Yapay zeka, yalın yönetim ve enerji verimliliği

Yapay zekanın hızlı ve doğru veri analiz edebilme, otomasyon, personalizasyon, risk azaltma, verimlilik artışı, zaman tasarrufu, çoklu dil desteği ve daha birçok gelişmiş özellikleri sayesinde hayatımızda yer alan bir çok kavramın sınırları genişlemiştir.

Yalın Yönetim öğretileriyle incelendiğinde, genellikle üretim tesislerinde yüzde 35 ile yüzde 75 oran aralığında katma değer yaratmayan işlem adımları mevcuttur. Bu tarz israf adımları ürün standart sürelerine dahil edildiği için çevrim sürelerinin yüksek olmasına neden olur. Çevrim sürelerinin yüksek olması, başta kapasite planlama olmak üzere tüm bütçe dağılımlarının hatalı bir şekilde yapılmasına yol açar. Bununla birlikte verimlilik sonuçları da tam olarak doğruyu yansıtmaz. Hatta bu durum ürün maliyetlerinin yüksek hesaplanmasına, piyasada rekabet hususunda avantajın kaybedilmesine ve bunun gibi pek çok probleme yol açarak muhtelif iş geliştirme süreçlerini olumsuz noktalanmasına neden olabilir.

Günümüzde birçok firma Yalın Yönetim dönüşümünü başlatarak sadece birkaç yıl içerisinde hâlihazırda kullanılan kaynaklardan daha azı ile ortalama olarak aşağıdaki avantajları elde etmeyi başarmıştır.

"Sevkiyat Performansında yüzde 25 artış, Stok Devir Hızında yüzde 35 iyileşme, Verimlilik Oranlarında yüzde 25 artış, Hurda Oranlarında yüzde 25 azalma, Alan Kullanımında yüzde 30 iyileşme"

Bu kazançlar muazzam gibi görünse de, yapay zeka kullanımının yaygınlaşmasıyla birlikte, Taiichi Ohno’nun öğretileri de farklı bir boyut kazandı.

Örneğin yapay zekanın;

"Hattaki duruş sürelerini ve nedenlerini analiz ederek, iyileştirme önerileri sunup, bu duruş sürelerini yüzde 30-40 a yakın azaltabilmesi,

Değişken ve sabit taleplere yönelik analizler yaparak bir yöntem geliştirmesi, bunun sonucunda da envanter yönetiminde yüzde 25-30 e varan iyileşme sağlayabilmesi,

Görüntü işleme teknolojileri vasıtasıyla topladığı verileri işlemesi sonucu, 5S çalışmalarında yüzde 15-20 ye yakın verimlilik artışı sağlayabilmesi,

Makine öğrenme algoritmalarını kullanarak, değer akışı haritalama sürecini optimize edecek şekilde tespitler yapması ve öneriler sunması sonucu israfları yüzde 25-30 a yakın azaltabilmesi,

Veri madenciliği ve makine öğrenmesi algoritmaları ile eski verilerden yararlanarak kaizen önerilerinin doğruluğu ve etkinliğini yüzde 20-25 e yakın arttırabilmesi gibi birçok örnek bu yeni boyutun önemi ve büyüklüğünü gözler önüne sermektedir."

Yapay zekanın katkıda bulunduğu ve uygulanabilirliğini arttırdığı bir diğer alan ise Enerji Yönetimi'dir (Verimliliği).

Standart metotlarla bile standart tesislerde 1-2 yıl içerisinde enerji verimliliğinde yüzde 15-30 oranında artış gözlemlenebiliyorken, bu oran yapay zekânın devreye girmesiyle yüzde 30-45’lere kadar yükselebilmektedir.

Yapay zeka ile enerji verimliliği artışının en belirgin uygulama örnekleri içerisinde;

"Enerji Sistemlerinin Optimize Edilmesi

Endüstriyel Proseslerin Düzenlenmesi

Akıllı Tesis Yönetimi

Talep ve Yanıtların Frekans Düzenlemesi

Otomatikleştirilmiş Edilmiş Enerji Denetimleri ve İyileştirme Önerileri, mevcuttur."

Özet olarak İşsizlik Artışı, Güvenlik Sorunları, Bireysel Gizlilik, Sosyal Dengesizlik, Etik Sorunları vb. dezavantajlarına rağmen, yapay zekanın etkin kullanılması sonucu hayatımızda bir çok alanda verimlilik artışı yaşanmaya devam edebilecektir.

Makalemi, beni her okuduğumda kendime getiren ve sürekli iyileşme zihniyetimi diri tutan Shigeo Shingo’nun sözü ile sonlandırmak istiyorum:

"İyileştirme yapmaya zamanınız mı yok? Genellikle çok meşgul olan ve iyileştirmek için zamanı olmayan yöneticilerle karşılaşıyorum. Onlara diyorum ki, bakın öldüğünüzde ya da firmanız battığında meşgul olmaktan kurtulacaksınız"