Düşünen fabrika burada: Makineler artık kendilerini nasıl optimize etmeyi öğreniyor – Bosch'tan Siemens'e, Tesla'ya
Xpert ön sürümü
Dil seçimi 📢
Yayınlanma tarihi: 22 Eylül 2025 / Güncellenme tarihi: 22 Eylül 2025 – Yazar: Konrad Wolfenstein
Düşünen fabrika burada: Makineler artık kendilerini nasıl optimize etmeyi öğreniyor – Bosch'tan Siemens'e, Tesla'ya – Görsel: Xpert.Digital
Dijital ikizler ve benzerleri sayesinde makine arızaları geçmişte kaldı, maliyetler düştü, sıfır hata sağlandı - Bu yapay zeka dönüşümü Alman endüstrisini altüst ediyor
Bosch, Siemens'ten Tesla'ya: En akıllı fabrikalarda geleceğin üretimi böyle olacak
Sadece katı talimatlara göre çalışmakla kalmayıp, kendi kendine düşünen, öğrenen ve bağımsız olarak gelişen bir fabrika hayal edin. Bilim kurgu gibi görünen şey, yapay zekâ (YZ) sayesinde somut bir gerçeğe dönüşüyor ve montaj hattının icadından bu yana en büyük devrimi başlatıyor. Bu son derece bağlantılı ekosistemde, YZ merkezi beyin görevi görerek binlerce sensörden gelen muazzam miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak işliyor. Nesnelerin İnterneti (IoT), makineleri, ürünleri ve süreçleri sorunsuz bir şekilde birbirine bağlayan ve otonom iletişimi mümkün kılan sinir sistemini oluşturuyor.
Bu dönüşümün sonuçları şimdiden etkileyici ve kapsamlı: Öngörücü bakım, maliyetli makine arızalarını daha oluşmadan önlüyor. Yapay zeka destekli kamera sistemleri, kalite kontrolünü insanların ulaşamayacağı bir hassasiyetle gerçekleştiriyor ve hata oranlarını neredeyse sıfıra indiriyor. Akıllı algoritmalar enerji tüketimini optimize ederek şirketlere milyonlarca tasarruf sağlarken, dijital ikizler tüm üretim süreçlerinin tek bir fiziksel bileşen bile hareket ettirilmeden sanal olarak simüle edilmesini ve mükemmelleştirilmesini sağlıyor. Bu makale, öğrenen fabrikanın dünyasını derinlemesine inceliyor, 5G'den makine öğrenimine kadar temel teknolojileri açıklıyor ve Siemens ve Bosch gibi öncülerden somut örnekler kullanarak endüstriyel geleceğin bugün nasıl şekillendiğini gösteriyor.
İçin uygun:
Öğrenen bir sistem olarak fabrika – Yapay zeka endüstriyel üretimi devrim niteliğinde değiştiriyor
Endüstriyel üretim köklü bir dönüşümle karşı karşıya. Geleneksel üretim tesisleri bugüne kadar katı kalıplara göre çalışırken, günümüzün bağımsız olarak düşünebilen, öğrenebilen ve sürekli optimizasyon yapabilen akıllı üretim ortamları ortaya çıkıyor. Bu devrim, esas olarak yapay zekâ tarafından yönlendiriliyor ve Nesnelerin İnterneti ile birleşerek yeni bir üretim çağını başlatıyor.
Akıllı üretimin temelleri
Öğrenen fabrikaların temeli, farklı teknolojilerin birleştirilmesidir. Yapay zekâ, merkezi sinir sistemi gibi davranarak sensörlerden, makinelerden ve üretim süreçlerinden gelen sayısız veri akışını gerçek zamanlı olarak işler ve bunlardan akıllı kararlar çıkarır. Bu yapay zekâ sistemleri, insan uzmanların genellikle fark etmediği kalıpları tanıyabilir ve böylece önemli verimlilik iyileştirmeleri sağlayan optimizasyon potansiyelini ortaya çıkarabilir.
Nesnelerin İnterneti, bu akıllı sistemler için gerekli ağ altyapısını oluşturur. Sensörlerin, aktüatörlerin ve iletişim teknolojilerinin entegrasyonu, üretimin fiziksel dünyası ile dijital veri işleme arasında kesintisiz bir bağlantı kuran siber-fiziksel sistemler yaratır. Bu ağ, makinelerin ve sistemlerin birbirleriyle iletişim kurmasını, kendilerini izlemesini ve değişikliklere otonom olarak yanıt vermesini sağlar.
Sensör teknolojisi, fiziksel ve dijital dünyalar arasında önemli bir bağlantı görevi görmektedir. Modern üretim tesisleri, sıcaklık, basınç, titreşim, enerji tüketimi ve ürün kalitesi hakkında sürekli veri toplayan binlerce sensörle donatılmıştır. Bu sensör verileri, yapay zekâ tabanlı tüm optimizasyonların temelini oluşturur ve tüm üretim süreçlerinin gerçek zamanlı olarak hassas bir şekilde izlenmesini sağlar.
Öngörücü bakım, önemli bir teknoloji olarak
Yapay zekanın endüstriyel üretimdeki en devrim niteliğindeki uygulamalarından biri öngörücü bakımdır. Bu teknoloji, makine ve ekipmanların durumunu sürekli analiz etmek, aşınma ve yıpranmayı ve olası arızaları öngörmek için makine öğrenmesi algoritmalarını kullanır. Sabit bakım aralıklarına veya plansız duruşlara güvenmek yerine, öngörücü bakım, ihtiyaçlara göre en uygun zamanda bakım yapılmasını sağlar.
Sistemin işlevselliği, özel algoritmalar tarafından işletme verilerinin sürekli analizine dayanmaktadır. Bu algoritmalar, normal çalışmadan en küçük sapmaları bile tespit edebilir ve her bir bileşenin aşınma durumu hakkında sonuçlar çıkarabilir. Analiz, yalnızca güncel ölçüm değerlerini değil, aynı zamanda geçmiş veri eğilimlerini ve çevre koşullarını da dikkate alır.
Ekonomik faydaları kayda değerdir: Şirketler bakım maliyetlerini %25'e kadar azaltabilirken aynı zamanda ekipmanlarının kullanılabilirliğini artırabilirler. Genellikle oldukça maliyetli olan plansız duruşlar, sorunların zamanında tahmin edilmesiyle büyük ölçüde önlenebilir. Bu, yalnızca doğrudan maliyet tasarrufu sağlamakla kalmaz, aynı zamanda tüm üretim süreci için daha iyi planlama sağlar.
Bilgisayarlı görüşle otomatik kalite kontrolü
Yapay zeka destekli görüntü işleme sistemlerinin kullanımıyla kalite güvencesi köklü bir dönüşüm geçiriyor. Modern bilgisayarlı görüntüleme sistemleri, hataları ve sapmaları insan denetçilerin çok ötesinde bir doğrulukla tespit edebiliyor. Bu sistemler, yorulmadan 7/24 çalışıyor ve en küçük kusurları bile güvenilir bir şekilde tespit edebiliyor.
Teknoloji, büyük miktarda görüntü verisi üzerinde eğitilmiş derin öğrenme algoritmaları kullanıyor. Sistemler, kusursuz ürünleri kusurlu ürünlerden ayırt etmeyi öğreniyor ve hatta eğitim verilerine açıkça dahil edilmemiş yeni kusur türlerini bile tespit edebiliyor. Bu sürekli iyileştirme yeteneği, yapay zeka tabanlı kalite kontrolünü karmaşık üretim süreçleri için özellikle değerli kılıyor.
Çeşitli endüstrilerde etkileyici sonuçlarla kullanılmaya başlandı. Otomotiv endüstrisinde, yapay zekâ sistemleri yüzey kusurlarını, kaynak dikişlerini ve montaj sorunlarını en yüksek hassasiyetle değerlendirebiliyor. Elektronik üretiminde ise baskılı devre kartlarının doğru montajını izliyor ve mikroskobik kusurları bile tespit edebiliyor. Bu otomatik kalite kontrol sistemi, üretilen tüm parçaların yüzde 100 denetimini mümkün kılıyor; bu da manuel denetimle ekonomik olarak mümkün olmayacak bir şey.
İçin uygun:
Akıllı algoritmalar aracılığıyla enerji optimizasyonu
Artan enerji maliyetleri ve daha sıkı iklim hedefleri ışığında, enerji tüketiminin optimizasyonu kritik bir rekabet faktörü haline geliyor. Yapay zeka sistemleri, üretim tesislerinin enerji gereksinimlerini gerçek zamanlı olarak analiz edebilir ve önemli tasarruflar sağlayan optimizasyon önlemleri önerebilir. Bu akıllı enerji yönetim sistemleri yalnızca mevcut tüketimi değil, aynı zamanda üretim programlarını, hava durumu verilerini ve enerji fiyatlarını da hesaba katar.
Algoritmalar, insan operatörler tarafından genellikle fark edilmeyen enerji tüketimi modellerini tespit eder. Örneğin, hangi makine kombinasyonlarının özellikle enerji verimli olduğunu veya enerji tüketiminin üretkenliği etkilemeden hangi zamanlarda azaltılabileceğini belirleyebilirler. Yenilenebilir enerjileri entegre ederek, sistemler üretim operasyonlarını mümkün olduğunca fazla güneş veya rüzgar enerjisi kullanacak şekilde kontrol edebilir.
Somut örnekler, bu teknolojinin potansiyelini ortaya koyuyor: Bosch'un Homburg fabrikası, yapay zeka destekli enerji optimizasyonu sayesinde toplam enerji tüketimini %40 oranında azaltmayı başardı. Diğer hususların yanı sıra, üretimde toplam enerji tüketiminin normalde %15 ila %20'sini oluşturan basınçlı hava sistemi de optimize edildi. Akıllı kaçak tespiti ve talep bazlı kontrol, yıllık 800.000 € tasarruf sağladı.
Sanal üretim ortamları olarak dijital ikizler
Dijital ikizler, yapay zekanın endüstrideki en gelişmiş uygulamalarından birini temsil eder. Gerçek üretim tesislerinin bu sanal kopyaları, fiziksel üretimi etkilemeden süreçlerin simüle edilmesini, optimize edilmesini ve test edilmesini sağlar. Gerçek tesisten gelen gerçek zamanlı verilerle sürekli senkronizasyon, dijital ikizlerin karmaşık sistemlerin davranışları hakkında kesin tahminler yapmasını sağlar.
Dijital ikiz geliştirmek, çeşitli veri kaynakları ve teknolojilerinin entegrasyonunu gerektirir. Gerçek tesisten alınan sensör verileri, fiziksel modeller, geçmiş işletme verileri ve yapay zeka algoritmalarıyla birleştirilir. Sonuç, gerçek dünyadaki değişikliklere otomatik olarak uyum sağlayan ve sürekli öğrenen dinamik bir simülasyondur.
Olası uygulamalar çeşitlidir: Üretim mühendisleri, yeni ürün çeşitlerini gerçek üretime aktarmadan önce sanal olarak test edebilirler. Bakım ekipleri, karmaşık onarımları önce dijital ikizde prova edebilirler. Üretim planlamacıları çeşitli senaryoları inceleyerek farklı gereksinimler için en uygun yapılandırmayı belirleyebilirler. Bu sanal testler yalnızca zamandan ve paradan tasarruf sağlamakla kalmaz, aynı zamanda gerçek üretimdeki hata riskini de azaltır.
'Yönetilen AI' (Yapay Zeka) ile dijital dönüşümün yeni bir boyutu - Platform ve B2B Çözümü | Xpert Consulting
'Yönetilen AI' (Yapay Zeka) ile dijital dönüşümün yeni bir boyutu – Platform ve B2B Çözümü | Xpert Consulting - Görsel: Xpert.Digital
Burada, şirketinizin özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerini hızlı, güvenli ve yüksek giriş engelleri olmadan nasıl uygulayabileceğini öğreneceksiniz.
Yönetilen Yapay Zeka Platformu, yapay zeka için kapsamlı ve sorunsuz bir pakettir. Karmaşık teknolojiler, pahalı altyapılar ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış, genellikle birkaç gün içinde anahtar teslim bir çözüm alırsınız.
Başlıca faydalarına bir göz atalım:
⚡ Hızlı uygulama: Fikirden operasyonel uygulamaya aylar değil, günler içinde. Anında değer yaratan pratik çözümler sunuyoruz.
🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizinle kalır. Üçüncü taraflarla veri paylaşımı yapmadan güvenli ve uyumlu bir işlem garantisi veriyoruz.
💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlara göre ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personele yapılan yüksek ön yatırımlar tamamen ortadan kalkar.
🎯 Ana işinize odaklanın: En iyi yaptığınız işe odaklanın. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.
📈 Geleceğe Hazır ve Ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlar, modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlarız.
Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:
Otonom üretim asistanları: Yapay zeka operasyonel uygulamayla buluşuyor
Alman şirketlerinde pratik uygulama
Alman sanayi şirketleri, akıllı üretim sistemlerinin uygulanmasında öncü bir rol üstleniyor. Bosch, Nexeed sistemiyle üretimdeki çeşitli yapay zeka uygulamalarını bir araya getiren kapsamlı bir platform geliştirdi. Blaichach tesisinde, ESP üretimini izlemek için 60.000'den fazla sensör kullanılıyor ve bu sayede üretim kesintilerinin sayısı %25 oranında azaltılıyor.
Siemens, Amberg'deki elektronik fabrikasında tamamen ağa bağlı akıllı bir fabrikanın nasıl çalıştığını gösteriyor. Tesis, milyon ürün başına yalnızca 12 kusur oranına sahip kontrol cihazları üretiyor. Bu olağanüstü kalite, her üretim adımını izleyen ve sapmalar durumunda anında müdahale eden yapay zeka sistemlerinin kullanımıyla sağlanıyor.
Tesla, Berlin'deki Gigafactory'siyle modern üretim yöntemlerinin sürdürülebilirlikle nasıl bir araya getirilebileceğini gösteriyor. Fabrika, araç montajında yapay zeka kontrollü robotlar kullanıyor ve çatısında enerji ihtiyacının bir kısmını karşılayan güneş panelleri bulunuyor. Çeşitli teknolojilerin bu şekilde entegre edilmesi, fabrikayı sürdürülebilir endüstriyel üretim için bir model haline getiriyor.
İçin uygun:
Akıllı fabrikanın omurgası olarak siber-fiziksel sistemler
Siber-fiziksel sistemler, modern akıllı fabrikaların teknolojik omurgasını oluşturur. Bu sistemler, makineler, robotlar ve nakliye araçları gibi fiziksel bileşenleri akıllı yazılım ve iletişim teknolojileriyle birleştirir. Sonuç, değişikliklere otonom olarak yanıt verebilen ve kendini sürekli olarak optimize edebilen, kendi kendini organize eden üretim sistemleridir.
Siber-fiziksel sistemlerin mimarisi, ağlar aracılığıyla birbirleriyle iletişim kuran gömülü bilgisayarlara dayanır. Bu merkezi olmayan zekâ, karmaşık ve mekânsal olarak dağıtılmış üretim süreçlerinin bile verimli bir şekilde kontrol edilmesini sağlar. Sistemin her bileşeni hem veri alabilir hem de gönderebilir, böylece fabrikanın genel zekâsına katkıda bulunur.
Modern siber-fiziksel sistemlerin karmaşıklığı, geleneksel planlama yöntemlerini geçersiz kılıyor. Bunun yerine, kendi kendini organize edebilen ve öngörülemeyen olaylara yanıt verebilen uyarlanabilir sistemler ortaya çıkıyor. Bu dayanıklılık, tedarik zincirlerinin sık sık kesintiye uğradığı ve müşteri taleplerinin hızla değiştiği dönemlerde özellikle önemlidir.
İçin uygun:
Üretim ortamında Nesnelerin İnterneti
Nesnelerin İnterneti, akıllı üretim sistemleri için gerekli bağlantıyı sağlar. Makineleri, iş parçalarını ve lojistik sistemlerini birbirine bağlamak, hassas kontrol ve optimizasyona olanak tanıyan veri açısından zengin ortamlar yaratır. Modern fabrikalarda, sürekli bilgi alışverişinde bulunan binlerce bağlı cihaz bulunur.
IoT sistemlerinin üretimde uygulanması, sağlam ve güvenilir iletişim teknolojileri gerektirir. Endüstriyel uygulamalar, tüketici odaklı IoT cihazlarına kıyasla gecikme ve kullanılabilirlik konusunda daha fazla talepte bulunur. Bu nedenle, zorlu endüstriyel koşullarda bile güvenilir bir şekilde çalışan özel protokoller ve ağ mimarileri kullanılır.
Bağlantılı fabrikalarda üretilen veri miktarı muazzamdır. Tipik bir üretim tesisi, günde birkaç terabayt sensör verisi üretebilir. Bu veri seli, ilgili bilgileri gerçek zamanlı olarak çıkarabilen güçlü analitik sistemler ve akıllı filtreleme algoritmaları gerektirir. Endüstriyel Nesnelerin İnterneti'nin potansiyelinden tam olarak yararlanmanın tek yolu budur.
Akıllı fabrika uygulamaları için bir kolaylaştırıcı olarak 5G
Yeni 5G mobil iletişim standardı, akıllı fabrikaların hayata geçirilmesinde kilit bir rol oynuyor. Saniyede 20 gigabite varan veri hızları ve bir milisaniyeden kısa gecikme süreleriyle 5G, eski teknolojilerle mümkün olmayan zaman açısından kritik uygulamalara olanak tanıyor. Bu teknoloji sayesinde otonom ulaşım sistemleri, gerçek zamanlı robot kontrolü ve koordineli makine iletişimi artık mümkün.
5G tabanlı kampüs ağları, endüstriyel şirketlere kendi yüksek performanslı iletişim altyapılarını kurma fırsatı sunar. Bu özel ağlar, genel mobil ağlardan ayrıdır ve daha yüksek güvenlik ve garantili performans parametreleri sunar. Bu sayede şirketler, kritik iletişim altyapıları üzerinde kontrol sahibi olurlar.
Siemens'in Berlin-Spandau'daki fabrikası, 5G'nin endüstrideki pratik olanaklarını gözler önüne seriyor. Otonom taşıma robotları fabrikada geziniyor ve 5G şebekesi üzerinden gerçek zamanlı olarak koordine ediliyor. Düşük gecikme süresi, yüksek hızlarda bile hassas kontrol sağlarken, yüksek bant genişliği birçok otonom sistemin aynı anda çalışmasına olanak tanıyor.
İçin uygun:
Üretim Optimizasyonunda Makine Öğrenimi
Makine öğrenimi, karmaşık üretim süreçlerini optimize etmek için giderek daha fazla kullanılıyor. Bu algoritmalar, geçmiş üretim verilerinden ders çıkararak kalite, verimlilik ve üretim hacminde iyileştirmelere yol açan kalıpları belirleyebiliyor. Makine öğrenimi sistemlerinin yapılandırılmamış ve değişken ortamlarda bile işlev görebilme yeteneği özellikle değerli.
Üretimde makine öğrenimi kullanmanın zorluğu, yüksek kaliteli eğitim verilerine erişimde yatmaktadır. Üretim verileri genellikle karmaşık, gürültülü ve eksiktir. Bu nedenle, endüstriyel makine öğrenimi uygulamaları, eksik verilerle bile güvenilir sonuçlar sunabilen özel ön işleme yöntemleri ve güçlü algoritmalar gerektirir.
Makine öğreniminin özel bir biçimi olan takviyeli öğrenme, makinelerin deneme-yanılma süreçleriyle öğrenmesini ve kendi kendini iyileştirmesini sağlar. Siegen Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, endüstriyel makinelerin çalışma parametrelerini bağımsız olarak ayarlamalarına ve hataları düzeltmelerine olanak tanıyan sistemler geliştirdiler. Bu kendi kendine öğrenen makineler, tıpkı çocukların yürümeyi öğrenmesi gibi performanslarını sürekli olarak geliştirebilir.
KOBİ'ler için zorluklar
Büyük sanayi şirketleri yapay zekâ teknolojilerini halihazırda başarıyla uygularken, orta ölçekli şirketler belirli zorluklarla karşı karşıyadır. Teknolojilerin karmaşıklığı, yüksek yatırım maliyetleri ve kalifiye eleman eksikliği, akıllı üretim sistemlerine geçişi genellikle zorlaştırmaktadır. Aynı zamanda, verimliliği artırma potansiyeli özellikle küçük şirketler için oldukça yüksektir.
Çözüm genellikle şirketin tamamen elden geçirilmesini gerektirmeyen adım adım uygulama stratejilerinde yatmaktadır. "Düşük maliyetli Endüstri 4.0 çözümleri" olarak adlandırılan çözümler, daha küçük şirketlerin bile akıllı teknolojilerden faydalanmasını sağlar. Kapsamlı bir ağ oluşturma sürecinden önce, kalite kontrol veya öngörücü bakım gibi bireysel alanlar dijitalleştirilir.
"Üretimde Yapay Zeka Tanıtım ve Transfer Ağı" gibi devlet destekli programlar, KOBİ'lere teknoloji transferinde destek sağlıyor. Aachen, Berlin, Dresden ve diğer Alman şehirlerinde, KOBİ'lere üretimde yapay zekanın pratik olanaklarını göstermek için tanıtım araçları geliştiriliyor. Bu transfer girişimleri, teorik bilginin uygulanabilir çözümlere dönüştürülmesine yardımcı oluyor.
Otonom üretim asistanları: Entegre yapay zeka sayesinde daha iyi kararlar
Akıllı üretim sistemlerinin gelişimi henüz başlangıç aşamasında. Mevcut eğilimler, yapay zekâ ajanlarının giderek daha önemli bir rol oynayacağını gösteriyor. Bu dijital asistanlar, çeşitli sistemleri koordine ederken karmaşık görevleri otonom olarak gerçekleştirebiliyor. Gelecekte, insan uzmanlar ve akıllı makineler arasında bir arayüz görevi görecekler.
Uç bilişim, üretim verilerinin işlenmesini kaynağa daha yakın hale getirecek. Tüm veriler merkezi bulut sistemlerine aktarılmak yerine, güçlü uç bilgisayarlar doğrudan üretim tesislerine kurulacak. Bu, hassas üretim verilerinin fabrika binasından çıkması gerekmediği için gecikmeyi azaltacak ve veri güvenliğini artıracak.
Çeşitli yapay zeka teknolojilerinin entegrasyonu, daha da akıllı sistemlere yol açacaktır. Bilgisayarlı görme, doğal dil işleme ve öngörücü analiz, karmaşık karar alma süreçlerinde insan uzmanları destekleyebilecek kapsamlı üretim asistanları oluşturmak için bir araya getirilecektir. Bu sistemler yalnızca verileri analiz etmekle kalmayacak, aynı zamanda eylem önerileri sunabilecek ve etkilerini tahmin edebilecektir.
Geleceğin fabrikası
Geleceğin fabrikası, değişikliklere otonom olarak yanıt veren ve kendini sürekli olarak optimize eden, tamamen ağ bağlantılı, kendi kendine öğrenen bir sistem olacak. İnsanlar ve yapay zekâ sistemleri yakın bir şekilde birlikte çalışacak ve teknoloji tekrarlayan ve analitik görevleri üstlenirken, insan uzmanlar yaratıcı ve stratejik zorluklara odaklanabilecek.
Sürdürülebilirlik, akıllı üretim sistemlerinin ayrılmaz bir parçası olacaktır. Yapay zekâ destekli enerji optimizasyonu, kaynak verimli üretim süreçleri ve akıllı döngüsel ekonomi, endüstriyel üretimin çevresel etkisini önemli ölçüde azaltmaya yardımcı olacaktır. Aynı zamanda, tek partilik kişiselleştirilmiş ürünler, verimlilikten ödün vermeden özelleştirilmiş üretime olanak tanıyacaktır.
Öğrenen fabrika vizyonu, pilot projeler ve gösterilerde gerçeğe dönüşüyor. Teknolojiler olgunlaştıkça ve maliyetler düştükçe, akıllı üretim sistemleri daha küçük şirketler için bile erişilebilir hale geliyor. Sanayi Devrimi 4.0 artık kapıda değil; çoktan başladı ve üretim şeklimizi kökten değiştirecek.
AI dönüşümünüz, AI entegrasyonu ve AI platformu endüstri uzmanınız
☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır
☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!
Konrad Wolfenstein
Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.
iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital
Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.
