top of page

Büyük Veri Analitiği ile Üretim Süreçlerinin Optimizasyonu

Üretim tesisleri, üretim süreçlerini iyileştiremediği için her gün önemli kayıplar yaşıyor. Bu sorunlar, yalnızca kaynakların boşa harcanmasına değil, aynı zamanda şirketlerin sürdürülebilir büyümesini engelleyen ciddi ekonomik sonuçlara yol açıyor.

Bu yazımızda, üretim süreçlerinizi büyük veri analitiğiyle sorunsuz bir şekilde yürütmenin test edilmiş yöntemlerini anlatacağız. Sistemlerinizi nasıl izleyeceğinizi ve ekipmanları bozulmadan önce nasıl koruyacağınızı keşfedeceksiniz. Ayrıca, gerçekleştirdiğiniz iyileştirmelerin getirisini doğru bir şekilde hesaplamanıza yardımcı olacak ipuçları da bulacaksınız.

 


Veri Analitiği ile Üretim Süreçlerinin Optimizasyonunu betimleyen görsel

Üretim optimizasyonu için temel ölçütler


Deneyimler, başarılı üretim optimizasyonunun doğru ölçütleri izlemekle başladığını ortaya koyuyor. Üretim analitiği yazılımları, kullanılabilirlik, performans ve kalite ölçümlerini bir araya getirerek Genel Ekipman Etkinliği’ni (OEE) izlememize olanak tanır. Dünya standartlarında üretim, genellikle %80 OEE hedefler; ancak %100’e ulaşmak pratikte mümkün değildir. Bu oran, sektörlere göre farklılık gösterir. Örneğin, ilaç üreticileri, sıkı düzenlemeler nedeniyle %70 OEE oranını hedefler.

 

Üretimde İzlediğimiz temel performans göstergeleri şunlardır:

 

  • Verim oranı - Zaman içinde üretim çıktısını ölçme.

  • Döngü süresi - Tam üretim süreci süresini izleme.

  • Takt süresi - Üretim hızı müşteri ihtiyaçlarıyla eşleşir.


Üretim süreçlerindeki veri toplama noktaları


Üretim veri akışı, üretim sahasındaki birçok farklı kaynaktan elde edilir. IoT sensörleri ve RFID etiketleri, bilgi toplama süreçlerimizi ve operasyonlara yönelik canlı içgörüler sağlama yöntemlerimizi kökten değiştirmiştir. Bu ileri teknolojiler, aşağıdaki alanlarla ilgili verilerin toplanmasına olanak tanır.


Makine Performans Ölçümleri:

 

  • Ekipman durumu ve çalışma hızı.

  • Çalışma süresi ve duruş süreleri.

  • Üretim sayıları ve kalite kontrolleri.

  • Yardımcı tüketim parametreleri.

  • Veri odaklı bir üretim çerçevesi oluşturma.


Veriye dayalı yaklaşımımız, sistematik ve etkili uygulamalara odaklanır. Üretim analitiği, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak anlaması kolay ve etkili metriklere dönüştürme konusunda önemli bir gelişim göstermiştir. Başarılı uygulama için üç temel bileşene ihtiyaç vardır: makine bağlantısı, bulut tabanlı veri depolama ve görselleştirme algoritmaları.

 

Türkiye'de imalat sanayi, Gayrisafi Yurt İçi Hasıla'nın (GSYH) önemli bir bölümünü oluşturmaktadır. 2022 yılında imalat sanayinin GSYH içindeki payı %22,1 olarak gerçekleşmiştir. Bu oran, imalat sanayinin Türkiye ekonomisindeki kritik rolünü göstermektedir.

 

Bu bağlamda, veri analitiğinin etkin kullanımı büyük önem taşımaktadır. Analitik yaklaşımlar, ham verileri operasyonları ve stratejik karar alma süreçlerini optimize eden pratik içgörülere dönüştürmeye yardımcı olmaktadır.


Gerçek Zamanlı Üretim İzlemeyi Uygulama


IoT ve büyük veri analitiğinden yararlanan üretimi canlı izleme sistemleri, üretim sahalarını akıllı üretim merkezlerine dönüştürerek süreçlerinizi daha verimli ve kesintisiz hale getirir. Üretimi canlı izleme sistemlerine örnek olarak Mes Sistemlerini verebiliriz.


Sensör Ağları ve IoT Altyapısı


IoT sensörleri, modern üretim süreçlerinin temel taşlarıdır. Bu sensörler, makinelerin birbirleriyle iletişim kurmasını, veri paylaşmasını ve operasyonları kendi kendine koordine etmesini sağlar. Stratejimiz, enerji tüketimini optimize eden ve izleme kapsamını genişleten kablosuz sensör ağlarına (WSN) odaklanmaktadır. Örnek olarak Enerji İzleme Sistemlerini İnceleyebilirsiniz.

 

Uyarı sistemleri ve yanıt protokolleri oluşturma


Uyarı sistemi, üretimdeki anormalliklere hızlı ve etkili bir şekilde yanıt verir. Sistem, süreç parametreleri normalden saptığında üretim ekibine otomatik bildirimler gönderir. Ekipman arızaları veya süreç kesintileri gibi sorunları tespit eden çevresel alarm yönetimi çözümleriyle donatılmıştır. Bu yaklaşımlar, üretimdeki kesintileri hızla önlemeye yardımcı olur.

 

Sistem, uyarıları önem derecesine göre sıralar ve ekip üyelerini e-posta veya metin mesajlarıyla anında bilgilendirir. Bu yöntem, geniş alanlara yayılan binlerce metrekarelik tesislerde koordineli yanıtların aynı anda gerçekleşmesi gereken acil durumlarda son derece etkili bir çözüm sunar.

 

Bu uygulamalar, anında izleme sistemlerinin manuel süreçleri azalttığını, performans eğilimlerini sürekli izlediğini ve üretim süreçlerini optimize eden analitik içgörüler sunduğunu açıkça göstermektedir. Buna örnek olarak Üretim Yönetim Modülünü inceleyebilirsiniz.


Süreç İyileştirme için Tahmini Analizlerden Yararlanma


Üretim tesislerimizde uygulanan tahminsel analiz teknolojileri, yalnızca veri toplamakla kalmaz, aynı zamanda bu verileri anlamlı ve uygulanabilir bilgilere dönüştürür. Bu yaklaşım, potansiyel sorunları henüz ortaya çıkmadan tespit ederek önleyici adımlar atılmasını sağlar. Bunlara örnek olarak Yapay Zeka Destekli Mes Sistemlerini inceleyebilirsiniz.

 

Tahminsel analizler, geçmiş performans verilerini analiz ederek arıza veya kesinti riskini belirler ve üretim süreçlerindeki aksaklıkları minimuma indirir. Bunun yanı sıra, sistemlerimizin çalışma verimliliğini artırmak için hangi alanlarda iyileştirme yapılması gerektiğine dair öngörüler sunar.

 

Bu sayede, yalnızca süreçlerimizi optimize etmekle kalmıyor, aynı zamanda beklenmedik duruş sürelerini ve maliyetli hataları önleyerek kaynaklarımızın daha etkin kullanılmasını sağlıyoruz. Tahminsel analizlerin sağladığı bu ileri seviye öngörüler, üretim süreçlerimizi daha dayanıklı ve verimli hale getiriyor.


Veri analizi yoluyla üretim darboğazlarını belirleme


Veri analitiği, üretim süreçlerindeki darboğazları belirleyip düzeltmemize olanak tanır ve bu sayede üretkenliği %20-30 oranında artırabilir. Gelişmiş analiz yöntemleri, önceden fark edemediğimiz süreç sorunlarını tespit ederek hızlı ve etkili çözümler sunmamıza yardımcı olur.

 

Bu analiz araçlarını kullanan şirketler, yalnızca içgüdülerine dayananlara kıyasla 5 kat daha sık gerçeğe dayalı kararlar alır. Böylece, hem operasyonel verimlilik artırılır hem de stratejik kararlar daha sağlam temellere dayanır.


Tahmini modeller kullanarak kaynak tahsisini optimize etme


Makine öğrenimi, üretimde kaynak tahsisini ele alma şeklimizi değiştirdi. Tahmini modellerimiz, talebi doğru bir şekilde tahmin etmek için geçmiş satışları, pazar eğilimlerini ve mevsimsel değişiklikleri analiz eder. Bu yaklaşım bize şunlarda yardımcı oldu:

 

Operasyonel Verimliliği Artırma: Gerçek zamanlı veri akışları sayesinde üretim maliyetlerini optimize ediyor ve tahmin edilen enerji modellerine dayalı anormallikleri hızla tespit edebiliyoruz. Hibrit kontrol çözümleri ile özellikle enerji kullanımını optimize etmek ve kaynakları etkili bir şekilde yönetmek için Büyük Veri tekniklerinden faydalanır.

 

Kaynak Planlamasını İyileştirme: Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) sinir ağları ve derin öğrenme algoritmaları, üretim süreçlerindeki enerji kullanımını doğru bir şekilde tahmin etmemizi sağlar. Bu tahminler, kaynakların en verimli şekilde kullanılmasına olanak tanır. Verimliliği artırmak ve israfı en aza indirmek için bu öngörülere dayanarak kaynakları hızlı ve etkili bir şekilde yeniden tahsis edilebilir.


Analitikten Yatırım Getirisini Ölçme ve Maksimize Etme


Büyük veri analitiği girişimlerinden yatırım getirisi ölçümü, performans ölçümlerini izlemek ve analiz etmek için sistematik bir yola ihtiyaç duyar. Analitik uygulamalarımızın değerini hesaplamanın ve başarılı stratejileri operasyonlarımız genelinde genişletmenin yollarına bakalım.

 

İzlediğimiz temel metrikler şunlardır:

 

Makine Çalışma Süresi Oranı ve Bakım Maliyetlerinin Etkisi


Makine çalışma süresi oranı, bakım maliyetleri ve üretim başarısı gibi metrikler, üretim süreçlerinin etkinliğini belirlemede kritik bir rol oynar. Ayrıca, birim bakım maliyetleri ve kusur oranları, üretim operasyonlarının genel performansını doğrudan etkiler. Bunlara örnek olarak Üretimde İzlenebilirlik Modülünü inceleyebilirsiniz.

 

Maliyet Tasarrufları ve Verimlilik Kazanımları


Büyük veri analitiği, operasyonel süreçlerde önemli maliyet düşüşleri sağlayarak verimliliği artırır. Örneğin, United Parcel Service (UPS), teslimat rotalarını optimize ederek yıllık 9,9 milyar ila 13,2 milyar TL arasında yakıt ve operasyonel maliyet tasarrufu elde etmiştir. Bu, büyük veri analitiğinin gerçek dünya uygulamalarında sağladığı önemli kazanımlardan sadece biridir.

 

Üretim Verimliliğini Artırmanın Kâr Üzerindeki Etkisi


Üretim süreçlerinde yapılan iyileştirmeler, doğrudan kârlılığı artırır. Küçük ölçekli optimizasyonlar bile büyük üretim hacimlerine uygulandığında ciddi kazançlar sağlar. Stratejik optimizasyon planlarını hayata geçiren şirketler, daha iyi planlama ve standartlaştırılmış çalışma prosedürleri sayesinde fazla personel ihtiyacını %20 oranında azaltmıştır.

 

Üretimde Büyük Veri Analitiği ile Yeni Dönem


Büyük veri analitiği, üretim optimizasyonunda çığır açtı. Anlık izleme ve öngörücü bakım stratejileri, üretim süreçlerinde dikkate değer sonuçlar ortaya koydu. Bu yöntemlerle ekipman arızaları %70 oranında azaltılırken, bakım maliyetleri %25 düşürüldü. Bu gelişmeler, net performans artışı ve operasyonel verimlilikte kayda değer iyileşmeler sağladı.


Üretim optimizasyonunun başarısı, kararlılık ve uygun uygulama süreçleriyle desteklendiğinde ortaya çıkar. Kuruluşlar, daha az kesinti süresi, daha iyi kaynak tahsisi ve verimli süreçlerle bu yöntemlerden önemli kazanımlar elde ediyor. Sistemler rafine oldukça ve ekipler analitik içgörülerden daha fazla faydalanmayı öğrendikçe bu avantajlar katlanarak artıyor. Böylece yazımızın sonuna gelmiş bulunmaktayız, umarız bilgilendirici olmuştur. Takipte Kalın…

2 görüntüleme0 yorum

Son Yazılar

Hepsini Gör

Comentários


bottom of page