Tasarladığımız Sistemle Üretim Sektörünün Kalite Sürecini İyileştiriyoruz

Tasarladığımız Sistemle Üretim Sektörünün Kalite Sürecini İyileştiriyoruz

Yapay zeka ekosistemi girişimlerinden Visiomex’in kurucu ortağı Hüseyin Alemdar geliştirdikleri optik sistemler, görüntü işleme ve yapay zeka algoritmalarıyla otomotiv ve beyaz eşya sektörü başta olmak üzere üretim sektörünün kalite kontrol süreçlerini nasıl geliştirdiklerini anlattı.

– Kısaca kendinizi ve ekibinizi tanıtır mısınız?

Visiomex Machine Vision sistemlerinin CEO’suyum. Görüntü işlemeyle Bilkent’te bilişim yönetimi okurken tanıştım. Otomotiv sanayi için polimer tabanlı parça üreten bir fabrikada yaptığım endüstri stajı sırasında üretim sektöründe görüntü işleme temelli kalite kontrol sistemlerine olan ihtiyacı fark ettim. Bilkent’ten bölüm arkadaşım Kağan Tonyukuk Fikri ve kardeşim Adem Alemdar ile 2014 yılında Visiomechanics’i kurduk.

Hüseyin ALEMDAR – CEO

Aynı sene ODTÜ’nün “Yeni Fikirler Yeni İşler” girişimcilik yarışmasında 1500 proje arasından finale kalarak projemizle büyük bir başarı yakaladık. Fakat kaynakların yetersizliği ve yatırım bulamadığımız için yaklaşık 10 ay kadar ayakta kalabildik ve daha sonra şirketimizi tekrar kurmak üzere ayrıldık. Gerçekten de kurguladığımız gibi 2017’de aile şirketimiz üzerinden hayalini kurduğumuz endüstriyel görüntü işleme işlerine tekrar başladık. 2018’de yatırım alarak büyüteceğimiz bir start-up olarak şirketimizi kurgulayıp GOSB Teknopark’ta anonim şirketi olarak kurduk. 2020 Ocak ayında da KT Portföy’den ilk yatırımımızı aldık. Şu anda yapay zeka ve Ar-ge ekibimizi büyütmeye odaklanmış durumdayız.

– Visiomex neler yapıyor, yapay zeka tabanlı ürün ve servisleriniz nedir?

Visiomex beş mühendislik disiplininin buluştuğu machine vision alanında çalışıyor. Bu disiplinleri sayacak olursak; işin kalbi niteliğindeki optik mühendisliği, işin beyni niteliğindeki görüntü işleme ve yapay zeka mühendislikleri ve kaslarımız olarak düşünebileceğimiz yazılım mühendisliği, elektronik mühendisliği ve makine mühendisliklerini kapsamakta. Temel olarak üretim hatlarına entegre olan akıllı kalite kontrol sistemleri tasarlıyoruz. Yoğunlukla otomotiv ve beyaz eşya sektöründe üretilen parçaların mikron hassasiyetler seviyesindeki kalite kontrollerini yapıyoruz. Ürün tasarımımız hem donanım tasarımı hem de yapay zeka modelleme ve yazılım tasarımı kısmını içeriyor. İşimizin en önemli kısmı belki de müşterilerimizin süreçlerini çok iyi anlayıp onların süreçlerine minimum müdahale ederek en etkili sistemleri kurgulayabilmek. Burada yıllar içinde çok farklı fabrikalarda farklı saha tecrübeleri edinerek süreçler konusunda uzmanlık geliştirdik. Önceleri proje bazlı çalışırken çoklanabilir projeleri ürünleştirerek ürün gamımızı genişlettik. Ürettiğimiz tüm ürün ve projelerde ileri analitik raporlama modülleri, cloud sistemler üzerinden izlenebilirlik, gelişmiş UX desteği gibi prensipler belirledik. Böylece endüstri 4.0 kapsamında kolay entegre edilebilen ürünler geliştiriyoruz. Tüm bunların yanında sektörden çok farklı olarak güncel yazılım trendlerine çok hakim bir yazılım ekibimiz var. Güncel teknolojilerin yanında agile, devSecOps, OKR gibi güncel proje yönetim sistemlerini oldukça başarılı bir şekilde uyguluyoruz. Yazılım mühendisliğine verdiğimiz önemle sektördeki birçok uygulamanın ötesinde hizmet verebiliyoruz.

– Daha önce ne gibi projeler gerçekleştirdiniz? Hangi şirketlerle çalıştınız? Hedef sektörlerinizi ve alanlarınızı tarif edebilir misiniz?

Bugüne kadar Fiat’tan Audi’ye, Renault’dan Porche’ye, Arçelik’ten Miele’ye kadar aklınıza gelebilecek neredeyse tüm otomotiv ve beyaz eşya parçalarının ölçüm, çizik kontrolü, yüzey kontrolleri yapan sistemler tasarladık. Bu sistemleri tasarlarken bir yandan da sektörün büyük ihtiyaçlarından olan serigrafi kontrol ürünümüz InspectorPrint’i, enjeksiyon kalıplarını korumaya yönelik MoldGuardian’ı ve çok amaçlı, değişken ışık ortamlarında çalışabilen SmartDesk’i geliştirdik. Ürünlerimiz hem yan sanayide hem ana sanayide oldukça beğeniliyor. Özellikle yabancı rakiplerimizden daha hassas ölçümleri daha hızlı yapabilmemiz ve ileri raporlama ile çoklu cihaz etkileşimleri konusundaki uzmanlığımızla öne çıkıyoruz. Son yıllarda hizmet verdiğimiz otomotiv ve beyaz eşya sektöründe de önemli bir know-how’ımız oluştu.

Müşterilerimiz ne istediklerini ve bizim yapabileceklerimizin sınırlarını çok iyi algılıyorlar bu sayede çok sağlıklı iş birlikleri yapabiliyoruz. Bu anlamda sektörün 5-10 sene önceki durumundan çok ilerideyiz. Sektörümüzün çalışma şeklini tarif etmek gerekirse, özellikle ana sanayinin yan sanayi üzerinde büyük bir kalite baskısı olduğunu görüyoruz. Bu bağlamda yan sanayi hem maliyetlerini düşürmek hem de ana sanayi ile işbirliğini zedelememek adına kalite sistemlerini yatırım yapmak durumunda kalıyor. Bizler de hem otomasyon ile maliyetlerin azaltılması, hem de insana oranla çok daha yüksek hassasiyet ve hızla kalitenin maksimize edilmesini sağlıyoruz.

– Bir yapay zeka girişimi olarak Türkiye yapay zeka ekosistemini nasıl görüyorsunuz?

Türkiye yapay zeka ekosistemini daha çok TRAI üzerinden takip ediyoruz. Özellikle Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi Girişimler Haritası’nın çok faydasını gördük.  Hem partnerlik geliştirmek, hem de aynı alanda farklı işler yapan ekiplerin varlığı hakkında bilgi almak oldukça faydalı oluyor. Ayrıca,  bugün aramızda TRAI haritası üzerinden bizlere ulaşan, yüksek profil adaylardan takım arkadaşımız olanlar var.

Yapay zeka ekosistemini değerlendirecek olursak eğer, burada ciddi anlamda güzel işler yapan ekipler görüyoruz. Hemen hemen her alanda çalışan ekipler var. Özellike NLP ve görüntü işleme kısmındaki ekipleri daha yakından takip ediyoruz. Dünyadaki trend ve bu alanlarda çalışan ekiplerin çoğalmasına paralel bir şekilde yeni mezun arkadaşlarda da bu alanlara ciddi bir eğilim olduğunu gördük. Bugün özellikle mühendislik, matematik, istatistik ve benzeri bölümlerden mezun arkadaşların çoğunluğunun yapay zeka teknolojilerine karşı büyük merakı var. Bu durum da bizler gibi bu alanlara yatırım yapan firmalar için oldukça mutluluk verici bir gelişme.

Haber kaynağına buradan ulaşabilirsiniz.

Yapay Zeka Nedir ?

Yapay Zeka Nedir ?

İnsanoğlu tarih boyunca zorlandığı işleri kolaylaştırabilecek yöntemler arayışında olmuştur. Tarih öncesi çağlarda soğuktan korunmak için ateşi yük taşıyabilmek için tekerleği avlanabilmek için kesici aletleri bulmuştur. Tarih ve teknolojide geliştikçe bu buluşların kalitesi de giderek artmıştır. Haçlı seferleri sayesinde batının barutla tanışması silahları geliştirmiş silahların gelişmesi ülkelerin ham maddeye sahip olan topraklara daha kolay ulaşmasını sağlamış ham maddeye ulaşan ülkeler ham maddeyi işlemeye başlamıştır. Ancak üretim hızı da talebi karşılayamayınca seri üretim yapabilecek yöntemleri araştırılmış buharlı motorlar icat edilmiştir. Buharlı motorların icadınında yeterli kalmaması üzerinde elektrikli motorlar icat edilmiş ve böylece gitmiştir. Her ne kadar yukarıdaki işlemler bir şekilde insanlar tarafından da halledilebilecek yöntemler olsalar da tarihin en önemli mihenk taşlarından biri olan ikinci dünya savaşında sırasında insanoğlu kesinlikle yetersiz olduğunu anladığı bir problemle karşılaşmıştır. Almanların Enigma adlı şifreleme cihazının şifresini çözmek bir insan için imkânsıza yakın olmaktaydı ve bunu sadece birden fazla işlemi aynı anda yapabilen bir cihazın gerçekleştirmesi gerekiyordu. Bunun üzerine bilgisayar biliminin öncülerinden biri olan ve aynı zamanda ikinci dünya savaşı sırasında İngiltere’de yaşayan Alan Turingin öncülüğünde Almanların Enigma adlı şifreleme cihazının şifresini çözebilen bir sistem tasarlandı ve günümüz bilgisayarlarına yakın ilk oluşumun tohumları atıldı. Her ne kadar bu ekibin yaptığı cihaz günümüz bilgisayarları gibi işlem yapabilsene günümüz bilgisayarlarına en yakın cihaz Amerikalılar tarafından yine ikinci dünya savaşında uzun menzilli top ve füze atış işlemlerinin daha yüksek doğruluklarla yapılabilmesi amacıyla Pensilvanya Üniversitesinin elektrik mühendisliği okulu olan Moore School of Electrical Engineering tarafından gerçekleştirilen ENIAC adlı bilgisayardır. ENIAC’ın icadı belki o zamanlarda birçok insanın öngöremeyeceği şekilde insanoğlunun geleceğini değiştirmekteydi.

Tüm bu gelişmelere rağmen insanoğlu tarih boyunca asla olmadığı gibi yine gelişmeleri yeterli bulmuyordu ve gelişmeye icad etmeye devam ediyordu. Bilgisayarların daha ucuz hale gelmesi ve işlem güçlerinin ciddi anlamda ilerlemesiyle birlikte insanoğlu birçok problemini bilgisayarlar ile çözmeye başladı. Bankacılıktan, askeri sistemlere kadar bilgisayar gittikçe yaygınlaşmaya başlamıştı. Bunun üzerine bilim insanları şu soruları sormaya başladılar.

Bilgisayarlar öğrenebilir mi?

Bu sorunun cevabını bulabilmek için matematikçiler, bilgisayar bilimcileri ve diğer birçok alandan bilim insanı çalışmalara başladı ve yapay zekânın temelleri atılmaya başlandı.

Yapay bir zeka oluşturmak için ise öncelikle insan zekasının ne olduğu ve nasıl çalıştığının analiz edilmesi gerekiyordu. Howard Gardner insan zekasını sekiz ayrı zeka biçimi olarak tanımlamıştır:

  • Müzik Zekası
  • İçsel Zeka
  • Sözel Zeka
  • Doğa Zekası
  • Görsel-Uzamsal Zeka
  • Bedensel Zeka
  • Sosyal Zeka
  • Mantık-Matematiksel Zeka

İnsan zekasının bu sekiz temel zeka türünün birleşiminden oluşan karmaşık bir zeka türü olduğunu belirtmiştir.

Alan Turing, 1950’li yıllarda bir bilgisayarın yapay zeka olup olmadığına karar verebilecek olan Turing Testini öne sürdü. Bu teste göre bir yapay zeka 5 dakikalık bir sohbette onu test eden jürinin %30’undan insan onayı alırsa testi geçilmiş sayılacaktır.

Bu testi geçen ilk yapay zeka programı 7 Haziran 2014’de bunu başarmıştır. Vladimir Veselov ve Eugene Demchenko tarafından geliştirilen yazılım 13 yaşındaki Eugene Goostman adlı bir kişiliği temsil etmekteydi.

Günümüzde ise yapay zeka uygulamalarının birçoğu makine öğrenmesi ile gerçekleştirilmektedir. Makine öğrenmesi framework ve kütüphanelerinin yaygınlaşması ve uygulanabilirliğinin kolaylaşması sayesinde ise çok fazla alanda çok fazla uygulama geliştirilmiştir.

Blog6

Add Your Heading Text Here

Blog 6 Blog 6 Blog 6 Blog 6 Blog 6 Blog 6 Blog 6 Blog 6

Blog5

Add Your Heading Text Here

Blog 5 Blog 5 Blog 5 Blog 5 Blog 5 Blog 5 Blog 5 Blog 5

Blog4

Add Your Heading Text Here

Blog 4 Blog 4 Blog 4 Blog 4 Blog 4 Blog 4 Blog 4 Blog 4

Blog3

Add Your Heading Text Here

Blog 3 Blog 3 Blog 3 Blog 3 Blog 3 Blog 3 Blog 3 Blog 3

Blog2

Add Your Heading Text Here

Blog 2 Blog 2 Blog 2 Blog 2 Blog 2 Blog 2 Blog 2 Blog 2