Big Data ile Üretimi Geliştirmek

10 Şubat 2021

Big Data, tüm endüstrilerde fark yaratan ve gelecek planlamalarını yönlendiren seçenekler sunuyor. Özellikle üretim endüstrisinin karmaşık sistemlerini kolaylaştırması ve yönlendirmesi için oldukça önem arz ediyor.

Big Data, işletmeleri günlük bazda güçlendiren, yapılandırılmış veya yapılandırılmamış büyük hacimli verileri ifade eder. Kuruluşunuzun hem geleneksel hem de dijital kaynaklarından gelen bir veri koleksiyonudur. Günümüz dünyasında veriler, sensörlerden sistemlere ve mobil cihazlara kadar her yerde toplanmaktadır.

Geçtiğimiz 20 yılda üreticiler, Yalın ve Six Sigma programları uygulayarak üretim süreçlerindeki israfı ve beklenmedik değişkenliği azaltarak, ürün kalitesini ve verimini önemli ölçüde iyileştirebilmiştir. Bununla birlikte, belirli işleme ortamlarında örneğin, farmasötikler, kimyasallar ve madencilik gibi sektörlerdeki değişkenlikte aşırı dalgalanmalar, bazen yalın teknikler uygulandıktan sonra bile hayatın bir gerçeğidir.

Bu endüstriler ve diğerlerinde verimi etkileyen üretim faaliyetlerinin karmaşıklığı ve büyüklüğü göz önüne alındığında, imalatçıların süreç kusurlarını teşhis etmek ve düzeltmek için daha ayrıntılı yaklaşımlara ihtiyacı vardır. Big Data ve gelişmiş analitik tam da böyle bir yaklaşım sağlar.

Son yıllarda Big Data, akıllı cihazların icat edilmesini mümkün kılan büyük veri setlerinin analizi için kullanılmaktadır. Endüstri 4.0'da Big Data’nın yardımıyla, makinelerin insan müdahalesi olmadan kendi kararlarını vermesi mümkün hale geldi.

Çok sayıda üretici, üretim verimliliğini artırmaya yönelik daha fazla fırsatı ortaya çıkarmak için Big Data’yı kullanmaya başladı. Big Data uygulamalarının en bilinen örneklerinden biri, rakipsiz kazanç ve güvenilirlik potansiyeline sahip içgörüler elde etmeye yardımcı olan dijital ikiz simülasyonudur. Endüstri 4.0'ın, tüm üretim sürecini otomatik hale getirmek için üreticileri yeni ve gelişmiş teknolojilerle güçlendirdiği söylenebilir.

Big Data Nedir?

Big Data; daha büyük, özellikle yeni veri kaynaklarından gelen daha karmaşık veri kümeleridir. Bu veri kümeleri o kadar hacimlidir ki, geleneksel veri işleme yazılımı onları yönetemez. Ancak bu büyük hacimli veriler, daha önce üstesinden gelemeyeceğiniz iş sorunlarını çözmek için kullanılabilir.

Big Data, işletmenize yeni fırsatlar ve iş modelleri yaratan yeni içgörüler elde etmenizi sağlar. Başlarken üç temel adım vardır:

1. Entegre Edin

Big Data, birçok farklı kaynaktan ve uygulamadan gelen verileri bir araya getirir. Geleneksel veri entegrasyon mekanizmaları genellikle göreve bağlı değildir. Big Data, veri setlerini Terabayt, hatta Petabayt ölçeğinde analiz etmek için yeni stratejiler ve teknolojiler gerektirir.

Entegrasyon sırasında, verileri toplamanız, işlemeniz ve iş analistinizin başlayabileceği bir biçimde biçimlendirilip kullanılabilir olduğundan emin olmanız gerekir.

2. Yönetin

Big Data depolama gerektirir. Depolama çözümünüz bulutta, şirket içinde veya her ikisinde birden olabilir. Verilerinizi istediğiniz herhangi bir biçimde depolayabilirsiniz.

Birçok kişi, verilerinin bulunduğu yere göre depolama çözümünü seçer. Bulut, mevcut bilgi işlem gereksinimlerinizi desteklediği ve kaynakları gerektiği gibi çalıştırmanızı sağladığı için sıklıkla tercih ediliyor ancak Edge AI gibi yeni yöntemler de popülerliğini artırıyor.

3. Analiz Edin

Big Data için yaptığınız yatırım, verilerinizi analiz edip bunlara göre hareket ettiğinizde karşılığını verir. Çeşitli veri kümelerinin görsel bir analiziyle de yeni bir netlik elde edebilirsiniz. Yeni keşifler yapmak için iş süreçlerinizi doğrudan etkileyen verilere daha fazla odaklanmalısınız. Bulgularınızı başkalarıyla paylaşın. Makine öğrenimi ile veri modelleri oluşturun, gelecek planlamalarınız için doğru tahminler elde edin.

Big Data ile Gelişmiş Analitik

Gelişmiş analitik, uygulamaları değerlendirmek ve iyileştirmek için istatistiklerin ve diğer matematiksel araçların iş verilerine uygulanmasını ifade eder. Üretim operasyon yöneticileri, geçmiş süreç verilerini derinlemesine incelemek, farklı süreç adımları ve girdiler arasındaki kalıpları ve ilişkileri belirlemek, ardından verim üzerinde en büyük etkiye sahip olduğu kanıtlanan faktörleri optimize etmek için Big Data ile gelişmiş analitiği kullanabilir.

Pek çok küresel ve yerel üretici, artık gerçek zamanlı üretim verilerine kolayca ulaşabilmekte ve karmaşık istatistiksel değerlendirmeleri yapabilme yeteneğine sahiptir. Önceden izole edilmiş veri setlerini alıyor, bir araya getiriyor ve önemli içgörüleri ortaya çıkarmak için analiz edebiliyorlar.

Big Data’nın Üretimde Kullanım Alanları

Nesnelerin İnterneti (IoT) tarafından üretilen bilgilerin büyük kısmı, Big Data yardımıyla toplanmakta ve benzersiz eyleme geçirilebilir fikirlere dönüştürülmektedir. Big Data’yı kullanarak üretim süreçlerinizi nasıl geliştirebileceğinizi inceledik:

  • Darboğazları Kaldırmak: Big Data ile performansı olumlu veya olumsuz etkileyebilecek değişkenler hiçbir ek maliyet olmaksızın kolaylıkla tanımlanabilir. Üretimde yaşanan darboğazlar için gerçek zamanlı kararların verilmesini kolaylaştırır ve ilerleyen dönemde oluşmaması için önlemlerin alınmasını sağlar.
  • Depolama Süreçlerin İyileştirilmesi: Depo alanlarında taşınabilir cihazların yanı sıra sensörlerin de yer alması, şirketlerin iş verimliliğini artırırken insan hatalarını tespit etmesini kolaylaştırır. Ayrıca Big Data, kalite kontrollerinin sürdürülmesine ve optimum üretim sağlanmasına yardımcı olur.
  • Kestirimci Bakım: Üretim ekipmanlarında herhangi biri arıza oluşmadan önce, ekipmanların üzerinde yer alan sensörler, arıza için tahminler yaparak olası arızaları tespit eder. Big Data kullanılarak geliştirilen kestirimci bakım uygulaması yapay zekâ desteğiyle, arıza ve bakım gereksinimlerine yönelik yüksek doğruluk oranına sahip tahminler yapar.
  • Müşteri Taleplerinin Tahmini: Müşteri tercihleri ​​ve eğilimleri ya da pazar trendleri ile ilgili iç ve dış kaynaklardan toplanan veri ile oluşturulan Big Data, gelecekte ortaya çıkabilecek taleplerin tahminlerinde de daha fazla doğruluk elde etmeye yardımcı olur ve bu yetenek işletmenin ürün portföyünün optimize edilmesini sağlar.
  • Güvenlik Zekâsı: Bir BT departmanı her gün büyük miktarlarda veri üretir. Şirketler, herhangi bir güvenlik sorunundan kaçınmak, siber saldırıları öngörmeye ve önlemeye yardımcı olacak herhangi bir bilgiyi analiz etmek için Big Data’yı kullanıyor.
  • IoT: Endüstri 4.0'ın temel bileşenlerinden biri Nesnelerin İnterneti (IoT) teknolojisidir. IoT ve Big Data iş birliği, olası içgörüler elde etmek için veri analizinden yararlanır. Dahası, IoT ile Big Data analizlerinin sunacağı sonsuz seçenek bulunmaktadır.

Big Data’yı Doğru Kullanmak

Üretimde verimliliği artırmak için Big Data’yı kullanmak isteyen üreticilerin kritik ilk adımı, şirketin elinde ne kadar veri olduğunu belirlemektir. Çoğu şirket, büyük miktarda işlem verisi toplar, ancak bunları genellikle operasyonları iyileştirmek için değil, yalnızca izleme amacıyla kullanır.

Bu işletmeler için asıl zorluk; süreçlerini optimize etmelerine olanak tanıyacak veri sistemlerine ve beceri setlerine yatırım yapmaktır. Örneğin, birden çok kaynaktan alınan verileri merkezileştirmek, indekslemek ve daha kolay analiz edilebilmelerini sağlamak için Veri Analistlerini işe almaları gerekir. Veri Analistleri, verilerden eyleme dönüştürülebilir içgörüler çıkarma konusunda eğitilmişlerdir.

İşletmelerin kendi bünyesinde uzman bir ekip kurarken başlarda zorlanması oldukça normaldir. Üretim verilerinin yönetimi ve bu verilerin süreçleri iyileştirmek için kullanılması konusunda, profesyonel yardım almak ilk etapta oldukça doğru bir seçenektir.

Big Data çağı henüz çok yeni sayılabilir ve potansiyelinin tamamından yararlanabildiğimiz söylenemez. Ancak gelişmiş analitik pratiği, yıllarca süren matematiksel araştırma ve bilimsel uygulamaya dayanıyor.

Konzek Teknoloji’nin, Yapay Zekâ destekli MES/MOM markası Retmes , üretim süreçlerinin iyileştirilmesi ve verimliliğin artırılması için Big Data’yı kullanan çözümler geliştiriyor.

İşletmenize ve sektörünüze özel çözümleri keşfetmek için tıklayın .

Güncel içeriklerimizden haberdar olmak için kaydolun!