Günümüzde görüntüleme teknolojileri ve makine öğrenmesi, otomotiv sektöründe giderek daha fazla yer buluyor. Bu uygulamalar genellikle kalite kontrolü gibi sorunları teşhis etmek için kullanılıyor. Örneğin, birkaç yıl önce haberini yaptığımız ve lastiklerdeki kusurları tespit eden bir kamera tabanlı sistem, araç kiralama firmaları tarafından kiracıların lastik jantlarındaki çizikler için ücretlendirilmesiyle gündeme gelmişti. Genel Motors'un (GM) CT tarayıcılarını kullanması, tıbbi teknolojinin başka bir sektöre akıllıca uyarlanması gibi görünüyor ve müşteri istismarı gibi endişeleri daha az barındırıyor.
GM'nin otomotiv sektöründeki diğer bazı kararlarını bir kenara bırakalım. Belki sevdiğiniz bir markayı sonlandırması, Corvette farlarının şeklini değiştirmesi veya 2024 yılından itibaren elektrikli araçlarından Apple CarPlay ve Android Auto'yu kaldırma kararı sizi üzmüş olabilir. Bunlar haklı nedenler olsa da, şirketin mühendislerinin ne kadar yaratıcı olduğu gerçeğini değiştirmez. Hatta bu yaratıcılık, şirketin bazı şeyleri olumsuz yönde değiştirmesiyle daha da belirginleşiyor.
GM'nin üretim mühendisliği yönetici direktörü Ed Duby'ye göre, şirket ilk olarak geliştirme sürecinde döküm parçaların iki boyutlu kalite kontrolü için X-ışınlarını kullanmaya başladı. Duby, "İnsanlarda olduğu gibi, X-ışını ve CT taraması düşündüğünüzde, aslında ameliyata gerek kalmadan bir şeyi teşhis etmeye çalışıyorsunuz. Biz de dökümlerimizle aynı şeyi yapmak istiyoruz," şeklinde konuştu.
Duby, "Bu aracı, kusurların nerede olduğunu görmek, süreçlerimizi değiştirmek ve böylece üretimde kusurlarla uğraşmak zorunda kalmamak için kullanmaya çalışıyoruz," dedi. Eskiden kusurlu parçaları görmek için onları keserek incelemek gibi yıkıcı test yöntemleri kullanılıyordu.
Ancak bu zahmetli ve zaman alıcı bir süreçti. Duby'nin belirttiğine göre, geliştirme sırasında parçaların 3D görüntülenmesi için CT tarayıcılarının kullanılması, ilk seferde kaliteyi yüzde 90 oranında artırdı ve geliştirme süresini üçte bir oranında azalttı.
Veri setlerinin kalite kontrol kontrollerinin ötesinde de bir değeri bulunuyor. GM'nin küresel üretimden sorumlu kıdemli başkan yardımcısı Mike Trevorrow, "Ne kadar az fiziksel işlem yaparsak, matematiksel modelleme ile o kadar çok şey yapabiliriz, simülasyonlarla o kadar çok şey yapabiliriz, topladığınız veri miktarı o kadar artar," dedi. "100 yıldır bu işi yapan bir şirketiz. Denediğimiz her şeyin tüm verilerini topladığımızı dilerdik, bu da yapay zeka gibi yeni teknolojilerin bize daha iyi tahmin yetenekleri sunmasını sağlardı."
