Bu yazımızda , üretim izlemenin temel bileşenlerini, yenilikçi özelliklerini ve entegrasyon stratejilerini, bu sistemlerin üretim verimliliği üzerindeki dönüştürücü etkilerini araştıracağız.
Üretim İzleme Sistemi Nedir?
Üretim izleme sistemi, bir üretim sürecinin performansını gerçek zamanlı olarak izleyen ve kaydeden bir teknolojidir. Üretim hattı boyunca çeşitli noktalardan veri toplar ve bu bilgiyi üretim sürecinde yer alan yöneticilere ve personele sağlar. Amaç, bu verileri üretim hattının verimliliğini optimize etmek için kullanmaktır.
Üretim Takibi Nasıl Yapılır? Temel Bileşenleri Nelerdir?
Üretim takibi, işletmelerin üretim süreçlerini etkin bir şekilde izlemesi ve yönetmesi için hayati öneme sahiptir. Bu takip işlemi, üretim verimliliğini artırmak, maliyetleri azaltmak ve ürün kalitesini iyileştirmek için gereklidir. Üretim takibi genellikle aşağıdaki adımları içerir:
Sensörler ve IoT Cihazları Kullanımı: Üretim hattına yerleştirilen sensörler ve IoT cihazları, makine performansı, üretim hızı ve ürün kalitesi gibi kritik verileri toplar.
Veri Toplama ve Merkezi Analiz: Toplanan veriler, merkezi bir veri analiz platformunda toplanır. Bu platform, üretim sürecindeki verimlilik, darboğazlar ve potansiyel iyileştirmeler hakkında detaylı bilgiler sağlar.
ERP Entegrasyonu: Üretim takibi sistemleri, genellikle işletmenin ERP sistemiyle entegre edilir. Bu, üretim planlaması, envanter yönetimi ve kalite kontrol süreçleri arasında kesintisiz bir veri akışı sağlar.
Gerçek Zamanlı İzleme ve Uyarılar: Üretim süreci, gerçek zamanlı olarak izlenir ve potansiyel sorunlar ortaya çıktığında uyarılar gönderilir. Bu, hızlı müdahale ve sorunların çözümü için önemlidir. Mes sistemleri bu görevi yapar.
Performans Raporlama ve Analiz: Üretim süreçlerinin detaylı raporları, işletmenin performansını izlemek ve sürekli iyileştirme fırsatlarını belirlemek için kullanılır.
Bu bileşenler, üretim sürecinin kapsamlı bir görünümünü sağlamak için uyum içinde çalışarak envanter seviyelerinden enerji tüketimine kadar her yönün potansiyel iyileştirme açısından inceleme altında olmasını sağlar. Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin geliştirilmesi, bu izleme süreçlerini daha da otomatikleştirerek anormallikleri tespit eder ve üretim bütünlüğünü korumak için proaktif önlemleri kolaylaştırır .
Üretim İzleme Uygulamasının Avantajları
Operasyonel Verimlilik: Malzeme, üretim ve mali kayıpların tespit edilip önlenmesi yoluyla üretim kapasitesinin arttırılması ve kayıpların en aza indirilmesi. Darboğazların ve az kullanılan kaynakların belirlenmesi, optimize edilmiş süreçler için gizli kapasitenin kilidinin açılması.
Kalite ve Güvenlik: Yüksek standartların tutarlı bir şekilde karşılanmasını sağlayarak ürün kalitesinin iyileştirilmesi, müşteri memnuniyetinin artmasına yol açar. Tehlikeleri tespit ederek ve çalışanları motive ederek, daha güvenli bir çalışma ortamına katkıda bulunarak çalışan ve tesis güvenliğini artırır.
Maliyet ve Zaman Tasarrufu: Operasyonel aksama sürelerinin, enerji tüketiminin ve malzeme israfının azaltılması yoluyla maliyetlerin azaltılması. Manuel raporlama ve evrak işlerinin ortadan kaldırılması, daha akıcı bir iş akışı için üretim raporlarının otomatikleştirilmesi.
Üretim Takip Sisteminde Bulunması Gereken Yenilikçi Özellikler
Bir üretim kurumuna üretim izleme sisteminin eklenmesini değerlendirirken, yalnızca mevcut operasyonları geliştirmekle kalmayıp aynı zamanda gelecekteki ilerlemelere ve iş büyümesine uyum sağlama ve ölçeklendirme öngörüsüne sahip özellikleri aramak da önemlidir. Göz önünde bulundurulması gereken bazı temel yenilikçi özellikler şunlardır:
Esneklik ve Ölçeklenebilirlik: Üretim ortamının gelişen ihtiyaçlarına kolayca uyum sağlayabilen bir sistem çok değerlidir. İşletme büyüdükçe yeteneklerini genişletebilmeli, uzun vadeli kullanılabilirlik ve yatırım getirisi sağlamalıdır.
Kullanıcı Dostu Arayüz: Sistem, her seviyedeki kullanıcılar için etkileşimi kolaylaştıran sezgisel bir arayüze sahip olmalıdır. Açık gösterge tabloları ve anlaşılması kolay raporlar, operatörlerin, yöneticilerin ve paydaşların mevcut verilerden ve içgörülerden en iyi şekilde yararlanabilmesini sağlar .
Diğer Sistemlerle Entegrasyon: Kesintisiz veri akışı kritik öneme sahiptir, dolayısıyla mevcut ERP, MES ve SCM ile iyi entegre olan bir sistemin önemi vardır. Bu, operasyonların birleşik bir görünümünü sağlayarak verilerin işletme genelinde uyumlu hale getirilmesini sağlar.
Üretim Takibinin Farklı Sistemlerle Entegrasyonunun Önemi
Üretim izleme sistemlerini ERP (Kurumsal Kaynak Planlama), MES (Üretim Yürütme Sistemleri) ve SCM (Tedarik Zinciri Yönetimi) gibi diğer kurumsal sistemlerle entegre etmek, üretim operasyonlarına önemli faydalar sağlayabilecek stratejik bir harekettir. Bu entegrasyonun verimliliği ve karar almayı nasıl artırabileceği aşağıda açıklanmıştır:
Sorunsuz Veri Akışı: Üretim izleme sistemlerini ERP, MES ve SCM'ye bağlayarak veriler tüm platformlarda akıcı bir şekilde hareket eder, operasyonların kapsamlı bir görünümünü sağlar ve bilinçli karar almayı kolaylaştırır.
Merkezi Gerçek Zamanlı İzleme: Entegrasyon, çeşitli veri kaynaklarının tek bir konumdan yönetilmesine ve analiz edilmesine olanak tanır; bu da işlemleri kolaylaştırır ve anında eylem için gerçek zamanlı izlemeyi destekler.
Üretim Otomasyonu: Makineler, gerçek zamanlı üretim verilerine dayalı olarak ayarları bağımsız olarak ayarlayabilir, üretim taleplerini karşılamak için süreçleri optimize edebilir ve ekiplere verimliliği korumak için ihtiyaç duydukları bilgileri sağlayabilir.
Üretim İzleme Vaka Çalışması
Bu vaka çalışması Konzek Teknolojinin Mes sistemi ile yapılmıştır. Üretimden canlı veriler alınarak vaka tespiti ve tahmini yapılmıştır. Vaka Bilgileri: -Hızlı tüketim ürünleri üreten bir işletmede kağıt kopması ve kağıt sarmasından kaynaklı duruşlar yaşanıyordu.
-Firma bu duruşları klasik yöntemler ile tespit edemiyor, önceden önlem alamıyordu.
-Bu durum oluştuğunda makineyi çalışır duruma getirmek için ortalama 45 dk ile 1 saat arasında bir çalışma gerekiyordu.
-Problemin çözümü için; sensörler yardımıyla veriler toplanır veya mevcutta veri toplayan sistemler var ise onlarla entegre olunur.
Problemlere Neden olan durumlar;
-Ham madde Kaynaklı
-Set değeri kaynaklı
-Makineye ait mekanik problemler
-Makineye ait elektronik problemler
Veri toplama Aşaması:
-Makine hız bilgisi
-Emboser ünitesi hız bilgileri
-Emboser vals basınç değerleri
-Ortam sıcaklığı ve ortam nemi
-Servo motorlara ait sıcaklık bilgileri
-Bölgelere ait kağıt gerginlik değerleri
Problem Tespiti ve Sonuç: -964 özellikten yaşanan sorunla ilişkili 24 özellik seçildi.
-Time Series tabanlı veriler ile LSTM ağları kullanılarak anomali tespiti yapmak için bir model oluşturuldu.
-Modele gerçek zamanlı Time Series verileri girdi olarak sunuldu ve modelin tahminleri oluşturuldu.
-Karşılaştırma sonucunda elde edilen farklarla, tespit edilen anomaliler % cinsinden kayıt altına alındı ve anomali tespiti yapıldı.
-"Time Series Feature Extraction" yapılarak özellik çıkarımı yapıldı.
-Time Series tabanlı veriler LSTM Auto Encoder ağıyla sınıflandırıldı ve model oluşturuldu
-Model %89 oranında başarıyla, problem henüz gerçekleşmeden (Ortalama 1 dakika) tahmin etti.
Bloğumuzun sonuna geldik, umarız bilgilendirici olmuştur. Dijital dönüşüm ile daha fazla bilgi almak için tıklayınız