Şu an yaşadığınız diz ağrısının lise yıllarında katıldığınız spor takımı seçme elemelerinden kaldığını düşünebilirsiniz. Fakat insan vücudunun kas hücrelerini ortalama 15 yılda bir yenilediğini öğrendiğinizde, bu düşüncenizin sadece bir yanılsama olduğunu anlamanız uzun sürmeyecek. Aynı şekilde tendonlardaki, bağlardaki ve kıkırdaklardaki hücreleriniz de birkaç yıl öncekilerden tamamen farklı durumda olabilir.
Aynı durum ve sıklık makineler için de geçerli. Örneğin, enerji santrallerine elektrik üretmek için kullanılan birçok türbin de 30 yıllık resmi bir ömre sahip. GE’nin Küresel Araştırma Merkezi’nde (GRC) Yazılım Araştırması Başkan Yardımcısı olarak görevini sürdüren Colin Parris, bazı GE makinelerinin ise neredeyse bu ömürden iki kat daha uzun süre faaliyet gösterdiğini; hatta bir tanesinin 82 yıldır çalıştığını söylüyor: “Bu buhar türbinlerinin bazılarında neredeyse her parçayı değiştirdik; o dönemden kalan tek şey sadece kasanın çerçevesi olabilir.”
Makinelerin sonsuza kadar yaşaması, aslında Parris’in GRC’deki projelerinden birinin hedefi. Buradaki fikir, sahada tesadüf eseri karşılaşılan ve makinelerin çalışma ömrünü uzatan durumları tespit edip standart bir mühendislik prosedürüne dönüştürmek. Bu sadece makinelerin ömrünü uzatmakla kalmaz, aynı zamanda daha verimli çalışmalarını da sağlayabilir. Proje, üç önemli teknolojinin (bilgisayar simülasyonu, yapay zekâ ve 3D yazıcı) mühendislik ve bakım alanında yeni bir bakış açısıyla birleştirilmesini içeriyor.
Bilgisayar simülasyonu, yeni makinelerin tasarımında kullanılan yaygın bir araç. Ayrıca simülasyon, bozulduğu zaman mühendislerin neyin yanlış gittiğini anlamaları açısından makinenin yaşam döngüsü anlamında da önemli bir işleve sahip. Parris’in fikri ise makinelerin çalışma sürecini hem tasarım hem de olası problem analizini üstlenecek bir simülasyona yansıtmak. Parris, makinenin bilgisayardaki gerçekçi bir modeli olan simülasyon versiyonunu “dijital ikiz” olarak adlandırıyor. Böyle bir modele sahip olmanın en büyük avantajı ise, mühendislerin simülasyonu çalıştırarak belirli zamanlarda hangi bakımın yapılması gerektiğini tam olarak anlamalarına yardımcı olması. Parris bu modelin, makinenin zihnini canlı tutmakta önemli bir yol olduğunu söylüyor.
Örneğin, bir parça arızalanırsa veya değiştirilmesi gerekiyorsa, insanlar yedek parça üretmek için 3D yazıcıyı kullanabilirler. Ancak bundan daha fazlası için yalnızca makineleri düzeltmekle kalmayıp, aynı zamanda daha iyi ve daha özelleştirilmiş bir parça yapma fırsatını da değerlendirebilirler. Yapay zekâ ve özellikle makine öğrenimi, dijital ikiz projesinin önemli bir parçası. Parris ve meslektaşları, zaman içinde makinenin nasıl yıprandığına dair verileri toplamak için GRC’deki laboratuvarda bir gaz türbini üzerinde test yapıyorlar. Türbini yüksek ısı ve basınç altında çalıştırarak, normalde beş veya altı yıl süren operasyonları simülasyon içinde birkaç hafta içinde analiz edebiliyorlar. Makinelerin ultrason ve röntgen görüntülerini alarak minimal çatlaklar gibi aşınma belirtilerini ve diğer hasarları görebiliyorlar. Tüm bu veriler makine öğrenme algoritmasını besliyor ve bakım için en doğru zamanını öngörmek için kullanılabilecek. Parris şunları belirtiyor: “Normalde bir model, türbinin nasıl çalıştığını açıklar ancak her makine, zaman içinde birbirinden farklı sebeplere bağlı olarak performans kaybı yaşar. Biz de bu varlıklarınızın simülasyon ile mükemmel şekilde nasıl eşleşebileceğini anlamak için yapay zekâ makine öğrenimini kullanıyoruz.” (Kaynak: geturkiyeblog.com)
