Üretim verimliliğini ve karlılığı en üst düzeye çıkarmak için üretim süreçlerinin optimize edilmesi gerektiği herkesçe bilinen bir gerçektir. Bunu başarmanın en önemli araçlarından biri, sonlu kapasite planlama ve çizelgelemedir.
Blog yazımızda, sonlu kapasite planlama ve çizelgeleme yoluyla üretim süreçlerini optimize etmek için makine öğreniminin nasıl kullanılabileceğini anlatacağız.
Sonlu Kapasite Planlama ve Çizelgeleme Nedir?
Sonlu kapasite planlama ve çizelgeleme, mevcut kaynakların mümkün olan en etkin şekilde kullanılmasını sağlayarak üretim süreçlerini optimize etme yöntemidir. Üretim hattının kapasite kısıtlamalarını dikkate almayı ve iş yükünün verimli bir şekilde dağıtılmasını sağlamayı içerir. Bu, darboğazları en aza indirmeye ve üretim hedeflerinin karşılanmasını sağlamaya yardımcı olur.
Üretim Optimizasyonu için Neden Üretim Yürütme Sistemi (MES) Kullanmalı?
Üretim hattının durumu hakkında gerçek zamanlı veriler sağlayarak üretimi optimize etmek için bir üretim yürütme sistemi (MES) kullanılmalıdır. Bu veriler daha sonra üretim programını gerçek zamanlı olarak ayarlamak için kullanılır ve üretim hattının her zaman en yüksek verimlilikte çalışmasını sağlar.
MES sistemleri, ayrı ayrı makinelerin performansını izlemek ve verimliliği etkileyebilecek sorunları belirlemek için de kullanılır. Bu bilgi daha sonra üretim üzerindeki etkinin en aza indirilmesini sağlamak için üretim programında ayarlamalar yapmaya yarar.
Makine Öğreniminin Üretim Optimizasyonuna Uygulanması
Makine öğrenimi, sistemlerin verilerden öğrenmesine ve performanslarını zaman içinde iyileştirmesine olanak yapay zekâ sistemidir. Üretim optimizasyonu bağlamında, üretim verilerindeki kalıpları belirlemek ve gelecekteki talep ve üretim gereksinimleri hakkında tahminler yapmak için makine öğrenimi kullanılabilir.
Makine öğrenimi algoritmaları, insan operatörler tarafından hemen fark edilemeyen modelleri ve eğilimleri belirlemek için üretim verilerini analiz etmek için kullanılır. Bu, üretimin iyileştirilebileceği alanları belirlemeye ve üretim sürecini yavaşlatabilecek potansiyel darboğazları belirlemeye yardımcı olur.
Sonlu Kapasite Planlaması ve Çizelgeleme için Makine Öğrenimi Kullanmanın Faydaları
Sonlu kapasite planlama ve çizelgeleme için makine öğrenimini kullanmanın en önemli faydalarından biri, üretimi gerçek zamanlı olarak optimize etme yeteneğidir. Makine öğrenimi algoritmaları, üretim verilerini gerçek zamanlı olarak analiz ederek, üretim hattının en yüksek verimlilikte çalışmasını sağlamak için üretim programını ayarlayabilir.
Makine öğrenimi algoritmaları, potansiyel sorunları büyük sorunlara dönüşmeden önce belirlemek için de kullanılabilir. Bu sayede, teslim süresi aşılmadan üretim sorunlarının genel verimlilik üzerindeki etkisini azaltmaya yardımcı olur.
Makine Öğrenimine Dayalı Bir Üretim Optimizasyon Sisteminin Uygulanmasına İlişkin Adımlar
Makine öğrenimine dayalı bir üretim optimizasyon sistemini uygulamanın ilk adımı, performansı ölçmek için kullanılacak temel performans göstergelerini (KPI'lar) belirlemektir. Bu KPI'lar spesifik, ölçülebilir ve üretim süreciyle ilgili olmalıdır. Ardından, üretim sürecini optimize etmek için kullanılabilecek modelleri ve eğilimleri belirlemek için üretim verilerinin toplanması ve analiz edilmesi gerekir. Verileri analiz etmek ve üretim sürecinin iyileştirilebileceği alanları belirlemek için veri analizi araçları kullanılır. Veriler analiz edildikten sonra, üretim hattının en yüksek verimlilikte çalışmasını sağlamak için üretim programı ayarlanır. Bu sayede, üretim programını gerçek zamanlı olarak ayarlamak için veri analizinden elde edilen tahminler kullanılabilir.
Üretim Optimizasyonu İçin Makine Öğrenimini Başarıyla Uygulayan Şirketlerin Örnek Olay İncelemeleri
Birçok şirket, üretim optimizasyonu için makine öğrenimini başarıyla uyguladı. Bir örnek, yakıt enjektörlerinin üretimini optimize etmek için makine öğrenimini kullanan Bosch'tur. Bosch, üretim verilerini analiz ederek üretim sürecinin iyileştirilebileceği alanları tespit edebildi ve bu da üretim verimliliğinde %10'luk bir artış sağladı. Başka bir örnek, uçak motorlarının üretimini optimize etmek için makine öğrenimini kullanan GE Aviation'dır. GE Aviation, üretim verilerini analiz ederek üretim sürecinin iyileştirilebileceği alanları belirleyebildi ve bu da üretim verimliliğinde %20'lik bir artış sağladı.
Makine Öğrenimine Dayalı Üretim Optimizasyon Sistemini Uygulamadaki Zorluklar
Makine öğrenimine dayalı bir üretim optimizasyon sisteminin uygulanmasındaki en önemli zorluklardan biri, büyük miktarda veriye duyulan ihtiyaçtır. Makine öğrenimi algoritmalarının etkili olması için büyük miktarda veri gerekir, bu nedenle üretim verilerini toplamak ve analiz etmek için bir sisteme sahip olmak önemlidir. Diğer bir zorluk ise özel uzmanlık ihtiyacıdır. Makine öğrenimi karmaşık bir alandır ve hem makine öğrenimi hem de üretim süreçleri hakkında bilgi sahibi uzmanlar bulmak zor olabilir.
Uzman Desteği ve Eğitimi ile Zorlukların Aşılması
Bu zorlukların üstesinden gelmek için hem makine öğrenimi hem de üretim süreçlerinde deneyime sahip uzmanlarla çalışmak önemlidir. Bu uzmanlar, makine öğrenimi tabanlı üretim optimizasyon sisteminin etkili olmasını sağlamak için destek ve eğitim sağlayabilir. Sistemi desteklemek için doğru teknolojiye ve altyapıya yatırım yapmak da önemlidir. Bu, veri toplama ve analizini desteklemek için mevcut sistemleri yükseltmeyi veya yeni teknolojiye yatırım yapmayı içerebilir.
Üretim Optimizasyonu için Makine Öğrenimindeki Gelişmeler
Makine öğrenimi hızla gelişen bir alandır ve üretim optimizasyonu alanında birçok ilerleme kaydedilmektedir. Temel odak alanlarından biri, üretim verilerini gerçek zamanlı olarak analiz edebilen ve üretim programını otomatik olarak ayarlayabilen algoritmaların geliştirilmesidir.
Sonuç olarak makine öğrenimi, sonlu kapasite planlama ve çizelgeleme yoluyla üretim süreçlerini optimize etmek için güçlü bir araç olarak karşımıza çıkıyor. Makine öğrenimi algoritmaları, üretim verilerini analiz ederek ve üretim programında gerçek zamanlı ayarlamalar yaparak darboğazları en aza indirmeye ve üretim hattının en yüksek verimlilikte çalışmasını sağlamaya yardımcı olur. Makine öğrenimi tabanlı bir üretim optimizasyon sisteminin uygulanmasıyla ilgili zorluklar olsa da, doğru destek ve altyapı ile bu zorlukların üstesinden gelinebilir. Makine öğreniminde devam eden ilerlemelerle, önümüzdeki yıllarda üretim optimizasyonu için muhtemelen daha da güçlü araçlar göreceğiz.
Siz de üretim hatlarınızı makine öğrenimi ile optimize etmek istiyorsanız Konzek’in Retmes mIQ çözümünü inceleyebilir ve bizimle iletişime geçebilirsiniz.