Page 13 - st-endustri-4.0-2023-ocak
P. 13

yüksek  maliyetli  fakat  aynı  zamanda   şiklik anlamına geliyor. Bu değişiklik   ABD pazarlarındaki yatırımlarında ar-
          eğitim seviyesi yüksek ülkelerde bu-  oldukça zorlayıcı olabiliyor. Bu ne-  tış görüyoruz. Procter & Gamble, yerel
          lunmasını akıllıca bir hareket haline   denle tüm üretim tesislerinde operas-  yeteneklerden, yerel üniversitelerin ve
          getiriyor. Örneğin üretim makinaları-  yonları  standart  hale  getirmek,  temel   girişim şirketlerinin oluşturduğu eko-
          nın koordinasyonu için hazırlanan bir   performans göstergelerini (KPI’ler)   sistemlerinden yararlanmak için Çek
          üretim yürütme sistemi (MES), maki-  aynı şekilde izleyebilmek ve tüm ope-  Cumhuriyeti’nde akıllı bir fabrika kur-
          na bakım çizelgesine bağlı görevleri   rasyonlarda iyi tanımlanmış süreçleri   du. Önde gelen yarı iletken üreticileri
          otomasyona devredebiliyor. Ancak   otomatikleştirmek, ilk ele alınması ge-  olan Infineon ve Intel insan kaynağına
          yine de kararların sonuçtan doğrudan   reken alanlar olarak öne çıkıyor.  erişebilmek, mühendislik ve tasarım-
          sorumlu kişiler tarafından alınması                                   da kapasite ve kontrolü artırmak için
          gerekiyor. Bu insana özgü karar ver-  Örneğin:                        yüksek maliyetli ülkelerde yeni fabri-
          me  ihtiyacı  gerçek  anlamıyla  “karan-  Fabrikaları büyük müşteri tabanları-  kalar kuran ilk şirketler arasındaydı.
          lık fabrikalara” giden yolun önünde   na yakınlaştıran şirketlerin Avrupa ve   Infineon Avusturya’nın Villach kentin-
          bir engel gibi görünse de ilerlemeye
          mani değil. Fabrikalar ne kadar akıllı
          hale gelirse, pazar değişimlerine o ka-
          dar esnek tepki verebiliyor.
          Otomasyon kurgulamak karmaşık bir
          iş.  Herhangi  bir  tesiste  otomasyonun
          temelini atmak için yapılması gereken
          çok iş var. Bu nedenle çoğu üretim te-
          sisi için en acil sorun en son teknoloji-
          nin nasıl uygulanacağı değil. Çoğunun
          zaten veri analitiği, dijital üretim tekno-
          lojileri veya yapay zeka için pilot proje-
          leri ve uygulamaları mevcut. Buradaki
          temel zorluklar, tüm bu farklı teknoloji-
          lerin nasıl bir araya getirileceği ve bun-
          ların üretim ortamına nasıl yayılacağı
          etrafında toplanıyor. Eski teknolojileri
          küresel ölçekte değiştirmek, genellikle
          iş akışlarında ve ölçümlerde de deği-
   8   9   10   11   12   13   14   15   16   17   18