{"id":13981,"date":"2025-06-24T17:37:00","date_gmt":"2025-06-24T15:37:00","guid":{"rendered":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/2025\/07\/elastomer-enjeksiyon-kaliplamada-destek-olarak-yapay-zeka\/"},"modified":"2025-07-23T17:31:42","modified_gmt":"2025-07-23T15:31:42","slug":"elastomer-enjeksiyon-kaliplamada-destek-olarak-yapay-zeka","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/tr\/2025\/06\/elastomer-enjeksiyon-kaliplamada-destek-olarak-yapay-zeka\/","title":{"rendered":"Elastomer enjeksiyon kal\u0131plamada destek olarak yapay zeka"},"content":{"rendered":"\n

Deneyim teknoloji ile bulu\u015fuyor: Weinheim’daki Simmerring\u00ae \u00fcretimi<\/sup>, yapay zeka \u00fczerine bir ara\u015ft\u0131rma projesine ev sahipli\u011fi yap\u0131yor.<\/strong><\/p>\n\n

<\/p>\n\n

\n
\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Kompakt<\/h2>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Weinheim’daki Simmerring\u00ae \u00fcretiminde yapay zeka (AI) kullanarak end\u00fcstriyel s\u00fcre\u00e7leri iyile\u015ftirmeye y\u00f6nelik bir ara\u015ft\u0131rma projesi y\u00fcr\u00fct\u00fcl\u00fcyor.<\/p>\n\n\n\n

Proje, enjeksiyon kal\u0131pl\u0131 elastomer bile\u015fenlerin kalite \u00f6zelliklerini tahmin etmek ve \u00fcretim s\u00fcre\u00e7lerini optimize etmek i\u00e7in yapay zekay\u0131 kullanmay\u0131 ama\u00e7lamaktad\u0131r. Odak noktas\u0131, \u0131skartalar\u0131 azaltmak ve verimlili\u011fi art\u0131rmakt\u0131r. <\/p>\n\n\n\n

Geleneksel yapay zeka yakla\u015f\u0131mlar\u0131 b\u00fcy\u00fck miktarda veri gerektirir. Ancak burada kullan\u0131lan y\u00f6ntem, gerekli e\u011fitim verilerini ve geli\u015ftirme s\u00fcrelerini azaltmak i\u00e7in fiziksel korelasyonlar\u0131 ve meslekta\u015flar\u0131n uzmanl\u0131\u011f\u0131n\u0131 bir araya getirmektedir. <\/p>\n\n\n\n

Ara\u015ft\u0131rma, bilgiyi m\u00fcmk\u00fcn oldu\u011funca \u00e7ok say\u0131da \u00fcr\u00fcne aktarmak ve ayn\u0131 zamanda \u00fcr\u00fcn kalitesini sa\u011flamak i\u00e7in \u00e7e\u015fitli makine t\u00fcrlerine ve \u00fcr\u00fcnlere geni\u015fletilmi\u015ftir.<\/p>\n\n\n\n

Das Projekt hat zudem die Zusammenarbeit mit anderen Freudenberg-Standorten, darunter Kufstein und Freudenberg Home and Cleaning Solutions in Italien, initiiert, um KI-L\u00f6sungen zu \u00fcbertragen und zu skalieren.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n

Alexander Olbrich y\u0131llard\u0131r end\u00fcstriyel s\u00fcre\u00e7lerin yapay zeka (AI) yard\u0131m\u0131yla nas\u0131l iyile\u015ftirilebilece\u011fi \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor. Alman Kau\u00e7uk Teknolojisi Enstit\u00fcs\u00fc’nde doktora \u00f6\u011frencisi olarak Freudenberg Teknoloji \u0130novasyonu (FTI) kurumsal fonksiyonu i\u00e7in \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor. Tezinin bir par\u00e7as\u0131 olarak teknik merkezde \u00e7ok say\u0131da deney ger\u00e7ekle\u015ftirdi. “Amac\u0131m elde etti\u011fim sonu\u00e7lar\u0131 belirli Freudenberg \u00fcr\u00fcnlerine aktarmakt\u0131. S\u00fcre\u00e7ler hakk\u0131nda sa\u011flam bir anlay\u0131\u015f kazanmak i\u00e7in sahada olmak benim i\u00e7in \u00f6zellikle \u00f6nemliydi. \u00dcretim s\u00fcrecini ayr\u0131nt\u0131l\u0131 olarak tan\u0131mak ve her g\u00fcn sistemler \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015fan ve derinlemesine pratik bilgiye sahip deneyimli meslekta\u015flar\u0131mla yak\u0131n diyalog kurmak istedim.” Yakla\u015f\u0131k bir y\u0131l \u00f6nce operasyon merkezini ge\u00e7ici olarak Weinheim’daki Simmerring\u00ae<\/sup> \u00fcretim tesisine ta\u015f\u0131mas\u0131n\u0131n nedenlerini bu \u015fekilde a\u00e7\u0131kl\u0131yor. <\/p>\n\n

Weinheim’daki Dynamic Sealing b\u00f6l\u00fcm\u00fcn\u00fcn Operasyon M\u00fcd\u00fcr\u00fc Sarang Etemadi bu projeyi destekledi. “Bunu yapay zeka herkesin dilinde oldu\u011fu i\u00e7in de\u011fil, yapay zekan\u0131n ekonomik bir potansiyele sahip olmas\u0131n\u0131 bekledi\u011fimiz i\u00e7in yap\u0131yoruz. Yapay zeka \u00fcretimde \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131m\u0131za yard\u0131mc\u0131 olmal\u0131. Bu d\u00fc\u015f\u00fcnceyle, Alexander Olbrich’e yapay zeka ara\u015ft\u0131rma projesinin bir par\u00e7as\u0131 olarak inovasyon i\u00e7in bir platform sunmaktan mutluluk duyduk. Bu, s\u00fcre\u00e7lerimizin \u00e7e\u015fitlili\u011fine ve karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131na daha iyi hakim olmam\u0131za yard\u0131mc\u0131 olan bir kazan-kazan durumu.” <\/p>\n\n

\u00d6zellikleri tahmin edin, s\u00fcre\u00e7leri optimize edin<\/strong><\/p>\n\n

Enjeksiyon kal\u0131pl\u0131 elastomer bile\u015fenlerin kalite \u00f6zellikleri yapay zeka yard\u0131m\u0131yla nas\u0131l tahmin edilebilir? Ve \u00fcretim s\u00fcreci yapay zeka modellerine dayal\u0131 olarak nas\u0131l optimize edilebilir? Olbrich i\u00e7in odak noktas\u0131 \u00f6zellikle iki konuydu: birincisi, \u0131skartalar\u0131 azaltmak ve ikincisi, optimize edilmi\u015f d\u00f6ng\u00fc s\u00fcreleri yoluyla verimlili\u011fi art\u0131rmak. <\/p>\n\n

Iskarta sorununu tan\u0131mlamak i\u00e7in “viskozite bozukluklar\u0131” terimini kullanmaktad\u0131r. Tek tek kar\u0131\u015ft\u0131rma partilerindeki hafif dalgalanmalar ve de\u011fi\u015fen ortam ko\u015fullar\u0131 bile enjeksiyon kal\u0131plama s\u0131ras\u0131nda malzemenin ak\u0131\u015f davran\u0131\u015f\u0131n\u0131 etkiler. Bu da kal\u0131p bo\u015fluklar\u0131n\u0131n eksik veya fazla dolmas\u0131na yol a\u00e7abilir. Sonu\u00e7: \u0131skartalar. Bu t\u00fcr malzeme israf\u0131 \u00fcretim maliyetlerini art\u0131r\u0131r. <\/p>\n\n

Di\u011fer \u0131skarta t\u00fcrleri de verimlili\u011fi s\u0131n\u0131rlayan proses de\u011fi\u015fkenleriyle do\u011frudan ba\u011flant\u0131l\u0131d\u0131r. \u00d6rne\u011fin, az \u00e7apraz ba\u011flanm\u0131\u015f bile\u015fenlerde kabarc\u0131klar veya yolluk kusurlar\u0131 olabilir. Bu durum, ula\u015f\u0131labilir d\u00f6ng\u00fc s\u00fcreleri ile \u0131skarta oranlar\u0131 aras\u0131nda karma\u015f\u0131k bir hedef de\u011ferler \u00e7at\u0131\u015fmas\u0131na yol a\u00e7ar. Sonu\u00e7ta ortaya \u00e7\u0131kan optimum \u00e7al\u0131\u015fma noktas\u0131 da parti ve \u00e7evresel dalgalanmalar nedeniyle de\u011fi\u015febilir. <\/p>\n\n

“Buradaki fikir, bu dalgalanmalar\u0131n etkisini hesaplamak ve buna dayanarak optimum bir s\u0131cakl\u0131kta optimum bir vulkanizasyon ve d\u00f6ng\u00fc s\u00fcresi belirlemektir” diye a\u00e7\u0131kl\u0131yor. Kal\u0131p kirlenmesi de gereksiz \u00fcretim israf\u0131na neden olabilir – Olbrich bu nedenle ara\u015ft\u0131rmas\u0131nda bunu da dikkate alm\u0131\u015ft\u0131r. <\/p>\n\n

\"\"
\u00c7al\u0131\u015fanlar \u00fcretimde yapay zekay\u0131 nas\u0131l kullanabilir? Soldan sa\u011fa: Bernhard Br\u00e4unig, Christian Ernst, Alexander Olbrich, Philip Stein, Egbert G\u00f6lz.<\/figcaption><\/figure>\n\n

Bilgi aktar\u0131m\u0131<\/strong><\/p>\n\n

Geleneksel yapay zeka yakla\u015f\u0131mlar\u0131, makine \u00f6\u011frenimini kullanarak \u00e7\u00f6z\u00fcm uzmanl\u0131klar\u0131n\u0131 olu\u015fturmak i\u00e7in b\u00fcy\u00fck miktarda anlaml\u0131 veri gerektirir. Bu, \u00e7ok say\u0131da \u00fcr\u00fcn \u00e7e\u015fidi ve farkl\u0131 \u00fcreticilerin farkl\u0131 ya\u015flardaki makineleri nedeniyle \u00fcretim ortam\u0131nda genellikle mevcut olmayan bir ba\u015flang\u0131\u00e7 durumudur. S\u00fcreci modellerken bu sorunun \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc, fiziksel korelasyonlar\u0131 ve sahadaki uzmanlar\u0131n uzmanl\u0131\u011f\u0131n\u0131 dikkate almakt\u0131r. <\/p>\n\n

Bu Olbrich’in yakla\u015f\u0131m\u0131n\u0131 belirledi: Test planlar\u0131n\u0131 \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak, verileri okumak ve de\u011ferlendirmek, ard\u0131ndan tahmin g\u00fcc\u00fcne sahip makine \u00f6\u011frenimi modelleri geli\u015ftirmek ve son olarak hatalar\u0131 d\u00fczelten ve s\u00fcreci optimize eden kontrol algoritmalar\u0131n\u0131 uygulamak. Olbrich, “Ayarlay\u0131c\u0131lar\u0131n deneyimini ve proses m\u00fchendisli\u011findeki meslekta\u015flar\u0131m\u0131z\u0131n uzmanl\u0131\u011f\u0131n\u0131 birle\u015ftirmek, gerekli e\u011fitim verilerini ve ilgili geli\u015ftirme s\u00fcrelerini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azaltmak i\u00e7in \u00e7ok \u00f6nemliydi” diyor. Ba\u015flang\u0131\u00e7ta tek bir makinede ve tek bir \u00fcr\u00fcnle ba\u015flayan bu s\u00fcre\u00e7, daha sonra Weinheim Simmerring \u00fcretiminin \u00e7e\u015fitli makine tiplerine ve \u00fcr\u00fcnlerine geni\u015fletildi. “Tesisteki \u00e7ok \u00e7e\u015fitli varyantlar g\u00f6z \u00f6n\u00fcne al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda, ama\u00e7 bilgiyi m\u00fcmk\u00fcn oldu\u011funca \u00e7ok say\u0131da \u00fcr\u00fcne aktarmakt\u0131r” diye a\u00e7\u0131kl\u0131yor. <\/p>\n\n

Artan verimlili\u011fin bir sonucu olarak \u00fcr\u00fcn kalitesinin d\u00fc\u015fmemesi gerekti\u011finden, test tezgah\u0131 testleri, proses ayarlamalar\u0131ndan sonra istenen \u00f6zelliklerin hala mevcut olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterir. Olbrich \u015funlar\u0131 vurguluyor: “Nihai \u00fcr\u00fcnlerin kalitesi en y\u00fcksek \u00f6nceli\u011fe sahiptir. Gelecekte kullan\u0131labilirli\u011fi sa\u011flamak i\u00e7in, optimize edilmi\u015f \u00fcr\u00fcnlerin i\u015flevselli\u011fini ele\u015ftirel bir \u015fekilde test etmek amac\u0131yla \u00fcr\u00fcn geli\u015ftirmeden meslekta\u015flar\u0131 yak\u0131ndan dahil etmek \u00f6nemlidir.” <\/p>\n\n

Olbrich’in ara\u015ft\u0131rmas\u0131, makinelerin bir sorun oldu\u011funda bunu fark etmek ve s\u00fcreci optimize edecek ad\u0131mlar\u0131 derhal ba\u015flatmak i\u00e7in yapay zekay\u0131 kullanabilece\u011fi fikrine dayan\u0131yor. Alternatif olarak yapay zeka, s\u00fcre\u00e7 ayarlamalar\u0131 i\u00e7in \u00f6nerilerle \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131 destekliyor. Hem o hem de Etemadi bir \u015feyi a\u00e7\u0131k\u00e7a belirtiyor: Yapay zeka her derde deva de\u011fil, bir yard\u0131mc\u0131d\u0131r. Etemadi \u015f\u00f6yle diyor: “Yapay zeka \u015feffafl\u0131k yaratabilir, aksi takdirde fark edilmesi neredeyse imkans\u0131z olan hatalar\u0131 ve dalgalanmalar\u0131 g\u00f6r\u00fcn\u00fcr hale getirebilir. Ancak uzmanl\u0131klar\u0131 ve deneyimleriyle insanlar\u0131m\u0131z son derece \u00f6nemli olmaya devam ediyor.” \u015e\u00f6yle ekliyor: “S\u00fcre\u00e7lerimiz \u00e7ok fazla veri \u00fcretiyor. Bunlar\u0131n analiz edilmesi gerekiyor. \u00dcretim Y\u00fcr\u00fctme Sistemimiz (MES) ile birlikte yapay zeka, s\u00fcre\u00e7lerimizi optimize etmek i\u00e7in bu de\u011ferlendirmeyi \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde destekleyebilir. Alexander Olbrich’in ara\u015ft\u0131rma \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 bunun i\u015fe yarad\u0131\u011f\u0131n\u0131 kan\u0131tl\u0131yor.” <\/p>\n\n

Birlikte \u0130novasyon – Kufstein ile de<\/strong><\/p>\n\n

Olbrich’in doktora tezi de onu Kufstein’daki Lead Centre Integrated Molded Components tesisine g\u00f6t\u00fcrd\u00fc. “Kufstein’da solenoid valfler i\u00e7in devirme armat\u00fcrlerinin \u00fcretiminde \u0131skartalar\u0131 azaltmaya ve d\u00f6ng\u00fc s\u00fcrelerini optimize etmeye odakland\u0131m. Avusturyal\u0131 meslekta\u015flar\u0131m etkileyici bir teknolojik seviyedeler ve \u00e7al\u0131\u015fmam i\u00e7in en iyi ba\u015flang\u0131\u00e7 ko\u015fullar\u0131n\u0131 sa\u011flayabildiler” diye a\u00e7\u0131kl\u0131yor. \u0130ki kullan\u0131m alan\u0131n\u0131n benzerli\u011fi, tesisler aras\u0131nda bir\u00e7ok olumlu sinerjiye olanak sa\u011fl\u0131yor. \u00d6zel S\u0131zd\u0131rmazl\u0131k \u00dcr\u00fcnleri B\u00f6l\u00fcm\u00fc’nden dijitalle\u015ftirme uzmanlar\u0131yla yap\u0131lan ortak i\u015fbirli\u011fi sayesinde, geli\u015ftirilen \u00e7\u00f6z\u00fcmler ilk demonstrat\u00f6r uygulamalara aktar\u0131labildi. Olbrich’in \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 ayn\u0131 zamanda iki lider merkez aras\u0131ndaki al\u0131\u015fveri\u015fi de ba\u015flatt\u0131: FST i\u00e7inde \u00f6l\u00e7eklendirilebilecek, yani geni\u015f bir temelde kullan\u0131labilecek yapay zeka kullan\u0131m\u0131 i\u00e7in standartlar\u0131 ve gerekli \u00e7er\u00e7eve ko\u015fullar\u0131n\u0131 bulmak. Etemadi, “Bu Birlikte \u0130novasyondur” diye \u00f6zetliyor. <\/p>\n\n

Freudenberg’de bu durum FST’nin \u00f6tesinde de i\u015fliyor. Olbrich, “\u0130talya’daki Freudenberg Ev ve Temizlik \u00c7\u00f6z\u00fcmleri ile ortak bir proje i\u00e7in, Weinheim ve Kufstein’da FST ile geli\u015ftirilen \u00e7\u00f6z\u00fcmleri – de\u011fi\u015ftirilmi\u015f bir bi\u00e7imde – termoplastiklerin enjeksiyon kal\u0131plamas\u0131na aktarabildik ve bunlar\u0131 bir pilot s\u00fcrece aktarabildik” diyor. S\u0131rada ABD’de Freudenberg Medical’de yurtd\u0131\u015f\u0131nda kalmak var. Ve “arada” bir noktada, projelerini ve bulgular\u0131n\u0131 bir doktora tezi olarak yazmas\u0131 gerekecek – tabii ki yapay zeka deste\u011fi olmadan. <\/p>\n

\r\n
\r\n \r\n <\/i>\r\n <\/a>\r\n <\/span>\r\n<\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Deneyim teknoloji ile bulu\u015fuyor: Weinheim’daki Simmerring\u00ae \u00fcretimi, yapay zeka \u00fczerine bir ara\u015ft\u0131rma projesine ev sahipli\u011fi yap\u0131yor. Kompakt Weinheim’daki Simmerring\u00ae \u00fcretiminde yapay zeka (AI) kullanarak end\u00fcstriyel s\u00fcre\u00e7leri iyile\u015ftirmeye y\u00f6nelik bir ara\u015ft\u0131rma…<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":12672,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1252,875,725],"tags":[],"powerkit_post_featured":[],"class_list":["post-13981","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-dijitallesme","category-kufstein-tr","category-weinheim-tr"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13981","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=13981"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13981\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":13982,"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13981\/revisions\/13982"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/12672"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=13981"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=13981"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=13981"},{"taxonomy":"powerkit_post_featured","embeddable":true,"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/powerkit_post_featured?post=13981"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}