Incheon Havalimanı’nın ikinci terminalinde bagaj makinelerini izlemek için makine öğrenmesi kullanılmaya başlandı. Algılayıcılardan gelen verilerle çalışan sistem, donanımın durumunu derecelendirerek bakım ekibinin müdahale edeceği noktaları belirlemesine yardımcı oluyor. İşletme, arıza sonrasında onarım yerine erken inceleme ve parça değişimini öne çıkarmayı, yolcuların bavullarının taşınmasında beklenmedik kesintileri azaltmayı ve ana parçaların daha uzun süre kullanılmasını sağlamayı amaçlıyor.
Yapay Zekâ··Öğle
Bagaj yoluna yerleştirilen algılayıcılar
Güney Kore’deki Incheon Uluslararası Havalimanı’nın işletmesi, ikinci yolcu terminalinde donanımın durumunu yapay zekâyla izlemeye başladı. Ekim ayının 26’sında çalıştırılan sistem 2 Kasım’da duyuruldu. Donanıma yerleştirilen algılayıcıların ölçümlerini inceleyen makine öğrenmesi yazılımı, olağan dışı işleyişi ve olası arızaları belirlemeye çalışıyor. İzleme kapsamına bavulları ayıran makineler, taşıma bantlarını hareket ettiren motorlar ve gelen yolculara bagajı ulaştıran teslim donanımı giriyor.[1], [2]
Bakım ekibine dereceli uyarı
İzleme ekranından yaklaşık 630 bagaj ayırıcısı takip edilebiliyor. Yeşil, olağan çalışma durumunu; sarı, dikkat gerektiren koşulları; kırmızı ise riski belirtiyor. Ekran, olağan dışı ölçümün olası nedenlerini de sunuyor. Bakım çalışanları bu bilgilerle sorun görülen makineleri inceleyebiliyor veya donanım bozulmadan parçaları değiştirebiliyor. İşletme, böylece onarıma başlamak için parçanın kırılmasını ya da arızanın ortaya çıkmasını bekleyen uygulamadan uzaklaşmayı hedefliyor.[1]
Bagaj taşımada daha az kesinti hedefi
Havalimanı işletmesi, önleyici bakımla bagaj akışının daha düzenli sürmesini amaçlıyor. Makinenin beklenmedik biçimde durması, bavulun ayırma düzeneği, uçak ve teslim noktası arasındaki hareketini kesintiye uğratabiliyor. Erken müdahalenin parçaların ömrünü uzatması, plansız duruşları ve gereksiz bakım giderlerini azaltması bekleniyor. Operasyonlardan sorumlu yönetici Cho Yong-su, yolculara kolaylık sağlamak ve işletmenin kararlılığını artırmak için sayısal teknolojileri kullanmayı sürdüreceklerini belirtti. Bunlar, işletmenin yeni uygulamaya bağladığı beklentiler.[1]
