SOLIDWORKS 2026’da Yapay Zekâ Büyüyor: AURA, LEO ve MARIE Sahada Ne Değiştiriyor?

Bu yazıda SOLIDWORKS AURA LEO MARIE yaklaşımını; roller, kullanım senaryoları ve pratik etkileriyle ele alıyoruz. Tasarım ekiplerinde zaman kaybı çoğu zaman komutlardan değil, karar anlarından çıkar: doğru yöntemi bulmak, bir standardı teyit etmek, üretimde sorun çıkaracak bir noktayı erken görmek, malzeme/özellik kararını gerekçelendirmek. SOLIDWORKS tarafındaki yeni AI yaklaşımı tam buraya odaklanıyor. AURA, LEO ve MARIE; farklı uzmanlık pencereleriyle tasarımın içine yerleşen bir karar destek seti gibi düşünülüyor.

Virtual Companions Yaklaşımı: Chatbot Değil, İş Akışına Entegre Uzmanlık Seti

Bu yapı soru cevaptan çok, tasarım sürecindeki doğru pencereleri doğru anda açma fikrine dayanıyor.

• AURA: Bilgi ve bağlam (dokümantasyon, standart, yöntem)

• LEO: Mühendislik doğrulaması ve üretilebilirlik bakışı

• MARIE: Malzeme/özellik ve bilimsel gerekçelendirme

Bu üç rol birlikte kullanıldığında, hedef yalnızca hız değil: daha az revizyon, daha net karar, daha tutarlı çıktı.

AURA: Bilgiye Hızlı Erişim ve Bağlam Yönetimi Asistanı

AURA, tasarımcıların gün içinde defalarca yaşadığı bir problemi hedefliyor: Ben bunun doğru yöntemini nerede görmüştüm? Dokümantasyon içinde kaybolmak, eski proje notlarını aramak, doğru standart sayfasını bulmak. Her biri küçük görünür ama gün sonunda büyük bir toplam yapar.

AURA’nın pratik değeri, yanıt vermesi değil; tasarım bağlamından kopmadan doğru kaynağa daha hızlı gitmeyi kolaylaştırmasıdır. Bu sayede akış bölünmez; bölünmeyen akış da verimliliğin en net göstergesidir.

AURA’nın en iyi çalıştığı yerler

• • Çizim standardı / şablon / prosedür ararken

  • Benzer işi yapan eski projeyi bulmak gerektiğinde

  • Bu adımı en doğru nasıl yapıyorduk? sorusunun sık geldiği ekiplerde

LEO: Mühendislik ve Üretilebilirlik Asistanı

CAD ekranında her şey yolunda giderken, üretime yaklaşınca işin temposu düşer. Çünkü komutlar bitmiştir; sıra mühendislik kararlarına gelir: ölçü zinciri, tolerans mantığı, montajın üretilebilirliği, revizyonun nereye döneceği vb. gibi. Bu alanlar modelleme değil, mühendislik disiplinidir.

LEO’nun farkı burada ortaya çıkar: Tasarımın erken aşamasında revizyon doğuran riskleri görünür hale getirme fikri.

 LEO’nun en iyi çalıştığı yerler

• Büyük montajlarda sonra bakarız denilen kararların birikmesi

• Revizyon döngüsünün her turda yeni bir hata çıkarması

• Kontrol listesinin kişiye bağlı kalması (tecrübeye bağımlılık)

MARIE: Malzeme ve Bilim Asistanı

MARIE, tasarım kararlarının neden kısmını güçlendiren bir pencere gibi düşünülüyor. Malzeme seçimi, özellik değerlendirme, uygunluk ve güvenilirlik. Bu alanlarda ekipler çoğu zaman deneyimle ilerler; deneyim değerli ama kurumsallaşmadığında karar gerekçesi dağılır. Sonra revizyonda aynı tartışma tekrar başlar: Neden bunu seçmiştik?

MARIE’nin farkı, bu gerekçeyi daha düzenli ve daha görünür hale getirmeye odaklanmasıdır.

 MARIE’nin en iyi çalıştığı yerler

• Malzeme alternatifleri arasında karar verirken

• Tasarım kararlarının neden‘ini dokümante etmek gerekirken

• Uygunluk/güvenilirlik risklerinin geç görünmesi durumunda

Yapay Zeka Asistanlarını Kullanmanın En Etkin Yöntemi

1. AURA ile bağlamı topla: standart, benzer proje, yöntem

2. LEO ile mühendislik riskini tara: üretilebilirlik, montaj mantığı, kontrol maddeleri

3. MARIE ile gerekçeyi netleştir: malzeme/özellik, uygunluk, karar notu

Bu döngü iki şeyi aynı anda iyileştirir:

• • Hatayı erken yakalarsınız.

  • Karar notu net olduğu için revizyonda tartışma tekrarlanmaz.

LEO ve MARIE için 4 Gerçek Kullanım Senaryosu

LEO Senaryo 1: Büyük Montajda Revizyonu Doğuran Noktaları Erken Görmek

Büyük montajlarda sorun genellikle tek bir parçada değil, parçaların bir araya geldiği yerde çıkar: ilişkiler, referanslar, montaj mantığı, üretim sırası. LEO’nun mühendislik odağı burada değer üretir.

LEO’nun devreye girdiği yer: Montaj büyürken kararlar birikir; sonra bakarız denilen noktalar revizyonda geri döner. LEO yaklaşımı, bu kararları daha erken görünür kılıp kontrol mantığını öne çekmeye uygundur.

Beklenen kazanım: Revizyon döngüsü kısalır, montaj geçişlerinde yeniden düzeltme trafiği azalır, üretim öncesi kontrol listesi kişiye bağlı kalmaz.

LEO Senaryo 2: Sac Parçada Üretilebilirlik ve Revizyon Döngüsünü Kısaltmak

Sac parça tasarımlarında en pahalı hata, modelin ekranda doğru görünmesi değil; büküm/kenar detayları/üretim kısıtları yüzünden üretimde tekrar iş çıkarmasıdır.

LEO’nun devreye girdiği yer: Sac parça tasarımında kararlar (büküm mantığı, kenar işlemleri, tolerans yaklaşımı, montajdaki oturma) hızlı verilir ama üretimde test edilir. LEO, kararların mühendislik mantığıyla daha erken kontrol edilmesine uygun bir asistan olarak konumlanır.

Beklenen kazanım: Revizyon sayısı düşer, atölyede görülen hatalar tasarım aşamasında yakalanır, tasarım–üretim iletişimi netleşir.

MARIE Senaryo 1: Malzeme Alternatiflerinde Gerekçeli Karar Üretmek

Malzeme seçimi çoğu ekipte tecrübeyle yürür; ancak proje baskısı arttıkça neden bu malzeme? sorusu bir revizyon konusu olur.

MARIE’nin devreye girdiği yer: Malzeme alternatifi seçerken özellik, uygunluk ve risk değerlendirmesini tek bir karara bağlamak gerekir. MARIE yaklaşımı, kararın gerekçesini toparlayan ve notlandırmayı standardize eden bir doğrulama penceresi gibi konumlanır.

Beklenen kazanım: Karar notları netleşir, ekip içinde aynı tartışma tekrar tekrar yaşanmaz, uygunluk/güvenilirlik riskleri daha erken görünür.

MARIE Senaryo 2: Kaynaklı Konstrüksiyonlarda Malzeme/Dayanım Mantığını Netleştirmek

Kaynaklı konstrüksiyonlarda tasarım kararları yalnızca geometrik değil; malzeme, profil seçimi, dayanım ve kullanım koşullarıyla birlikte değerlendirilir.

MARIE’nin devreye girdiği yer: Profil/malzeme seçimi, yüzey koşulları, çevresel etki ve güvenilirlik gibi başlıklar, proje baskısı altında hızlı geçilebilir. MARIE yaklaşımı, bu kararların neden‘ini daha görünür hale getirerek dokümantasyon ve doğrulama kalitesini artırmaya uygundur.

Beklenen kazanım: Tasarım kararları daha tutarlı olur, bakım/servis tarafında belirsizlik azalır, proje tesliminde teknik gerekçe daha güçlü durur.

AURA bilgiye erişimi hızlandırırken, LEO ve MARIE’nin asıl farkı revizyonu azaltan karar kalitesi tarafında ortaya çıkar. Çünkü sahada maliyet yaratan şey yavaş modelleme değil; yanlış kararın geç fark edilmesidir. Bu nedenle LEO/MARIE senaryoları, en hızlı faydayı genelde revizyon baskısı yüksek ekiplerde verir.

Sık Sorulan 5 Soru

1) AURA, LEO ve MARIE aynı şey mi?

Hayır. AURA bilgi/bağlam tarafına; LEO mühendislik doğrulamasına; MARIE malzeme/özellik ve bilimsel gerekçeye daha yakın bir rol üstleniyor.

2) Bu üçlü en çok nerede fark yaratır?

Revizyonu bol projelerde, büyük montajlarda, dokümantasyon yoğun ekiplerde ve kararların kişiye bağlı yürüdüğü süreçlerde fark daha hızlı görünür.

3) Her ekip aynı anda üçüyle mi başlamalı?

Genelde en hızlı başlangıç AURA ile olur. Ardından üretim baskısı yüksek ekiplerde LEO, malzeme kararı kritik ürünlerde MARIE eklenir.

5) Bu yaklaşım SOLIDWORKS 2026 ile nasıl ilişkilendirilmeli?

SOLIDWORKS 2026’daki AI ve performans yenilikleriyle birlikte düşünülmeli. Yeni iş akışlarını doğru senaryoda kurgulamak, kazanımı daha hızlı görünür kılar. (Detay: https://blog.tekyaz.com/solidworks-2026-ile-tanisin/)

Hız önemli ama asıl kazanç çoğu zaman karar kalitesi ve revizyonun erken yönetilmesi ile gelir.

Özetle SOLIDWORKS AURA LEO MARIE üçlüsü, tasarım kararlarını hızlandıran yeni Virtual Companions yaklaşımının temelini oluşturuyor.

Bu yaklaşımın kendi tasarım sürecinize nasıl uyarlanacağını birlikte değerlendirmek isterseniz, TEKYAZ ekibimiz size yol haritası çıkarmada destek olabilir.