持続可能な世界とより効率的な生産プロセスに向けて全速力で取り組みを続けるŞişecam の、人工知能と機械学習手法を使用したガラス色最適化プロジェクト (CROP) は、生産中に発生する色の問題を排除し、生産における廃棄率とそれに伴う炭素を削減します。排出量。
Şişecamがコチ大学、TÜBİTAK人工知能研究所、Analythinx Bilişim Hizmetleriとのコンソーシアムパートナーであるプロジェクトの範囲内で、色の違いを最小限に抑え、ガラス生産で起こり得る色関連の問題の根本原因を特定するためのインフラストラクチャが開発されます。人工知能モデルを使用して、迅速な解決策の提案を提供します。
ガラス業界の色の品質を向上させるために開発されたこのプロジェクトは、人工知能分野の技術と知識を生産に統合し、国家知識に貢献することを目的としています。
このプロジェクトは、最初の作業がシシェカム・エスキシェヒルのガラス製品工場で始まり、2年間続きます。
Şişecam がイノベーションと継続的開発に重視している価値を改めて示すプロジェクト完了後は、得られた情報を他の工場に転送することで大きな影響を与えることが期待されます。
