Mühendisliğin Geleceğini Endüstriyel Yapay Zekâ ile Şekillendirmek
Yapay zekâ, mühendislik ve üretimde hızla güvenilir bir iş ortağı haline geliyor. Daha geçtiğimiz yıl, birçok üretici bilgi boşluklarını kapatmak ve insan-makine etkileşimini güçlendirmek için büyük dil modellerini (LLM) kullanmaya başladı. Şimdi ise ajan tabanlı (agentic) yapay zekânın ortaya çıkışıyla birlikte, yapay zekâ sanayi üretimini daha da köklü bir şekilde dönüştürmeye ve sektörü ileriye taşıyacak yeni işlevlerin önünü açmaya hazırlanıyor.
Bağlamı Anlayan Modellerin İnşası
Siemens bir süredir “endüstriyel temel modeller” üzerinde çalışıyor. Genel amaçlı yapay zekâdan farklı olarak, bu modeller CAD dosyaları, simülasyon sonuçları ve doğrulama raporları gibi yapısal ve yapısal olmayan mühendislik verileri üzerinde eğitiliyor. Böylece mühendislik ve üretim dilini anlayabilen, bağlama duyarlı, geometriyi, tasarım amacını ve süreç verilerini yorumlayabilen bir yapıya kavuşuyorlar.
Bu modeller aynı zamanda müşteri özelinde fikri mülkiyet (IP) üzerinde de eğitiliyor. Böylece şirketler kendi tarihsel verilerini güvenli bir şekilde kullanabiliyor. Birçok firmanın onlarca yıllık 2D çizim ve ürün imalat bilgisi (PMI) şeklinde birikmiş verisi mevcut. Siemens’in yapay zekâ araçları bu verilerden öğrenerek otomatik notlar çıkarabiliyor, standart notları öngörebiliyor ve geometri üzerinden doğrudan PMI üretebiliyor. Müşteri verilerinin korunması için Siemens bu modelleri on-premises (şirket içi sunucularda) konumlandırıyor, böylece hem veri gizliliği sağlanıyor hem de özelleştirilmiş yapay zekâ çözümleri mümkün oluyor.
Tam anlamıyla eğitildikten sonra bu endüstriyel temel modeller, üreticilerin yalnızca 2D çizimler değil, aynı zamanda 3D çizimler de üretmesine imkân tanıyor. Bu esneklik, mühendislerin iş akışlarını hızlandırırken, sonraki süreçlerle uyumluluğu da korumasını sağlıyor.
Otomotiv, elektronik, yarı iletken ve medikal cihaz gibi sektörler şimdiden benzer yapay zekâ destekli araçları benimsemeye başladı. Özellikle otomotiv OEM’leri ve tedarikçileri, verilerin güvenliğini garanti eden on-premises dağıtım modelinden faydalanarak verimlilik kazanıyor. Elektronik ve yarı iletken şirketleri ise LLM’lerin kullanıcıları hızlıca adapte etme ve tekrarlayan tasarım görevlerinde destek olma yeteneklerinden yararlanıyor.
Yapay Zekâ Benimsenmesini Kolaylaştırmak
Yapay zekânın yalnızca büyük ölçekli işletmelere uygun olduğu varsayımının aksine, Siemens bu teknolojiyi küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ’ler) için de erişilebilir kılıyor. Çoğu KOBİ’nin özel bir veri bilimi ekibi bulunmadığından, Siemens kendi fikri mülkiyeti (IP) ve sektörün en iyi uygulamaları üzerine eğitilmiş kullanıma hazır yapay zekâ modelleri sunuyor. Bu sayede KOBİ’ler, kapsamlı özelleştirmeye ihtiyaç duymadan yapay zekâyı hızlı ve etkin bir şekilde benimseyebiliyor.
Yapay zekâ uygulamaları ise birtakım zorluklar barındırıyor—özellikle veri gizliliği, fikri mülkiyetin korunması ve regülasyon uyumu gibi alanlarda. Siemens, bu zorlukları açıklanabilir, izlenebilir ve mühendislik standartlarıyla uyumlu yapay zekâ kararları sağlayarak aşıyor. İnsan gözetimi merkezde kalırken, yapay zekâ bir “destek aracı” olarak konumlanıyor, bir ikame olarak değil. Siemens ayrıca, müşterilerin kendi özel yapay zekâ modellerini oluşturup devreye alabilmeleri için RapidMiner gibi araçlarla entegrasyon olanaklarını da araştırıyor.
Amaç, yapay zekâyı yalnızca güçlü değil, aynı zamanda pratik ve güvenli hale getirmek.
İleriye Bakış: Tasarım Ortağı Olarak Yapay Zekâ
Yapay zekâ artık bir deney değil—güvenilir bir tasarım ortağı. Siemens, yapay zekâyı iş akışlarına sorumlu bir şekilde entegre ediyor ve mühendislerin yaratıcılığı ile uzmanlığını yansıtan çözümler sunuyor. Pek çok sektörün önde gelen şirketleri, gelecekte daha gelişmiş ajan tabanlı (agentic) yapay zekâ araçlarının temelini oluşturacak endüstriyel temel modelleri şimdiden hayata geçirdi.
Gelecek çok net: şirketler, mühendisliğin her alanında verimliliği, yeniliği ve dönüşümü yönlendirmek için akıllı araçlardan faydalanacak.
