Retmes AI Nedir?
Retmes AI Yapay zeka projelerini veri toplama, analiz, modelleme ve model çıktılarının alınacağı dört başlıkta toplarsak Retmes AI sizlere bir yapay zeka projesinin tüm aşamaları için kapsamlı uçtan uca bir platform sunar. Retmes AI özellikle üretimde yapay zekanın kullanılması için oluşturulmuş bir yapay zeka platformudur. Retmes AI ile üretimden veri toplama süreçlerini insandan bağımsız, verinin üretildiği kaynaktan otomatik olarak toplayabilirsiniz. Toplanan verileri analiz edebilir ve yapay zeka projeniz için en uygun modeli eğitebilir veya modelinizin çıktılarını üretime entegre edebilirsiniz. Makine öğrenmesi(machine learning), derin öğrenme (deep learning) gibi yapay zekanın farklı yaklaşımları ile üretim sisteminizde verimliliğinizi arttırabilirsiniz. Kestirimci kalite uygulamaları ile olası kalite problemlerini önceden tespit edebilirsiniz ve kalitesizlik sorunu oluşmadan sisteminize müdahale edebilirsiniz. Kestirimci bakım uygulamaları ile kayıpları ve duruşları azaltabilirsiniz veya duruş olmaması için sisteminizde ki anomalileri tespit edebilirsiniz. Enerji üretim/tüketim sistemlerinizi yapay zeka ile modelleyip enerji verimliliğinizi arttırabilirsiniz. Yapay zeka ile proseslerinizi optimize edebilir ve verimli bir üretim için üretiminizi kontrol altına alabilirsiniz. Böylece Retmes AI ile büyük veriyi (Big Data) işleyerek ileri analitik yapay zekâ projeleri gerçekleştirmenin yolu açılmış olur.
Retmes AI Nasıl Çalışır?
Tasarım
Üretim sahasındaki problemlerin tespit edilmesi ve verilerin toplanıp Büyük Veri'nin oluşturulması.
Analiz
Büyük Veri'nin analiz, veri isetlerinin oluşturulup görselleştirilmesi.
Modelleme
Veri modellerinin oluşturulup eğitilmesi ve en iyi modelin belirlenip yayınlanması.
Entegrasyon
Testlerden sonra proje canlıya alınarak entegrasyon süreci tamamlanır.
Veri Toplama ve Büyük Veri
Problemin çözümü için üretime ait proses parametreleri, iş emirleri, duruşlar, kalite gibi problem çözümünde kullanılacak veriler Gateway, Akıllı Sensörler, Kablosuz Sensörler gibi IIoT donanımları ile toplanarak büyük veri oluşturulur.
Veri Analizi ve Modelleme
Retmes AI üzerinde toplanan veril Retmes AI üzerinde entegre olan analiz yazılımları ve teknolojileri ile de veri analizi yapılabilir veya Retmes AI harici kullanılan DSP platformlarında da analiz edilmesi için gerekli olan veri aktarımı veya analiz çıktıları Retmes AI ortamına entegrasyon servisleri ile entegre olabilir.
Veritabanı
Retmes AI üzerinde bulunan haberleşme protokolleri ile sahadan toplanmak istenilen verileri toplar veya elde mevcut veriler var ise bunlar için entegrasyon servisleri ile veriler istenilen veritabanı platformundan içeriye aktarılabilir.
Güvenli Veri Transferi
Retmes AI sisteminde toplanılan ve analiz edilen tüm veriler kriptolanarak işlenir.
Yüksek Verimlilik
Retmes AI, büyük veri analizleri ve derin öğrenme algoritmalarıyla, işletmenizde yüksek OEE oranı sağlar.
Tasarım
Problem Tespiti
Yapay Zekâ projelerinde yapılması gereken ve projenin yöntem ve yaklaşımlarının belirleneceği ilk adım problem tespiti ve problemi iyi anlamaktır. Problem tespiti ve problemi iyi anlamak çözümüne uygun araçların seçimi, verilerin toplanması, mevcut durum tespiti ve alınacak aksiyonların belirlenmesi için önceliklidir.
Veri Toplama
Problem tespiti ve problemin çözümüne ilişkin yapılacak ilk çalışma, uygun durum tespiti sonrası problemin çözümünde kullanılacak büyük verinin oluşturulmasıdır. Problemin çözümü için üretime ait proses parametreleri, iş emirleri, duruşlar, kalite gibi problem çözümünde kullanılacak verilerin ilgili üretim noktalarından veri toplama servisleri ve araçları ile toplanması gerekir ve/veya bununla birlikte elde bulunan mevcut veriler var ise tüm bu veriler bir araya getirilip büyük veri oluşturulur. Büyük Veri (Big Data) sayısal, imaj, ses, video, metin vs. gibi farklı formatlarda olabilir. Retmes AI üzerinde bulunan haberleşme protokolleri ile sahadan toplanmak istenilen verileri toplar veya elde mevcut veriler var ise bunlar için entegrasyon servisleri ile verileri istenilen veritabanı platformunda alır.
Analiz
Veri Analizi
Oluşturulan Büyük Veri (Big Data) ile problemin çözümüne ilişkin veriler üzerinde modelleme aşamasına geçmeden önce analiz çalışmaları yapılarak problem çözümünde kullanılacak veri setleri için model çalışmaları için uygun, temiz, kullanılabilir veri seti/setlerinin çalışması yapılır. Retmes AI üzerinde entegre olan analiz yazılımları ve teknolojileri ile de veri analizi yapılabilir veya Retmes AI harici kullanılan DSP platformlarında da analiz edilmesi için gerekli olan veri aktarımı veya analiz çıktıları Retmes AI ortamına entegrasyon servisleri ile içeriye aktarılabilir.
Veri Setlerinin Belirlenmesi
Veri Analizi ile birlikte model çalışmaları için kullanılacak veri setleri, modelleme için hazırlanır.
Veri Görselleştirme
Hazırlanan veri setlerinin, problem çözümünde kullanılacak model için daha iyi anlaşılması, değişkenler arasındaki ilişkilerin belirlenebilmesi için en uygun veri görselleştirme yöntemleriyle veriler görselleştirilir.
Modelleme
Model Yaratma
Model için hazırlanan veri seti/setleri uygun DSP platformaları ile Retmes AI içerisinde entegre şekilde model/modeller oluşturma çalışmaları yapılabilir veya tercih edilen bir DSP platformunda oluşturulmuş modeller Retmes AI sistemine entegre edilebilir.
Model Eğitme
Uygun DSP platformuna karar verdikten sonra eğitim modeli oluşturmak için toplanmış Büyük Veri içerisinden veri analizi safhasında hazırlanmış veri setimiz eğitim modeli için eğitim ve test verisi olarak kullanılarak eğitim modeli oluşturulur.
En İyi Model Seçimi
Yapay Zekâ projelerinde problem çözümüne ilişkin çok farklı yöntemler, algoritmalar ve yaklaşımlar geliştirmek mümkündür. Yapay Zekâ projelerinde problem çözümüne ilişkin Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme gibi farklı katmanlarda model çalışmaları, algoritmaları ve yaklaşımları ile modeller oluşturulabilir. Problem çözümüne en uygun model için farklı yaklaşımlar ile farklı modeller oluşturulabilir.
Model Değerlendirme
En iyi model seçimi için çözümde kullanılacak modele karar vermek için sahaya uygunluğu, problem çözümünde başarı oranı, teknik alt yapısı vs. gibi bir çok aşamada değerlendirme ve test çalışmaları sonucu problem çözümünde kullanılacak en iyi model seçilip karar verilir. Model değerlendirmesi sahadan gelecek sonuçlara veya olası değişiklikler ile tekrarlanıp yeni modeller oluşturma veya model iyileştirme çalışmaları yapılabilir.
Model Yayınlama
Problem çözümüne ilişkin sahada otonom bir yapı oluşturmak için otomasyon sistemleri, karar destek çözümleri gibi farklı süreçlerde kullanılmak üzere entegrasyon araçları ile modeller yayınlanır.
Entegrasyon
Saha Entegrasyonu
Sahadan toplanan canlı verilerin yayınlanmış modelimize girdi olarak tanımlanıp, model çıktılarının yapılan AI projesine göre çıktılarının alındığı aşamadır. Retmes AI sisteminin sahadan canlı topladığı veriler girdi olarak tanımlanıp yine Retmes AI üzerinden çıktılarının alındığı ve sistemin model çıktılarına göre davranışlarının tanımlandığı bu aşama, problem çözümünde AI modelimizin çıktılarına göre e-mail, sms, rapor gibi bilgilendirme, siren ile ışıklı-görsel uyarı araçları ile uyarı mekanizması, makine/hat/istasyon durdurma veya proses set değerlerinin değiştirilmesine kadar problemin çözümüne uygun model çıktıları uyarlama çalışmalarını içerir.
Canlıya Geçiş
Modelin sahaya entegrasyonu üzerine model çıktıları ve problem çözümüne ilişkin testler yapılarak AI modelimiz canlıya geçilir ve problem çözümü uçtan uca Retmes AI üzerinde veri toplanmasından, analize, model çalışmalarından, yayınlanma sürecine kadar Retmes AI üzerinden problem çözümü gerçekleştirilir.
