Metal Eklemeli İmalatta Yapay Zeka

Metal 3D Baskı olarak da bilinen Metal Eklemeli İmalat, metal parçaların katman katman üç boyutlu
olarak üretilmesini sağlayan yeni nesil üretim yöntemidir. Bu yeni nesil üretim yöntemlerinin en yaygın
ve dünyada kabul görmüş olan Seçici Lazer Ergitme (SLM), metal tozlarının lazer enerjisiyle seçici olarak
ergitildiği ve katmanlar halinde birleştirildiği bir yöntemdir.

Şekil 1. Seçici lazer ergitme yöntemiyle çalışan SLM Solutions NXG XII 600 12 lazerli makinesi tarama anı. (SLM Solutions)

Metal 3D Baskı olarak da bilinen Metal Eklemeli İmalat, metal parçaların katman katman üç boyutlu olarak üretilmesini sağlayan yeni nesil üretim yöntemidir. Bu yeni nesil üretim yöntemlerinin en yaygın ve dünyada kabul görmüş olan Seçici Lazer Ergitme (SLM), metal tozlarının lazer enerjisiyle seçici olarak ergitildiği ve katmanlar halinde birleştirildiği bir yöntemdir.

SLM teknolojisinin yanı sıra Elektron Işını Eritme (EBM), elektron ışını kullanarak tozları eriterek birleştirir. Doğrudan Enerji Biriktirme (DED), bir nozul veya enerji odaklama ile metal tozlarını eriterek parçaları oluşturan farklı teknolojiler arasında yer alır. Bu yöntemler, farklı endüstriyel uygulamalar için idealdir. Metal eklemeli imalat yöntemlerinde maliyetleri azaltmak, verimliliği artırmak ve son ürünün kalitesini iyileştirmek için süreç optimizasyonu üzerine çalışmalar yapılmaktadır. Bu noktada yapay zeka devreye girerek optimizasyonlar için gereken süreyi kısaltarak metal eklemeli imalat süreçlerinin iyileştirilmesini kolaylaştırabilir.

Eklemeli imalat ve yapay zekanın, iki endüstri 4.0 teknolojisinin, ortak şekilde kullanımını düşünmek çok heyecan vericidir. Eklemeli imalat endüstrisinde, yapay zeka kullanımı ve makine öğreniminin tahmin gücünden hali hazırda iki temel uygulamada yararlanılmaktadır. Bu iki temel uygulama; “gerçek zamanlı verilerin analizler edilerek hata tespit yapılması” ve “olası elimine edilebilecek hatalarda parçayı kurtarmak için gerçek zamanlı olarak baskı parametrelerinin optimize edilmesidir”. Bu ve birçok benzeri uygulamalarla birlikte eklemeli imalatta yapay zeka kullanımı gittikçe yaygınlaşmaktadır.

Yapay zeka, bilgisayar sistemlerinin insan benzeri zekaya sahip olma yeteneğini tanımlayan genel bir terimdir. Makine öğrenmesi ise bir bilgisayarın veri üzerinde otomatik olarak öğrenme yapabilmesini ve deneyimlerden bilgi çıkarabilmesini sağlayan bir daldır. Makine öğrenmesinin yapay zekanın bir alt alanı olduğunu anlayabiliriz. Bu yazıda yapay zeka olarak bahsedilen çalışmaların birçoğunun aslında makine öğrenmesi altında değerlendirmek daha doğru olacaktır ancak makine öğrenmesi popülerlik olarak yapay zekanın gerisinde kaldığından yazımızda bu çalışmaların bütünü yapay zeka olarak ele alınmıştır.

Metal eklemeli imalat yöntemlerinde yapay zekanın potansiyel kullanım alanlarından biri proses parametrelerinin optimizasyonlarıdır. Örneğin SLM yöntemi için lazer gücü, tarama hızı, tarama aralığı ve toz yatağı sıcaklığı gibi parametreler, son ürünün kalitesi üzerinde önemli etkilere sahiptir. Geçmiş baskılardan gelen verileri analiz ederek, makine öğrenmesiyle birlikte, üretilmesi istenen parça geometrisi için optimal işlem parametrelerini belirlenmesinde kullanılabilir. Aynı zamanda olası bir hata anında, parametrelerle hatanın düzeltilip düzeltilemeyeceğini saptayıp, düzeltmek için gerçek zamanlı parametreleri optimize edebilir. Bu konuda metal eklemeli imalat sektöründe çalışmalar sürmekte olup optimizasyon süreçlerini kısaltarak toplam baskı süresini azaltmaya, hatalı baskı sayısını azaltmaya ve son ürünün kalitesini artırmaya yardımcı olmaktadır.

Şekil 2. Lazer tarama ve toz serilme alanlarının gerçek zamanlı değerlendirilmesi. (Fraunhofer ILT)

Yapay zeka, mevcut parça tasarımlarının metal eklemeli imalat için optimize edilmesinde ve metal eklemeli imalata uygun parçaların tasarlanmasında kullanılabilir. Metal eklemeli imalat yöntemleri karmaşık yapıya sahip parçaların üretilmesini mümkün kılması sebebiyle mühendislere doğru yazılımlar kullandıkları takdirde farklı ve organik yapılarda tasarımlar yapabilme özgürlüğü sağlamaktadır. Parçaların hafifletilmesi, malzeme kullanımının optimize edilmesi veya performansın artırılması gibi hedeflerle tasarımlar yapılmaktadır. Yapay zeka, çeşitli analizler yaparak hangi noktalarda ağırlık azaltılması yapılabileceğini saptayıp iyileştirmeler yapabilir aynı anda üretim senaryolarını da düşünerek parça tasarımını üretim için de optimize edilmiş şekilde yapabilir.

Şekil 3. NASA tarafından yapay zeka kullanılarak tasarlanmış ve eklemeli imal edilmiş olan parçalar. (Henry Dennis, NASA)

Bir diğer yapay zeka potansiyel uygulama alanı ise kalite kontrol aşamasıdır. Geleneksel kalite kontrol yöntemleri zaman alıcı ve maliyetlidir. Yapay zeka, görüntü işleme ve derin öğrenme teknikleriyle birleştirilerek, baskı sürecine ilişkin verileri gerçek zamanlı analiz ederek, potansiyel kusurları tespit etmek için kullanılabilir. Hatalı bir durumun net şekilde tespit edilip imalatın o anda durdurulması dahi büyük kayıpların yaşanmasını engelleyebilir. Böylelikle parça kalitesini güvence altına alınırken kalite kontrol ihtiyaçları azaltılabilir.

Metal eklemeli imalat ekipmanlarının bakım stratejilerinin geliştirilmesi için de yapay zeka kullanılabilir. Ekipman üzerindeki sensörlerden gelen verileri analiz ederek, kritik hale gelmeden önce potansiyel sorunları tespit edebilir ve önceden bakım yaparak iş duruşunu önlemeye ve onarım maliyetlerini azaltmaya olanak tanır.

Yapay zeka düşünüldüğünde yalnızca mevcut teknolojilerle yapılabileceklerle sınırlamamak gerekir. Örneğin gelecekte yeni gelişecek bir teknolojinin mümkün kılmasıyla birlikte parça gereksinimlerine göre farklı malzemenin tüm özellikleri yapay zeka kullanılarak değerlendirilip, parçaya özel ve doğru malzeme karışımı elde edilebilir. Bu, parçalar gibi malzemelerin de gereksinimlere uygun olarak tasarlanmasına ve özelleştirilmesine olanak sağlayabilir.

Yapay zeka ve makine öğrenmesi, metal eklemeli imalat alanında birçok sorunun önüne geçerek devrim niteliğinde yenilikler yaratabilir. Yapay zekanın, metal eklemeli imalatta süreç parametrelerinin optimize edilmesi, olası hataların engellenmesi, parça kalitesinin güvence altına alınması gibi daha birçok konuda nasıl kullanabileceğini keşfettik. Yakın gelecekte teknoloji geliştikçe, yapay zekayla birlikte metal eklemeli imalattaki yenilikçi uygulamaların nasıl olacağını heyecanla bekliyoruz.

Ömer Faruk Kocaoğlu
https://www.linkedin.com/in/omerfkocaoglu/