendirmek için de kullanılabileceğini gösteriyor. Teknolojinin başarılı olması hâlinde üreticiler, her ürün değişikliğinde haftalar süren kurulumlara daha az bağımlı olabilir. Bunun gerçekleşmesi ise robotların güvenli çalışma, hassas nesneleri kavrama ve farklı üretim koşullarına istikrarlı biçimde uyum sağlama becerilerine bağlı olacak.