Page 82 - st-otomasyon-2020-nisan

OTOMASYON ÜRÜN VE UYGULAMALARI

ENDÜSTRİ 4.0

kaybettiği fırsatı değil aynı zamanda yatırım kezi olan veri işleme ve veri analitiği bö-
yapma kabiliyetinin veya gerekliliğinin de lümünde yer alıyor. 2016 yılında iç orga-
bir göstergesidir. Altın değer yani saat başı- “Bir tesiste nizasyon yapımızı Endüstri 4.0 projelerine
na üretilen değer ne kadar fazla ise işletme uygun hale getirerek önemli bir alt yapı
o ölçüde, gelecekte de var olabilmek için bu otonomizasyondan söz oluşturduk. Ayrıca üniversitelerden destek
dönüşüme ihtiyaç duyar. Diğer yandan seri etmek için önce tam alan yazılım partnerliğimiz sayesinde veri
üretim yapan işletmenin birim saatte üret- analitiği konusunda önemli geliştirmelerle
tiği altın değer ne kadar küçükse Endüstri otomasyonu ardından başarılı projelere imza atıyoruz. Geliştirdi-
4.0 için yapılması gereken büyük yatırım o ğimiz yazılımlar içerisinde üretim, bakım
denli anlamsız ve gereksiz olacaktır. da toplanan veriler ve kalite süreçlerinde tahminleme yapan
üzerinde bütünleşik MOP App, enerji tüketim tahminlemesi ya-
Endüstri 4.0’a dönüşüm projesinin parak tasarruf sağlayan ve verimlilik arttı-
aşamaları nelerdir? bakış açısıyla yapay ran SEM App, İSG bilgisi ve işlevlerini tüm
Yeni teknolojileri destekleyen, esnek MIS zekâyı kullanmak personele yayan mobil çözümümüz SOS
ve MES yazılımlarını işletmede başarıyla App bulunuyor. Aynı zamanda Türkiye sa-
koşar hale getirdikten ve sahada yalın üre- gerekir” nayisine ilk kez kazandıracağımız çözüm-
tim prensipleri ile çalışmaya başladıktan ler mevcut. Endüstri 4.0 Çözüm Partneri
sonra işletme genelinde verimsizlik yaşa- olduğumuz 12 – 15 Mart tarihleri arasında
nan yerlerin, süreçlerin belirlenmesi gere- Tüyap Fuar ve Kongre Merkezinde düzen-
kir. Dijital dönüşümün öncelikle bu alan- tematiksel modeller ve algoritmalar üretil- lenecek WIN Eurasia 2020 Fuarında sektör
lara uygulanması ve sorunların çözülerek mektedir. Veri tipine uygun yöntemlerin profesyonellerine ilk kez; sesli komutla ça-
ilerlenmesi hem proje ekipleri ve işletme kullanılmasının yanında işlenen verinin ne lışan robot uygulamamız ve PILZ bot adlı
yönetimini motive edecek, hem de sonraki olduğunu fiziksel olarak anlayan, uzman sanal teknik destek asistanımızı sunacağız.
yatırımlara finansal kaynak yaratacaktır. kişilerinde analize destek vermesi gerekir. Bunların dışında satış, mühendislik ve da-
Tanımlanan ve belirlenen verimsiz süreçler Veri analizi işi sadece veri işleme uzmanla- nışmanlık ekiplerimizin kullandığı şirket içi
için dijital dönüşümün başlangıcı sahadan rına bırakılırsa anlamlı bir sonuç alınamaz. süreç verimliliğini arttıran ve bulut tabanlı
amaca uygun veri toplamaktır. Makinanın Açıkçası makina ve üretim süreçlerinde uz- çalışan birçok yazılım çözümünü de kendi
başlaması veya durması gibi dijital verile- manlaşmış, fiziksel sebep-sonuç ilişkilerini
rin yaratacağı katma değer sınırlı olurken, iyi bilen teknik personelin de bu süreçte yer dijital dönüşümümüz kapasımda geliştiri-
basınç, sıcaklık, vibrasyon gibi analog ve- alması, veriyi bilgiye dönüştürme çalışma- yoruz. Bu geliştirdiğimiz süreç çözümle-
rinin 32 ülkede PILZ şubeleri tarafından
rilerden elde edilebilecek çıktılar çok daha larının doğru sonuca ulaşmasında etkendir.
anlamlı olacaktır. Büyük Veri’ye (BIG Eğer ortaya çıkan sonuçlar yapay sinir ağla- standart olarak kullanılmasını amaçlıyoruz.
DATA) ulaşmak için her yere bir sensör ko- rına öğretilebilirse, yapay zeka sonraki ben- Elde ettiğimiz sonuçları gerek yurt içi ge-
yup ne amaçla kullanılacağı belli olmayan zerlikleri kendi önerebilir hale gelecektir. rekse yurt dışında farklı sektörler ve fir-
verileri toplamak, bunları bulut veya ben- Başlangıçta insan bilgi, destek ve zekasına malarda çeşitlendirmek ve çözümlerimizi
zer yapılarda depolayıp yüksek veri tutma mutlaka ihtiyaç vardır. İnsan zeka ve deste- sanayinin her dalına sunmak için büyük bir
maliyetine katlanmak anlamsızdır. Bugü- ği ile elde edilen sonuçların yapay zekaya özveri ve motivasyonla çalışıyoruz.
nün teknolojisi ile bu veri yığını içinden işe öğretilmesi ve örnekleme sayısının yüksel-
yarar bilgi üretmek ise çok yoğun bir işlem tilmesi ile yavaş yavaş benzer önermelerin Firmanızın 2020 yılı ile ilgili yatırımları
gücü ve uzun zaman gerektirir. yapay sinir ağları ile üretilmesine başlana- ve beklentileri nelerdir?
Çok satılan BIG DATA fikri bugün için caktır. Ancak bu sonuca kısa sürede ulaş- 2020 yılından oldukça umutluyuz ve bu yı-
sınırlı kaynaklarla çalışan işletmelerimiz mak mümkün olmayacaktır. Yapay zekanın lın 2021 ve sonrasındaki ayağa kalkış için
adına bir tuzaktır ve uzak durulması ge- etkinliğini arttırmak uzun bir süre insan hazırlık yılı olduğunu düşünüyoruz. Yazı-
rekir. BIG DATA ancak dijitalleşme, veri desteği ve yüksek örnek sayısı gerektirir. lım geliştirme alanındaki projelerimizi hız-
işleme ve tutma maliyetlerinin azalması ile landırarak sonuçlandırmayı amaçlıyoruz.
amaçlanır olabilir. Veri toplama işinde te- Endüstri 4.0 dönüşümü ne gibi İş süreçlerimiz için geliştirmeye devam
mel noktalardan biri de verinin hangi sık- fırsatlar yaratır? ettiğimiz ve şirketimizin kendi Endüstri 4.0
lıkla toplanacağıdır. Doğru veri seçilse bile Endüstri 4.0 dönüşümü uzun vadede insan dönüşümüne hizmet eden bulut tabanlı mo-
örnekleme sıklığı yetersizse yanlış sonuca zekâ ve algısının odaklanamayacağı kadar bil yazılımlarımızın da devreye girmesiyle
ulaşmak kaçınılmaz olacaktır. Örnekleme dip detaylara inerek işletmelere fayda sağ- süreç optimizasyonu üzerinden verimlilik
sıklığı depolanan veri yığınını, maliyeti layacak sonuçları üretecektir. Diğer yandan artışı sağlayacağız. Uzun vadede ise üretti-
ve analiz zamanını da etkileyeceğinden bu sorunlarına kendi çözümlerini üretebilen ğimiz verilerin yapay zekâ ile öğrenilmesi
bir optimizasyon sorunudur. Aslında veri makinalarla bugün için seri üretim sektö- sayesinde bugün farkında olmadığımız ve
toplama işlemi bir araçtır. Toplanan veri ründe hayal olan verimlilik değerlerine ula- faydalanamadığımız birçok bilgiden verim-
anlamlandırılmadan yani bilgi haline geti- şacağımızı öngörüyorum. lilik üreteceğimizi öngörüyoruz. Finalde ise
rilmeden bir işe yaramaz. O halde odakla- geliştirdiğimiz yazılımlar rekabet avantajı-
nılması gereken yer “VERİ ANALİZİ”dir. Pilz Endüstri 4.0’ın neresinde yer alıyor? mızı arttırmakla birlikte sektördeki liderli-
Veri analizi için çok farklı yöntemler, ma- PILZ bugün, Endüstri 4.0’ın beyni ve mer- ğimizi de mutlaka pekiştirecektir.
78 | ST OTOMASYON NİSAN 2020