Endüstri 4.0’a hazır mısınız?

banner207

Endüstri 4.0 geldi: Dünyanın her yerinde işletmeler üretim maliyetlerini azaltmak ve rekabet gücünü artırmak için süreçlerinde otomasyon oranını artırıyor. Yazılım ve robotlarla otomasyon sağlayarak inovasyon yapıyor. Peki endüstri 4.0 nedir ve organizasyonlar endüstri 4.0’a nasıl geçebilirler? Bu yazıda endüstri 4.0 için dijital dönüşüm ile nasıl inovasyon yapıldığını göreceğiz. Endüstri 4.0 makinaların birbiriyle konuşması demek. Bunun için makinalara sensör takmak ve sensörleri üretim hattındaki bağlantı kutularına kablolar veya kablosuz yerel ağ bağlantısıyla bağlamak gerekiyor. Ancak, makinaları birbiriyle yapay zeka konuşturacak; çünkü bir fabrikadaki yüzlerce sensörden gelen anlık veriyi insanların yöneterek analiz etmesi imkansız. Büyük veriyi sıradan bir yazılım bile yönetemez. Hatalara karşı sistemi ayağa kaldırmak ve verimliliği artırmak için yapay zeka gerekiyor. İnsan zekasını taklit eden, yani kendi başına öğrenen akıllı yazılımlar yapay zeka olarak tanımlanıyor. Bunlar büyük veriyi analiz ederek öğreniyor. İnsan beyni gibi üç boyutlu değil, çok boyutlu analiz yaptığı; yani sorunlara farklı açıdan baktığı için yapay zeka, üretim hattında verimliliği düşüren en küçük detayı bile fark edebiliyor. Kısacası yapay zeka olaylara farklı açıdan bakıyor ve gözden kaçan detayları yakalayarak verimliliği artırıyor.

KURUMLARA OTOMASYON İPUÇLARI

Öncelikle öyle bir otomasyon sistemi kurmalıyız ki insan-makina entegrasyonu sağlayalım; çünkü endüstri 4.0’da sadece makinalar makinalarla konuşmuyor. İnsanlar ve makinalar de birbiriyle konuşuyor. Kısacası optimizasyondan inovasyona uzanan bir süreçte büyük veriyi, enformasyonu, sensörleri, hedefleri ve değerleri birbirine bağlamak gerekiyor. Bunu nesnelerin internetiyle yapacağız ve en önemli ipucumuz şu: Siber saldırılara karşı nesnelerin internetinde sibergüvenlik sağlamalıyız.

Üretim hatları imalat ve kalite kontrolde otomasyonu artırmanın yanı sıra öngörülü bakım-onarım yapmak da gerekiyor. Bir makinanın yıpranan parçasını makina bozulmadan değiştirmek, üretimi durdurmadan onarım yapmak için önem taşıyor. Bir parçanın kullanım ömrünün kılavuzda belirtilenden uzun olması durumunda o parçayı vaktinden önce değiştirmemek de gerekiyor. Bütün bunlar sensör füzyonu ile sağlanıyor. Bir başka yaklaşım ise Autodesk ürünlerinde olduğu gibi makinaların ve hatta otomobil şasisinin 20 yıl içinde nasıl yıpranacağı öngören yapay zeka destekli grafik tasarım yazılımları kullanmak. Böylece kurumlar her şeye sensör takmak yerine sistemlerin yıpranma oranını test ederek ve sensörleri sadece gerekli yerlere takarak daha fazla maliyet optimizasyonu sağlayabilirler.

ROBOTLAR VE COBOTLAR

İnsan makina entegrasyonu derken robotlar da işin içine giriyor. Ancak, yapay zeka henüz o kadar akıllı değil ve henüz insan kadar zeki robotlar tasarlamadık. Bu nedenle bir fabrikada insanların yaptığı bütün 

işlerin robotlara devredilmesi imkansız. Tersine yüzde 100 otomasyon üretimi bozarak maliyetleri iyice artırabilir. Ancak, Baxter robot gibi insanlarla birlikte çalışan ve işini doğal dil yardımıyla öğrenen robotlar kullanmak iyi bir çözüm. Nitekim organizasyonlar ürün paketleme hattında Baxter robotları yeni işler için programlamıyor. Bunun yerine, Baxter robotlar işçilerin nasıl çalıştığına bakarak öğreniyor. Böylece işçilere robotları kullanmaları için İngilizce öğretmek veya robota Türkçe öğretmek de gerekmiyor. Robotlar anlamadıkları bir şey olduğunda, başına takılı LCD ekranda surat asıyor. İşi anladıkları zaman da gülümsüyor. Kısacası endüstri 4.0 fabrikalarında Whatsapp emojilerine benzer bir iletişim yöntemi ortaya çıkıyor. Endüstri 4.0 için ERP yazılım geliştiricilerinin artık mutlaka ERP ile yapay zekayı birleştirmesi gerekiyor. IoT desteklemeyen ERP yazılımlarının, kurumların endüstri 4.0’a bağlı otomasyon ihtiyaçlarını karşılaması zor görünüyor. Devletimizin bu bağlamda yerli ERP yazılımlarını kullanarak sektörü desteklemesi gerekiyor.

EN KISA ENDÜSTRİ 4.0 YOL HARİTASI

Kurumlar önce aygıtları, makinaları, üretim hatlarını ve fabrikaları birbirine bağlayarak bir ekosistem yaratabilirler. Böylece veri saydamlığı ve veri görselleştirmeyi kullanarak üretim hatlarının nasıl çalıştığını anlık olarak görebilirler. Bu aşamada 6 ana otomasyon alanı sayabiliriz: 1) Makina otomasyonu, 2) Ekipman izleme ve optimizasyonu, 3) Makina izleme ve öngörülü bakım, 4) MES-ERP entegrasyonu ve üretim takibi, 5) İşletme enerji yönetim sistemi ve 6) İşletme ortamının izlenmesi (bunu tedarikçiyi izlemek ve araç takip ile lojistik için genişletebiliriz). İkinci aşamada büyük veriyi toplamak ve bu verileri entegre ederek içgörü (insight) sağlamak gerekiyor. Burada büyük veriyi toplamak veriyi analiz etmekte kullanılan yazılımlardan çok daha önemli; çünkü bu yazılımlar çok büyük miktarda veri istiyor ve veri miktarı sınırlıysa doğru analiz yapamıyor. Bu aşamada büyük veri analizinin özel bulut veya genel bulutta hizmet olarak yazılım modeliyle analiz edilmesi mümkün oluyor. Ancak, çatıdaki güneş panelleri ile kendi elektriğini üreten ve duvar pillerinde depolayarak gece de kullanan işletmeler maliyet azaltmada özellikle öne çıkıyor. Son aşamada katma değerli ürün ve hizmetler büyük veri toplayarak tasarlanıyor. Bu süreçte ArGe, ürün geliştirme, ürün ticarileştirme ve satış-pazarlamanın yapay zeka desteğiyle yapılması; bütün bu farklı departmanların yapay zeka ile birbirine entegre edilmesi gerekiyor. Kısacası akıllı fabrikalar sadece üretim yapmazlar, aynı zamanda kurumların ürün ve hizmet geliştirmesine büyük veri akışıyla yardımcı olurlar. Evet, buraya kadar organizasyonlarda dijital dönüşüm ve endüstri 4.0 ile otomasyon sağlamak için bir çerçeve verdim ve bu kapsamlı konuları gelecek yazılarda incelemeye devam edeceğim. Ayrıca endüstri 4.0 ekosistemini ST Endüstri Radyo’da yayınlanacak olan “Kozan Demircan ile Dijital Gelecek” programında sektör liderleriyle birlikte masaya yatıracağız. Gelecek yazıda görüşmek üzere muhteşem bir yıl dilerim.

YORUM EKLE

Festo - Ana Sayfa

Dergiler
Partnerler