Yapay zeka maliyet hesaplamayı bir dakikaya indiriyor

Boğaziçi Üniversitesi Veri Bilimi ve Yapay Zeka Enstitüsü öğretim üyeleri Doç. Dr. Şener Özönder ve Dr. Öğr. Üyesi Hüseyin Oktay Altun’un yürütücü, İstanbul Ticaret Üniversitesi Öğretim Üyesi Doç. Dr. Berk Ayvaz’ın da danışman olarak yer aldığı “Teknik Resimden Yapay Zeka Destekli Maliyet Tahmini Yazılımı Geliştirme Projesi” işletmelerin üretmeyi planladığı ürünler için maliyet tahmini ve uygun fiyatlandırma politikası belirleme süreçlerinin makine öğrenmesi ile hızlandırılmayı hedefliyor. TÜBİTAK’ın rekabetçi programları arasında yer alan TÜBİTAK 1711 Yapay Zeka Ekosistem Çağrısı tarafından desteklenecek projenin 18 ay süreceği bilgisini paylaşan Dr. Öğr. Üyesi Hüseyin Oktay Altun proje fikrinin ortaya çıkış sürecini şöyle ifade etti: “Şirketlerin ürettikleri ve üretecekleri ürünlerin fiyatlarını belirlemeleri uzun zaman alabiliyor. Bununla birlikte hatalı maliyet analizleriyle ortaya çıkan fiyat teklifleri de şirketleri mali açıdan olumsuz etkiliyor. Geliştirdiğimiz yazılım bu işi makine öğrenmesine bırakıyor. Böylece mali zarar ve zaman kaybının azaltılması da mümkün hale geliyor.”

Projeyle geliştirilen yazılımın fiyat belirlemesi için şirketin ilgili tüm verilerinin yapay zeka algoritmalarıyla çözümleneceğini söyleyen Dr. Öğr. Üyesi Altun şöyle devam etti:

“Yazılım şirketin yeni veya halihazırda pazarda yer alan ürünü için yapmak istediği maliyet tahminini firmada bulunan ürünlerin teknik resimlerini inceleyerek otomatik olarak yapacak. Makine öğrenmesi sayesinde üretim süreçlerinin gelişmesi sağlanacak. Bu çözüm şirketlere yol gösterecek, karar alma süreçlerini de hızlandıracak.”

10 gün sürüyordu

Boğaziçi Üniversitesi Veri Bilimi ve Yapay Zeka Enstitüsü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Şener Özönder de TÜBİTAK 1711 Yapay Zeka Ekosistem Çağrısı’nın Türkiye’de hem derin teknoloji alanında faaliyet gösteren girişimlerin ürün geliştirmesi hem de kamuda ve özel sektörde yapay zekâ temelli etkin çözümlere olan ihtiyacın giderilmesi açısından çok kritik rol üstlendiğini anlattı. Geliştirilecek makine öğrenmesi destekli yazılım için kurulan iş birliği hakkında da şunları söyledi:

“Bu benim de öğretim üyesi olduğum Veri Bilimi ve Yapay Zeka Enstitüsü’yle girişimim ArtificaX Bilişim ve geliştirdiğimiz yazılımın müşterisi olacak araç yönlendirme ve süspansiyon parçaları üreten Teknorot’ın ortak üniversite-sanayi iş birliği projesi olacak. Hedefimiz üretim aşamasında ve maliyet tahmininde kullanılan parçalara ait teknik resimlerden geometri, metin ve parça görsellerini aynı anda işleyecek çok kipli (multimodal) bir makine öğrenmesi algoritması geliştirmek. Bu algoritmanın gömülü olduğu yazılım işletmenin ERP sisteminden üretilecek ürünün teknik resmini çekecek. Yapay zekâ algoritması ile maliyet tahmini, enerji kullanımı, üretim süresi ve karbon salınımı gibi nicelikleri tahmin edecek ve sonuçları yine ERP sistemine geri iletecek. Normalde manuel olarak 10 gün kadar süren maliyet tahmini analizleri 60 saniyeye indirilecek.”

Teknik resmin olduğu her alanda kullanılacak

Buradaki amacın hem işletmenin bu süreçlerdeki maliyetini düşürmek hem de hızlı maliyet tahmini ve müşteri teklifi oluşturma ile işletmenin global rekabetçiliğini artırmak olduğunu belirten Özönder “Geliştirdiğimiz yazılım, otomotivden havacılığa kadar üretimde teknik resmin kullanıldığı her endüstri için fayda üretecek” dedi.

Yapay zeka Harvard’a girebildi mi: ChatGPT’nin başvuru mektubunu uzmanı değerlendirdi