Giriş
Kimya ve yağlama sektörlerinde Ar-Ge, dijital dönüşümle birlikte evrim geçirmektedir. Büyük veri analitiği, yapay zeka (YZ) ve makine öğrenimi (MÖ), ürün geliştirme sürecini hızlandıran ve optimize eden araçlar olarak öne çıkar. Özellikle karmaşık formülasyon süreçlerinde YZ modelleri; baz yağların, katkı maddelerinin ve deneysel verilerin analiziyle optimal çözeltileri belirler. Bu sayede geleneksel deneme-yanılma süreçleri minimize edilerek inovasyon süresi kısaltılırdincerates.competro-online.com. Örneğin, lojistik greasing gibi saha uygulamalarının hata maliyetleri düşünüldüğünde, proaktif bakım ve tahmin modellerinin önemi daha da artmaktadır.
Gelişme
YZ destekli Ar-Ge’de kullanılan yöntemlerden biri sinir ağlarıdır. YZ algoritmaları, laboratuvar verilerini işleyerek farklı formülasyonların performansını tahmin edebilirdincerates.com. Shell ve ExxonMobil gibi şirketler, veriye dayalı formülasyon platformlarıyla termal stabilite, aşınma direnci ve yağ ömrü gibi kriterleri dengelerdincerates.com. Gerçek zamanlı sensörlerden gelen verileri analiz eden yapay zeka sistemleri, bakım zamanlamasını optimize ederek ekipman arızalarının önüne geçer. Örneğin SKF’nin akıllı yağlama sistemi, hareketli parçaların titreşim ve sıcaklık verilerini yorumlayarak yağlama ihtiyacını öngörür; böylece gereksiz yağlama ve beklenmedik arızalar önlenirdincerates.com. Bu sayede hem işletme maliyetleri düşer hem de yağlama kaynaklı arızaların %75’e varan onarım maliyeti payı azaltılabilirpetro-online.com. Ayrıca YZ, denetimli öğrenme algoritmalarıyla malzeme yapısını ve performansı ilişkilendirerek yeni katkı maddelerinin keşfini kolaylaştırmaktadır.
Sonuç
Kimya ve madeni yağ endüstrisinde Ar-Ge dijitalleşmesi, sürdürülebilir inovasyonu hızlandırmaktadır. Yapay zeka destekli formülasyon ve bakım çözümleri, kaynak kullanımını optimize ederken performansı artırır. Uzun Ar-Ge döngülerinin kısalması, rakiplerin önüne geçmek için kritik bir avantaj sağlar. Güncel gelişmeler ışığında, YZ ve MÖ yöntemlerinin laboratuvar ve üretim verilerini entegre ederek sürekli öğrenen bir süreç oluşturması beklenmektedir. Bu da yenilikçi ürünlerin daha çevreci ve ekonomik olmasını sağlayacak, Endüstri 4.0 trendleriyle uyumlu bir Ar-Ge ekosistemi yaratacaktır.
Kaynakça: Dincer, A. (2024). AI-Designed Lubricants: Formulating the Future. Dinçer Ates Blog. [https://dincerates.com/…]dincerates.comdincerates.com; Shah, R., & Chen, W. (2024). Using Artificial Intelligence (AI) to improve lubricant technology. Petro Online.petro-online.com; Xtalks. (2023). AI-Enhanced Specialty Chemicals Product Development. [xtalks.com].
