Niobia, 13 Ekim 2026’da ayrıntıları paylaşılan üretim odaklı yapay zekâ platformuyla laboratuvar denemelerinden seri üretime uzanan süreçlerde hata analizi yapmayı hedefliyor. Gaurav Jha ve Harveen Kaur’un kurduğu girişim; deney yönetimini, farklı sistemlerde tutulan üretim verilerini ve ekipman üzerinde çalışan yapay zekâyı üç ayrı bileşende topluyor. Önerilen düzeltmelerin makineye uygulanması için mühendisin onayı gerekiyor.
Hatanın geçmişini tek yerde toplamak
Lab OS adlı bileşen, deneylerin planlanması, operatörlere aktarılması, sonuçlarının incelenmesi ve sorunların araştırılması için kullanılıyor. Bir denemede hangi malzeme partisinin kullanıldığı, hangi adımların uygulandığı ve nerede sapma oluştuğu kayıt altında tutuluyor. Girişimin yaklaşımı, yalnızca son ölçüme bakmak yerine sorunlu ürünün üretim geçmişine geri dönerek olası nedeni araştırmak.
Yönetilen veri tabanı katmanı ise ekipman verilerini, laboratuvar ve üretim sistemlerini, raporları ve belgeleri bir araya getiriyor. Şirket; MES ve LIMS gibi sistemlerin yanında PostgreSQL, Snowflake ve çeşitli belge servisleriyle bağlantı kurulabildiğini belirtiyor. Takım bazlı izinler, tek oturum açma ve denetim kayıtları da bu yapının parçaları. Farklı veri kaynaklarının toplanması, erişim denetiminin ortadan kalktığı anlamına gelmiyor.
İnternet gerektirmeden çalışan proses analizi
Edge AI bileşeni, proses, test ve ölçüm ekipmanlarına bağlanarak sinyallerdeki sapmaları izliyor. Niobia, modelin işletmenin güvenlik duvarı içinde ve internet bağlantısı olmadan çalışabildiğini açıklıyor. Sistem, ilgili üretim partisinin geçmişini ve hat verilerini birlikte değerlendirerek olası sorunu ve düzeltme adımını mühendise sunuyor.
Bir ayarın değiştirilmesi otomatik olarak ve denetimsiz biçimde gerçekleşmiyor. Mühendis öneriyi onayladıktan sonra değişiklik ekipmana yazılıyor. Bu insan onayı, şirketin açıkladığı çalışma modelinin belirgin bir parçası. Kullanılan açık ağırlıklı modellerin üretim süreçlerine göre uyarlanması hedefleniyor; modelin her hatayı doğru bulacağına ilişkin bağımsız bir başarı ölçümü paylaşılmış değil.
Geçmiş arızalar ve bunlara uygulanan çözümler de aranabilir bilgi tabanına aktarılıyor. Lab OS, operatör adımlarını ve gerçekleşen sapmaları kaydederek planlanan reçeteyle sahada yapılan işlemi ayırıyor. Böylece sonraki analizlerde yalnızca ideal üretim tarifi değil, sürecin gerçek kayıtları kullanılabiliyor.
Ayrı bileşenlerle başlamak mümkün
Niobia, Lab OS, veri tabanı ve Edge AI ürünlerinin ayrı ayrı veya birlikte kullanılabildiğini belirtiyor. Hedeflenen alanlar arasında yarı iletken üretimi, batarya, kaplama, güneş hücresi, plastik ve malzeme üretimi bulunuyor. Girişimin hata çözümünü hızlandırmaya ilişkin performans söylemleri kendi beyanı niteliğinde. Kamuya açık ürün anlatımında kapsamlı bağımsız karşılaştırma ve fiyat listesi bulunmadığından, bu haberde kesin verimlilik kazancı veya yatırım geri dönüşü hesabı yapılmıyor.