Dijital ikizler ve daha yeşil, daha güvenli bir sanayi sektörüne geçiş

Silicon Republic muhabiri Laura Varley ile yaptığı röportajda, Samp’ın CTO’su ve kurucu ortağı Shivani Shah, yapay zeka araştırmalarından endüstriyel inovasyona uzanan yolculuğunu anlattı. Hindistan doğumlu olan Shah, Fransa’da yapay zeka ve makine öğrenimi alanında yüksek lisans yaptıktan sonra Fransız Nükleer Araştırma Ajansı’nda doktora çalışmalarını tamamladı. Büyük veri ve makine öğrenimi alanındaki uzmanlığı, onu büyük veri kümelerini işlemek için çığır açan bir yaklaşım geliştirmeye yönlendirdi. Ancak, tutkusunun yapay zeka ile gerçek dünyadaki sorunları çözmek olduğunu fark etti ve bu da onu Laurent Bourgouin ile birlikte Samp'ı kurmaya yönlendirdi.

İkili, vizyonlarını, eski belgeler ve veri eksiklikleriyle boğuşan, eskiyen endüstriyel tesisleri modernize etme ihtiyacından yola çıkarak şekillendirdi. Shah, bu boşluğu doldurmak için yapay zeka ve 3D teknolojisinin potansiyelini gördü; bu sayede 3D taramalardan akıllı dijital ikizlerin otomatik olarak oluşturulmasını mümkün kıldı. Samp’ın Shared Reality çözümü, bu yapay zeka odaklı modelleri mühendislik planları ve gerçek zamanlı verilerle entegre ederek verimliliği, güvenliği ve sürdürülebilirliği artıran işbirliğine dayalı bir dijital çalışma alanı yaratıyor.

Shivani, dijital ikizlerin sadece bir teknoloji değil, endüstriyel varlıkların sürekli güncellenen, etkileşimli bir görünümünü sağlamak için yapay zeka, gerçeklik yakalama ve gelişmiş web araçlarını bir araya getiren stratejik bir çerçeve olduğunu açıkladı. Bunun, operasyonları optimize ederek, enerji verimliliğini artırarak ve sürdürülebilir karar almayı destekleyerek endüstrilerin net sıfır hedeflerine geçişine nasıl yardımcı olabileceğini vurguladı.

Samp CTO and co-founder, Shivani Shah

Sürdürülebilirliğin ötesinde, Shared Reality güvenlik konusunda da hayati bir rol oynuyor. Shivani, hatalı teknik belgelerin ciddi risklere yol açabileceğini vurguladı; ancak yapay zeka destekli modeller, ekiplerin kilitleme-etiketleme gibi bakım süreçlerini dijital olarak simüle etmelerine olanak tanıyarak insan hatası olasılığını azaltıyor. Bu proaktif yaklaşım, daha güvenli operasyonları garanti altına alıyor ve arıza sürelerini en aza indiriyor.

AI inovasyonunun hız kazanmasıyla birlikte Shivani, verimlilik, güvenlik ve sürdürülebilirliği artırmak için AB'nin AI destekli endüstriyel çözümlere yaptığı yatırımın arttığını belirtti. Endüstriyel tesislerin yakında tamamen veri odaklı hale geleceğini ve AI'yı öngörücü bakım, gerçek zamanlı izleme ve daha akıllı karar verme süreçlerinde kullanacağını öngördü. Endüstrinin gelişmesiyle birlikte, daha güvenli, daha verimli ve geleceğe hazır endüstriyel ortamlar yaratmak için modern dijital araçları benimsemenin önemini vurguladı.

19 Şubat 2025 tarihinde Laura Varley tarafından yayınlanan röportajın tamamını okumak için Silicon Republic sitesini ziyaret edin.

Daha fazla keşfet

Otomatik Mekansal Etiketleme

P&ID Validator algoritması, 3B taramada P&ID’de bulunmayan bir hat içi vana veya bağlantı kolu ile karşılaştığında, sistem derhal bir “as-built” uyuşmazlığı işaretler.
Mühendisler daha sonra doğrudan platform içinde P&ID Redlining özelliğini etkinleştirebilir, belgelenmemiş bileşeni çizebilir, yeni 2D grafiği 3D nokta kümesine bağlayabilir ve tesisin ana çizimlerini güncellemek üzere denetlenebilir bir mühendislik paketi (PDF/PNG) dışa aktarabilir.

Çevrimiçi Seminer: Otomatik Mekansal Etiketleme

Shared Reality’nin, boru devrelerini ve korozyon döngülerini anında görsel olarak ayırt etmenize nasıl yardımcı olduğunu ve mühendislik verileriyle sahadaki uygulama arasındaki boşluğu nasıl kapattığını keşfedin.

Yukarı Çık
Logo Samp