Çizim araması ortalama 4,5 dakika sürdü; yıllık iş yükünde yüzde 90 azalma tahmini

Kuken Industries’in Fukuoka fabrikasında denediği yapay zekâ destekli çizim arama sistemi, gerekli çizimi ortalama 4,5 dakikada buldu. Şirket, daha önce aramanın onlarca dakika ile bir saat arasında, kimi zaman da yarım güne kadar sürdüğünü belirtti.

Ortak geliştirme ortağı Recursive, ayın 4’ünde yayımladığı duyuruda deneme sonuçlarını paylaştı. İki şirket, Kuken Industries’in 70 yılı aşkın süredir biriktirdiği çizim ve teknik belgelerde arama yapıp bunları karşılaştıran sistemi OpenAI API’sinden yararlanarak geliştirdi.

Kullanıcılar çizim veya parça numarasını girebiliyor ya da parça listesi ile çizimlerin görselini veya PDF dosyasını yükleyebiliyor. Sistem, dosyalardan parça numarası ve biçim bilgilerini çıkararak ilgili çizimleri buluyor.

Sonuçlarda revizyon numarası farklı olan veya adlandırması küçük ölçüde değişen çizimler de aday olarak gösteriliyor. Web uygulaması, aday çizimlerin ilgili sayfalarını ve ön izlemelerini sunuyor.

Teknisyenler, kullanacakları çizimi seçmeden önce ekipman özelliklerini ve geçmiş parça değişim kayıtlarını kaynak belgelerle karşılaştırıyor. Sistem nihai çizimi kendisi belirlemiyor.

Geliştirilen araç, teslimat zamanına ve müşteriye göre ekipman özelliklerinin değişmesi sorununa odaklanıyor. Aynı model veya parça adıyla arama yapılsa bile farklı çizimlere ihtiyaç duyulabiliyor.

Çizimlerin dijitalleştirilmesi de arama sorununu tek başına çözmedi. Kullanıcıların aradıkları belgeyi bulabilmesi için parça adını veya numarasını ve dosyanın nerede saklandığını bilmesi gerekiyordu. Daha az deneyimli teknisyenler bu nedenle deneyimli çalışanlardan yardım alabiliyordu.

Recursive, önceki yılın verilerini temel alarak sistemin yıllık çizim arama iş yükünü yaklaşık yüzde 90 azaltabileceğini hesapladı. Ortalama 4,5 dakika deneme kullanımında ölçülen süreyi, yüzde 90 ise önceki yılın verilerine dayanan yıllık iş yükü tahminini ifade ediyor.

Sistem, çizim aramanın yanı sıra farklı belgeleri de karşılaştırabiliyor. Fabrika teknik bildirimleriyle genel görünüş çizimleri ve teslimat şartnamelerindeki model, ölçü ve açıklamaları inceleyerek olası farklılıkların bulunduğu bölümleri işaretliyor.

Genel görünüş çizimlerinde gerekli bir açıklamanın eksik olup olmadığı da kontrol ediliyor. Ancak sistem el yazısı notları veya yerleşim hatalarının tümünü bulamıyor; son kararı teknisyen veriyor.

OpenAI, ayın 9’unda yayımladığı müşteri örneğinde iki şirketin farklı yapay zekâ modellerinin bilgi çıkarma doğruluğunu ve maliyetini karşılaştırdıktan sonra OpenAI modelleri ile API’sini seçtiğini aktardı. Kuken Industries’in açıklamasına göre ayrı bir çizim karşılaştırma denemesinde, yapay zekânın sorunlu olarak işaretlediği maddelerin yaklaşık yüzde 90’ı gerçek uyumsuzluk çıktı. Şirket, aramalarda kazanılan zamanın yeni çalışanların eğitiminde ve mühendislik işlerinde kullanılabileceğini, çizimlerin uygulama üzerinden incelenmesinin de baskı maliyetlerini azaltabileceğini belirtti.

Yayımlanan bilgilerde deneme sayısı ve ölçüm yöntemi açıklanmadı; bağımsız bir doğrulama sonucu da paylaşılmadı. Bu nedenle ortalama arama süresi ile iş yükündeki azalma tahmininin dayanağı ve hesaplanma biçimi ayrı değerlendirilmelidir.

Kuken Industries ile Recursive, eski çizimler ve el yazısı notlardaki tanıma doğruluğunu artırmayı, güvenlik ve erişim izinlerini doğrulamayı planlıyor. İki şirket, sistemi 2026 içinde Fukuoka ve Chiba fabrikalarında tam olarak devreye almayı hedefliyor.