• Cansu Güven

IIoT (Endüstriyel Nesnelerin İnterneti) Çevikliği Nasıl Sağlar?


IIoT (Endüstriyel Nesnelerin İnterneti)

Üretimin IIoT Veri Destekli Geleceği


Endüstriyel Nesnelerin İnterneti veya IIoT, önümüzdeki yıllarda akıllı üretimin temelini oluşturacak. Geleceğin üretim ve dağıtım merkezlerinin nasıl görüneceğini zaten biliyoruz. Birlikte çalışan insan işçiler ve yapay zekâ/robotlar ile yeni fikirler bulmak, ekosistemi koordine etmek ve verilere dayalı kararlar almak mümkündür.


Gerçek zamanlı olarak birlikte çalışan teknoloji, veri ve insanlar çevikliği sağlar.

Endüstriyel ekipman ve robotlar, yalnızca depolar ve üretim tesisleri gibi insanların çalıştığı ortamlarda güvenlik sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda insan karar vericilerin temel performans göstergelerini (KPI'ler) izlemesine ve rota düzeltmeleri yapmasına olanak tanıyan ilgili performans verilerini sürekli olarak iletecek sensörlere sahip olacak. Bunların adı çevikliktir ve gerçek zamanlı olarak birlikte çalışan teknoloji, veri ve insanlar tarafından etkinleştirilir ve her an verimliliği artıran endüstriyel bir ekosistem yaratır.


IIoT Eko Sisteminin 3 Büyük Avantajı


1. İlgili Verilerin Gerçek Zamanlı Görünürlüğü


Bilgi, sensörler tarafından toplanan ve iletilen performans verileri tarafından yönlendirilir, ardından karar vericilerle paylaşılarak buna göre hareket edilir.

Ekipman ve robotlar üzerindeki birden fazla sensör, performans verilerini gerçek zamanlı olarak paylaşabilir; yani, ister liderlik ekibinin bir parçası olsunlar, isterse fabrikada olsunlar, karar vericiler, operasyonları olduğu gibi izleyebilir ve ince ayar yapabilir, bu da devam eden süreç iyileştirmesi sağlar. Örneğin, bir üretim hattı kabul edilemez derecede yüksek sayıda kusurlu ürün üretiyorsa, karar vericiler bu sorunu hızla belirleyebilir, sorunun tam olarak nereden geldiğini bulmak için tanılama/analitik gerçekleştirebilir ve ardından sorunu çözerek üretimi devreye sokabilir. Sistem sorunları öğrenirken ve çözerken, öğrenilen bilgileri entegre edebilir ve sürekli iyileştirmeyi sağlamak için süreçlere gerçek zamanlı olarak uyarlayabilir. Tüm bu bilgi, sensörler tarafından toplanan ve iletilen performans verileriyle yönlendirilir.


Bir IIoT ekosistemi, üretim veya depo performansına ilişkin ilgili raporları görüntülemek için günün veya haftanın veya ayın sonuna kadar beklemek ve ardından sorunların nerede ortaya çıktığını ve nasıl düzeltileceğini analiz etmeye başlamak yerine, karar vericilere anahtarı verir. Ortaya çıkan sorunları anında düzeltmelerine ve öğrenilen bilgileri yeni, dinamik ve uyarlanabilir operasyonel süreçlere entegre etmelerine olanak tanır. Bu, gerçek zamanlı olarak geniş ölçekte süreç iyileştirme ve çevikliktir ve aynı zamanda IIoT'nin vaadidir.


2. Her Düzeyde Karar İçin Analitik


Tüm veriler eşit oluşturulmaz. Her endüstri ve üretim şirketi, faaliyetlerinin farklı alanlarında farklı KPI'lara sahip olacaktır. IIoT, verileri karar vericilere nasıl ilettiği ve raporladığı açısından özelleştirilebilir. Dolayısıyla, şirketiniz başka üreticiler için ekipman üretiyorsa, arızalı bir ekipman parçasının müşterinin üretim operasyonunu nasıl bozabileceğini ve bu müşterinin kesinti için sizi ücretlendirebileceğini veya cezalandırabileceğini son derece farkındasınız. Dolayısıyla hem bu üretim ekipmanının üreticisi hem de müşteri/kullanıcı, bu ekipmanın bakımıyla ilgili verilere son derece duyarlı olacaktır.


Örneğin bir uçak motorunu veya bir lokomotif/tren motorunu düşünün. KPI'ları özelleştirme ve analitiği izleme yeteneği, herkesin bakım verilerini izlemesine ve bu kritik ekipmanı çalışır durumda tutmasına olanak tanır. Sektörünüzün ve şirketinizin özel ihtiyaçlarını karşılamak için KPI'ları ve veri iletimini özelleştirme, sizin için en alakalı verileri takip etme yeteneği oyunun kurallarını değiştirir.


3. Çevikliği Desteklemek İçin Tahmine Dayalı Analitik


Makine öğrenimi ve yapay zekânın ortaya çıkmasıyla IIoT başka bir düzeye ulaşır. Veri bilimcileri, geçmiş kalıpları tanımlayan algoritmalar yazabilir ve bu tarihsel veri kalıplarına dayanarak gelecek hakkında tahminlerde bulunabilirler. AI teknolojisi, örneğin, verilerde pazar fırsatları bulabilir ve bunlardan yararlanmak için tüm IIoT sistemini yeniden düzenleyebilir. X üreticisi, Kasım ve Aralık aylarında kuzeybatı bölgesinde ürünlerinin %25'ini daha fazla satarsa, tahmine dayalı analitik bu eğilimi belirleyebilir ve artan mevsimsel ve bölgesel talebi olduğu gibi karşılamak için tüm üretim ve dağıtım sistemini ayarlayabilir. Birden fazla noktadan toplanan verilerle tam entegre ve koordineli olan sistem “akıllı” hale geliyor.


Sisteminiz, birden çok noktadan toplanan verilerle tam entegre ve koordinelidir.

Ürünler yapılır, bu ürünleri yapmak için tedarikçilerden parça ve malzemeler sipariş edilir, depo hazırlanır ve nakliye/taşıma kapasitesini artırabilir vb. ve bunların tümü otomatik olarak, sorunsuz bir şekilde gerçekleşir.


IIoT’nin Temelinde Neler Var?


Endüstriyel Nesnelerin İnternetinin şaşırtıcı avantajlarından tam olarak yararlanmak için, sistemlerinizi ve verilerinizi entegre ederek başlamanız gerekir. IIoT, paylaşılan bir veri temeli üzerine oturan, veri odaklı bir eko sistemdir. Sistemleriniz ve verilerinizle birlikte silolarınız varsa, depo ve üretim tesisi birbirinin operasyonlarını/performansını göremiyorsa, bu da sürekli darboğazlar yaratarak müşterileri zor durumda bırakıyorsa, o zaman sistemlerinizi entegre edip verileri bir işletme olarak etkinleştirene kadar IIoT'yi "kullanamazsınız".


Bu nedenle, sistemleri entegre ederek ve ilgili tüm verilere ilişkin herkese görünürlük sağlayarak başlayabilirsiniz. Bir ERP sistemi, IIoT yolculuğunuza başlamanın harika bir yoludur. Elbette, üretim katındaki çalışanların ekipmanınızın KPI'larını/performansını görebilmeleri için ekipmanınıza sensörler eklemeniz ve gösterge tablolarını özelleştirmeniz gerekecek. Bir ERP sistemi, dijital etkinleştirmeyi ve nihayetinde IIoT'nin vaat ettiği operasyonel çevikliği destekler.


Sonunda, her şey bağlanmakla ilgili. Ancak çalışanlarınızın ve sistemlerinizin verilere erişmesini ve bunlardan yararlanmasını sağlamanız, toplanan verilere dayalı olarak sürekli süreç iyileştirmesini yönlendirmeniz ve tahmine dayalı analitik uygulamanız gerekir. İlk adım, verilerinizi düzene sokmaktır. ERP, tam da bunu yapmanıza yardımcı olur ve gelecek nasıl görünürse görünsün, geleceğe yönelik çeviklik için bir temel sağlar. Büyük olasılıkla, üretimin geleceği, veri ve teknoloji ile kuruluşların hızla değişebilme yeteneği tarafından yönlendirilecektir. ERP, tüm bunların ve daha fazlasının temelidir.



abas-erp-demo-talebi

4 görüntüleme0 yorum

Son Paylaşımlar

Hepsini Gör