Loading

Gözlemlenebilir fabrikalar kuruyorum.

KIT'te mühendis ve araştırmacı; endüstriyel sistem mimarlığına doğru çalışıyorum.

Çalışmam, çoğu endüstriyel yapay zekanın başlayamadığı yerde başlıyor: sınırlı dijital altyapıya sahip fabrikalarda. Üretimi gözlemlenebilir, sürdürülebilir ve uyarlanabilir çıkarıma hazır hale getiren sensör, veri ve yazılım katmanlarını tasarlıyorum.

Keşfet

01 · gözlemlenebilirlik

Minimum uygulanabilir gözlemlenebilirlik

Bir fabrika yapay zeka yerlisi olmadan önce, ne olduğunu güvenilir biçimde izleyebilmelidir. Bir üretim hattını gözlemlenebilir kılacak en küçük işe yarar sensör, manuel kontrol noktası, olay akışı ve süreç kaydı katmanına odaklanıyorum.

İlk kilometre taşı otomasyon değildir. Ne olduğunu, üzerinde akıl yürütecek kadar iyi bilmektir.

02 · omurga

Güvenilir endüstriyel veri altyapısı

Düşük dijital olgunluğa sahip fabrikaların çoğu önce yeni bir panele ihtiyaç duymaz. Zaman damgalarına, kimliklere, şemalara, doğrulamaya, depolamaya ve sahipliğe ihtiyaç duyar: ham faaliyeti kullanılabilir veriye dönüştüren sessiz altyapı.

Verisine sahip olan fabrika, hafızasını kopuk araçlardan kiralamadan sürecini iyileştirebilir.

03 · mimari

Bakımı sürdürülebilen sistemler

Bilinçli olarak sistem mimarlığına ve uzun vadeli bakım sorumluluğuna doğru ilerliyorum: bir üretim şirketinin pilot bittikten sonra da kullanabileceği yazılım, altyapı ve işletim rutinleri tasarlamak.

İşin gerçek operatörlere, gerçek siparişlere ve gerçek bakım sınırlarına dayanması gerekir.

04 · çıkarım

Belirsizlik farkındalığı olan üretim modelleri

Fabrika gözlemlenebilir olduğunda araştırma alanı açılır: süreç rekonstrüksiyonu, olasılıksal durum kestirimi, belief propagation, uyarlanabilir çıkarım, dünya modelleri ve eksik endüstriyel veriyle karar desteği.

İleri yapay zeka, ancak üretim sisteminin üzerinde akıl yürütebileceği yapılandırılmış bir gerçekliği olduğunda anlamlı olur.

05 · pratik

Gerçek fabrikalarla taşınan araştırma

KIT akademik ortamı sağlıyor; Skytex Georgia ise gerçek bir üretim doğrulama ortamı sağlıyor. Şirket çalışması araştırmadan ayrı değil. Yöntemlerin pratikte dayanıp dayanmadığını test eden araç.

Araştırma teknolojiyi üretir, pilotlar doğrular, şirket ise onu endüstriye taşır.

01 / 05

Konumlandırma

Mühendis, araştırmacı ve yetişmekte olan sistem mimarı.

Endüstriyel yazılım mühendisliği ile uygulamalı araştırmanın sınırında çalışıyorum. Odağım, düşük dijital olgunluğa sahip üretim ortamlarının zaten temiz gerçek zamanlı veriye sahipmiş gibi davranmadan nasıl gözlemlenebilir, veri odaklı ve sonunda uyarlanabilir hale gelebileceği.

  • KITAkademik çerçeve metodoloji: manuel fabrikaları gözlemlenebilir üretim sistemlerine dönüştürmek.
  • pratikPratik çerçeve sürdürülebilir altyapı: gerçek ekiplerin kullanabileceği sensörler, veri hatları, yazılım ve işletim rutinleri.

Nasıl başlar

Tüm bir yapay zeka fabrikasıyla değil, tek bir üretim hattıyla başla.

İlk araştırma pilotu doğrulanabilecek kadar dar olmalı. Bir iş akışı, bir hat, bir olay kümesi. Süreci haritala, önemli olanı enstrümante et, eksik ve gürültülü veriyi dürüstçe yakala, sonra üretim durumunu yeniden kur.

  • 01 mapGerçek süreci tanımla: işler, makineler, operatörler, malzemeler, kontrol noktaları, gecikmeler ve arıza biçimleri.
  • 02 observeSensörler, manuel girişler, zaman damgaları, kimlikler ve doğrulamayla minimum uygulanabilir veri katmanını kur.
  • 03 inferOluşan izleri analitik, izleme, olasılıksal durum kestirimi ve sonunda karar desteği için kullan.

Uzun yay

Kağıt iş akışlarından uyarlanabilir endüstriyel sistemlere.

Uzun vadeli hedef, kaosun üzerine parlak bir yapay zeka katmanı koymak değil. Veri toplama, süreç bilgisi, belirsizlik farkındalığı olan çıkarım ve endüstriyel ajanların aynı temelden büyüyebildiği bakımı yapılan bir sistem mimarisidir.

  • nowDüşük dijital olgunluğa sahip üretim için gözlemlenebilirlik ve güvenilir veri yakalama kur.
  • nextGerçek fabrika izleri üzerinde izleme, süreç analitiği ve belirsizlik farkındalığı olan modeller geliştir.
  • laterGerçek bir işletim zemini üzerinde uyarlanabilir karar desteğine, dünya modellerine ve endüstriyel ajanlara ilerle.
Doğrulama Ortamı

Batumi Socks | Skytex Georgia

aktif

Skytex Georgia, düşük dijital altyapıya ve çoğunlukla manuel iş akışlarına sahip gerçek bir nakış üretim ortamı. Bu yüzden araştırma hedefim için güçlü bir doğrulama ortamı: bir fabrikayı kağıt tabanlı operasyondan gözlemlenebilir, sürdürülebilir ve sonunda yapay zeka yerlisi bir üretim sistemine dönüştürmek. Mevcut çalışma, ürün ve toptan satış yazılımını ilk sahip olunan dijital işletim katmanıyla birleştiriyor.

1 hatminimum uygulanabilir gözlemlenebilirlik hedefi
15 smüşteri fikrinden yapay zeka ürünü konseptine
0 → 1kağıt iş akışlarından sahip olunan veri altyapısına

Araştırma ve mimari

sıradaki

Bu çalışmanın pilot altyapıdan bakımı sürdürülebilen endüstriyel sistemlere olgunlaşabileceği danışmanlar, işbirlikçileri ve üretim ortamları arıyorum. Bu sizin çalışmanızla kesişiyorsa bana yazın.

© 2026 Alper Sarıtaş