Türkiye’nin orta gelir tuzağından çıkıp küresel rekabetçiliğini artırabilmesi için KOBİ’lerin sanayide dijital dönüşümün öncelikli hedefi olarak belirlenmesi kritik önem taşımaktadır.

Şirketlerin bilgi ve ilgi seviyeleri artsa da sanayide dijital dönüşümün potansiyel avantajlarını net olarak anlamadıkları görülmektedir.

Şirketlerin, sanayide dijital dönüşümün bir ön koşulu olarak yalın üretim prensiplerini uygulamaları ve yüksek otomasyonlu üretim süreçlerine sahip olmaları gerekmektedir.  İsrafların  ve kaosun yer aldığı süreçlerin dijital dönüşümünü yapmaya çalışmak  beklenen faydaları  vermeyecek tam tersi kaynak israfına  yol açacaktır.

Yalın üretim prensiplerine sahip olan şirketler, üretim süreçlerini sürekli olarak iyileştirme anlayışına sahiptir. Prensiplerin düzenli olarak uygulanması süreçlerdeki gelişim alanlarının ve darboğazları çözebilecek olan uygulamaların net bir şekilde saptanmasına olanak sağlamaktadır. Bu sayede, üretimde mükemmellik konusunda uzmanlaşmış şirketler dijital dönüşümü kolaylıkla gerçekleştirebilmektedir.

Yalın Enstitü Derneği E4.0 Yaklaşımının  3 temel unsuru var.

1-Dört (4) katmanlı Bütünsel   Otomasyon  Hiyerarşisi:

Saha seviyesindeki veriler Big  Data, yapay zeka algoritmalarıyla  tam  bir  entegrasyon sağlanır. Bu yapı akıllı fabrika olgusunun temelini oluşturmaktadır.  Değer zincirinde yer alan tüm makineler ve fabrikalar Internet veri trafiğine entegre edilir. M2M (makineden makineye ) internet  tabanlı  iletişim sağlanır. Tüm entegrasyon öncelikle  yerli ve milli  yazılım ve donanımlarla  gerçekleştirilir.

2-Dinamik Karar Destek Unsurları İle Gerçek Zamanlı  Kaizen  Gerçekleştirme

Sahadan alınan anlık durum bilgilerinin 4 seviyeli  otomasyon  hiyerarşisi içerisinde  ilgili katmanlarda işlenerek dinamik karar destek imkanlarından yararlanılır.

Anlık  durum bilgilerinin  değerlendirilmesi sayesinde problemlerin gelişimi  başlangıç aşamasında önlenir veya oluştukları anda kaizen (iyileştirme) geçekleştirme imkanı olur.

Örneğin  bir  CNC makinasından aşağıda  listelenmiş  olan anlık  verilerin  toplanması, izlenmesi, depolanması  ve  yapay zeka  analitikleri ile  otomasyon seviyesindeki  ilgili insan ve makine unsurlarına  karar destek  imkanı sağlanır.

Sahadan alınan  veriler bulut tabanlı teknolojiler ile işlenir, depolanır ve  takip edilir.

1. Aktif olarak kesme yapıp yapmadığı bilgisi
2. Anlık kesme ilerleme hızları (Feedrate Override) set değerleri
3. Anlık spindle dönüş hızları (Spindle Override) set değerleri
4. Makine çalışma şekli (Auto, Single Block, MDI, Jog, Manual, vs.)
5. Makine anlık durumu (Aktif, Feedhold, Alarm-Arıza, Single Block Ended, vb…)
6. Makine yük durumu, takım zorlanma bilgisi
7. Makinede anlık çalışan takım bilgileri, takım numarası, takım ömrü bilgileri vb…
8. Makinede anlık çalışan program bilgisi
9. Makinede çalışan anlık program satırı

10.Duruma  dayalı  bakım  parametreleri (vibrasyon, sıcaklık, yağ akış bilgisi vb..)

12.Makine  üretkenlik  verileri  :

• OEE : Overall Equipment Efectiveness  , GEE :Genel Ekipman Etkinliği
• MTBF ( Mean Time Between Failure ) İki arıza arası  geçen ortalama süre
• Özgül enerji tüketimi
• Vb…

3-Artırılmış Gerçeklik (Augmented Reality) Uygulamaları İle Operatörlerin Yetkinliklerinin ve Etkinliğinin  Artırılması

Bakım ve üretim operatörlerin interaktif data erişimi artırılmış gerçeklik  uygulamalarını ile  sağlanarak iş gücü  verimliliği artırılır.

Operatörler  yetkilendirilme  seviyelerine  göre verilere  kolayca erişebilir, verileri kullanır, veri girişi yapabilir ve yetki seviyelerine göre değişiklik yapabilirler.

Bazı veri grupları :

• İş talimatları
• Ürün çizimleri
• Makine durum bilgisi
• Bakım bilgileri .

Sedat Canoğlu

Danışman

Yalın Enstitü