Edge AI ile Makinede Hata Tespiti: Bulut Değil, Makinenin Kendisinde

Bir tesisde, makinelerin titreşimini analiz etmek istedik. İlk akla gelen, veriyi buluta göndermekti. Ama bir mühendis, “veriyi buluta göndermeyelim; makinenin kendisinde analiz edelim” dedi. Edge AI dediğimiz bu. Bugün, Edge AI’ın sahadaki gerçek deneyimini anlatacağım.

Edge AI Nedir?

Edge AI, yapay zeka analizini verinin üretildiği yerde yaptırır. Yani veriyi buluta ya da merkezdeki bir sunucuya göndermek yerine, makinenin kendisinde ya da makinenin yanındaki bir cihazda analiz etmek.

Normal AI kurulumunda veri buluta gider, analiz merkezde yapılır, sonuç oradan izlenir. Edge AI’da ise analiz makinenin kendisinde yapılır; sonuç da makinenin yanında kalır.

Neden Bulut Değil, Makine?

İki büyük sebep var: gecikme ve maliyet.

Gecikme: Veriyi buluta göndermek bir süre alır. Veri gider, analiz edilir, sonuç geri gelir. Bu, birkaç saniye olabilir. Bir makinede, bu birkaç saniye, büyük bir kayıp olabilir. Edge AI’da ise analiz, makinanın kendisinde yapılır; gecikme neredeyse sıfırdır.

Maliyet: Her saniye milyonlarca veri noktası buluta gider. Bu veri, maliyetlidir. Edge AI’da ise, sadece gerekli veri gönderilir; geri kalanı makinada kalır. Bu, veri maliyetini azaltır.

Bizim makinemizde, Edge AI ile veriyi makinada analiz ettik. Ve gecikme ile maliyeti azalttık.

Gerçek Sahadaki Deneyim

Bir makinenin titreşimini analiz etmek istedik. Eski usule göre titreşim sensöründen veriyi buluta gönderirdik. Edge AI ile ise veriyi makinenin yanındaki bir cihazda analiz ettik.

Bu cihaz, titreşim verisini analiz eder, bir hata varsa, makinaya uyarı verir. Yani, makinanın rulmanı bozuluyorsa, cihaz, rulmandaki değişimi yakalar ve makinaya “rulman bozuluyor” der.

Bizim makinemizde, Edge AI ile rulman hatasını yakaladık. Ve makineyi planlı bir bakım için durdurduk. Bu, acil bir durdurmadan çok daha ucuzdu.

PLC ile Edge AI: Nasıl Birlikte Çalışır?

Edge AI cihazı, PLC ile birlikte çalışabilir. Yani, Edge AI cihazı, makinanın sensörlerinden verileri alır; analiz eder; sonucu PLC’ye gönderir. Ve PLC, sonucu kullanarak makineyi kontrol eder.

Bizim makinemizde, Edge AI cihazı, PLC ile bağladık. Ve Edge AI’ın verdiği uyarıyı, PLC kullanarak makineyi durdurduk. Bu, Edge AI’ın sahadaki gerçek kullanımıydı.

Zorluklar

1. Veri kalitesi: Edge AI, kaliteli veri gerektirir. Gürültülü veri, yanlış analiz yapar.
2. Hesaplama gücü: Edge AI, hesaplama gücü gerektirir. Makinenin yanında, yeterli hesaplama gücü olan bir cihaz gerekir.
3. Model eğitimi: Edge AI, bir model gerektirir. Bu model, makinanın sağlığını analiz etmek için eğitilmelidir.

Bizim makinemizde, bu üç zorluğu aşmak için, yeterli hesaplama gücü olan bir cihaz kullandık. Ve modeli, makinanın gerçek verileriyle eğittik.

Rulman Arızasını Yakalama Anı

Edge AI, analizini makinenin kendi yanında yapar; gecikme ve veri maliyeti düşer, PLC ile de kolkola çalışır. Ama üç şartı atlamamak gerekir: veri kalitesi, hesaplama gücü ve model eğitimi. Bizim makinemizde rulman hatasını Edge AI yakaladı; makineyi planlı bakım için durdurduk. Arıza, arıza olmadan bitti.