Page 17 - st-proses-otomasyonu-2021-temmuz

endüstri panaroma
PETROKİMYA

sağlıyor. Şirket çalışanları, bir şekilde
uzaktan bağlanarak dijital olan
işlerini yerine getirebiliyor fakat kimi
zaman fiziksel ekipmanlar üzerinde
de oluşabilen sorunlarda uzman
desteğine ihtiyaçları var.
Biz pandemi dönemindeki bu sorunu
Akıllı Baret dediğimiz uzmanları
uzaktan bağlanarak rafineride
gezdirebildiğimiz projemiz ile
aştık” dedi.
“TÜM TEKNOLOJİK ARAÇLAR
YELPAZEMİZDE MEVCUT”
Tüpraş Genel Müdür Yardımcısı
Korkmaz, rafinaj sektöründe
talepte meydana gelen azalışın ve
çok yüksek oynaklığın olumsuz
etkilerini yönetebilmek için sıklıkla senaryoyu yaklaşık 2-3 dakika sürede bildirdi. Karbon emisyonu
yeniden çalışılan optimizasyona değerlendiriyor. Optimizasyonun platformunu oluşturmak için de
öncelik verdiklerini ifade ederek, yanında, simulasyonlarla geleceği çalışmalara başladıklarını ifade eden
“Tüm riskleri dinamik bir anlayışla de planlayabiliyoruz.” Rafinerilerin Korkmaz, şunları kaydetti:
yöneterek etkin işletme sermayemizle yüksek teknoloji ile çalışan fabrikalar “Baca gazı, yakıt tüketimi, üretim
sağlam bilanço yapımızı koruduk. olduğunu vurgulayan Korkmaz, verimliliği gibi parametreleri
2020 yılında 19,8 milyon ton yurt içi “Çünkü tehlikeli ve yanıcı bir ürün değerlendirip karbon emisyonumuzu
satışla ülke talebinin büyük kısmını sürekli üretilmek zorunda. Büyük azaltmak için teknolojinin tüm
karşılarken, ihracat ve transit satış veri, veri analitiği, mobil uygulamalar, nimetlerinden faydalanacağız.
dahil 24,5 milyon ton toplam satış nesnelerin interneti, robotik ‘Bağlı’ stratejimize uygun olarak
gerçekleştirdik” dedi. Yapay zeka uygulamalar veya fiziksel robotlar veriyi demokratikleştirip sadece
projelerinin, hem maliyet hem de gibi hemen hemen tüm teknolojik üst düzeye raporlamalarda değil,
iş gücü anlamında ciddi verimlilik araçlar çözüm yelpazemizde mevcut. verinin, karar mekanizmasının
alınan projelerden olduğunu belirten Örneğin, Tüpraş’ta üretimimizin her noktasında kullanılmasını
Korkmaz, şöyle devam etti: “Bir ürün ‘spekt’lerine uyumunu takip hedefliyoruz. Tek ve aynı veriyi,
örnek vereyim; her ay yaklaşık 1 edebilmek için sonucu 24 saati her seviyede kararın merkezine
milyar dolarlık değere sahip olan bulan laboratuvar testleri gerekiyor. alarak sadece veri analistlerinin
ham petrol alımlarımıza karar vermek Bu, mesela benzini 95 oktan değil, tüm şirket çalışanlarımızın
için de bir ‘lineer optimizasyon ürettiğimizden emin olabilmek için bir kullanmasını planlıyoruz. 2021, bu
programı’ kullanıyoruz. Dünyanın zorunluluk. Biz artık bu numuneleri amaçla oluşturduğumuz eğitim
çeşitli bölgelerinden çıkan 250’den girdilere ve şartlara bakarak makina programlarımızla ‘veri vatandaşı’
fazla ham petrol cinsi bu programa öğrenmesi ile laboratuvar hata dediğimiz çalışma arkadaşlarımızı
tanımlı. Ham petrol başına yaklaşık paylarının içinde tahmin etmeye büyük veri analizi eğitimleri ile
300 adet veriden beslenen bu başladık. Yani buradaki hata payımız güçlendirerek bu dönüşümün ilk
program, 90’ın üzerinde ürünün 4 laboratuvarda yapılan kimyasal sonuçlarını bekleyeceğimiz bir
farklı lokasyonumuzda optimize testlerdeki hata payı ile aynı. 24 saat yıl olacak. Yakın gelecekte dijital
şekilde üretimine hangi ham beklemeden üretim anında ürünün dönüşüm teknolojileri anlamında
petrolün alınması gerektiğinden kalitesini kesinleştirmek milyonlarca 3 önemli kavramın da ön plana
başlayarak, yön göstererek, gerek liralık verim ve aslında kapasite artışı çıkacağını düşünüyorum; veri ve
talebe gerekse karlılığa odaklanarak getiriyor.” şeklinde konuştu. analizinin demokratikleşmesi,
üretim planımızı belirliyor. Bu sadece evden değil, birçok farklı
program ile rafinerimizdeki “MAKİNA ÖĞRENMESİ coğrafyadan çalışanlara imkan veren
ünitelerin hangi modlarda çalışacağı, ALGORİTMALARIYLA ENERJİ dağınık organizasyonlar ve iş birimi
rafineriler arasında hangi ürünlerin SARFİYATINI YÖNETİYORUZ” bazlı veriye dayalı karar süreçlerinin
transfer edileceği, hangi ürünlerin Doğan Korkmaz, makina öğrenmesi önem kazanması. Demokratikleşme
ihraç edilmesi gerektiğine kadar algoritmaları ile enerji sarfiyatını derken, yeni çağda her fonksiyonda,
yıllık 30 milyon tonun üzerinde ölçmek ve yönetmek için bir platform her kademede çalışanın veriye
kapasiteyi üretimden 2 ay önceden oluşturduklarını, bu platform dayalı karar verebilmesi, yani veriyi
başlayarak planlıyor. Lineer sayesinde gerçek zamanlı enerji kullanabilmenin demokratikleşmesi
programlama milyonlarca olası harcamalarını takip edebildiklerini çok önemli olacak.”

ST Proses Otomasyonu Temmuz 2021 15