Bu, kendi başına karmaşık bir sorudur ve en iyi cevap aslında sizin, okuyucunun ve genel olarak kuruluşunuzun "dijital olgunluk" düzeyine dayanmaktadır. Birçok operatör, yeni dijital teknolojileri kullanan rakiplerin "hataları gidermesini" bekleyerek, bekle ve gör yaklaşımı benimsemektedir. Bu, dijital olgunluğun düşük olduğunu gösterir.
O hâlde dijitalleşmenin ne olduğunu, dijital dönüşümle nasıl ilişkili olduğunu ve yapay zekâ kullanımını nasıl kolaylaştırdığını belirleyerek başlayalım. Ardından üretim sürecinizi iyileştirmek için yapay zekâdan nasıl yararlanabileceğinizi tartışacağız. Eğer bu terimi anladığınızdan eminseniz, zaman kazanmak için bir sonraki bölümü okumayı atlayıp doğrudan yapay zekâ bölümüne geçebilirsiniz.
Dijitalleşme ne anlama geliyor?
Dijitalleşme, bilgilerin bilgisayarlar ve diğer dijital teknolojiler kullanılarak kolayca depolanabilen, işlenebilen ve erişilebilen dijital bir formata dönüştürülmesi sürecidir. Kuruluşunuzun verilerinin dijital formatta olması, bilgisayarlar ve diğer dijital cihazlar kullanılarak depolanmasını, paylaşılmasını, yönetilmesini, işlenebilmesini ve analiz edilmesini kolaylaştırır ve gelişmiş verimlilik, daha fazla doğruluk ve daha erişilebilir bilgiler gibi dijital teknolojinin birçok avantajından yararlanmanıza olanak tanır.
Peki bu, müşterilerimiz için ne anlama geliyor? Üretim verimliliğinde sürekli iyileştirme, küresel ölçekte faaliyet gösteren şirketlerin rekabet gücünü garanti altına almanın temel ön koşullarından biri olarak kabul edilir ve bu nedenle müşteriler dijital dönüşüm yolculuğunu hâlihazırda başlatmış veya başlatmak üzeredir.
Dijital dönüşüm, dijitalleşmeden daha geniş bir kavramdır ve işletmelerin ve kuruluşların çalışma şeklini temelden değiştirmek için dijital teknolojilerin kullanılmasını içerir. Dijital dönüşüm, üretim bağlamında aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli şekillerde proseslerin iyileştirilmesine yardımcı olabilir.
- Artan verimlilik: Dijital teknolojiler, üretimde birçok görevi ve prosesi otomatikleştirmeye yardımcı olarak manuel iş gücü ihtiyacını azaltmak ve bu görevleri tamamlamak için gereken zamanı ve kaynakları azaltmak için kullanılabilir. Otomasyon, maliyetleri azaltarak ve üretkenliği artırarak genel verimliliği iyileştirmeye yardımcı olabilir.
- Gelişen kalite: Dijital teknolojiler, üretim proseslerinden gerçek zamanlı olarak veri toplamak ve analiz etmek için de kullanılabilir, böylece üreticilerin potansiyel kalite sorunlarını büyük sorunlara dönüşmeden önce tanımlamasına ve ele almasına olanak tanır. Gerçek zamanlı yanıt vermek, kusurları azaltarak ve müşteri memnuniyetini artırarak ürün kalitesini iyileştirmeye yardımcı olabilir.
- Daha fazla çeviklik: Dijital teknolojiler, üreticilerin değişen pazar koşullarına ve müşteri taleplerine daha iyi yanıt vermesine yardımcı olmak için kullanılabilir. Pazar eğilimlerini ve müşteri tercihlerini izlemek ve analiz etmek için dijital araçlar kullanarak üreticiler, değişen talebi karşılamak için üretim süreçlerini hızlı bir şekilde ayarlayabilir ve bu da hızla değişen bir pazarda rekabetçi kalmalarına yardımcı olur.
- Daha fazla inovasyon: Dijital dönüşüm aynı zamanda üreticilerin yeni ürünler ve hizmetler geliştirmelerine de yardımcı olabilir. Üreticiler, verileri analiz etmek ve yeni fırsatları belirlemek için dijital araçları kullanarak müşterilerinin ihtiyaçlarına göre uyarlanmış yeni ürünler ve hizmetler geliştirebilir ve böylece rekabette bir adım öne geçmelerine yardımcı olabilir.
Üretim proseslerinin dijitalleştirilmesinde yaygın olarak kullanılan temel teknolojiler şunlardır:
- Bilgisayarlar: Dijitalleşme genellikle verileri depolamak, işlemek ve yönetmek için bilgisayarların kullanılmasını içerir. Bu, geleneksel masaüstü ve dizüstü bilgisayarlardan sunucular, bulut bilişim sistemleri ve diğer bilgisayar donanımı türleri gibi daha özel cihazlara kadar her şeyi içerebilir.
- Yazılımlar: Dijitalleşme ayrıca tipik olarak uygulamalar, işletim sistemleri ve diğer özel yazılım araçları dahil olmak üzere çeşitli yazılım türlerinin kullanımını da içerir. Bu araçlar; verileri yönetmek ve işlemek, ayrıca çeşitli şekillerde analiz etmek ve görselleştirmek için de kullanılır.
- Ağ ve iletişim teknolojileri: Dijitalleşme genellikle farklı cihazları ve sistemleri birbirine bağlamak, veri paylaşmak ve veri alışverişinde bulunmak için ağ ve iletişim teknolojilerinin kullanılmasını içerir. Bu, yerel alan ağlarından (LAN'lar) ve geniş alan ağlarından (WAN'lar) Bluetooth, Yakın Alan İletişimi (NFC) ve diğer kablosuz iletişim protokolleri gibi daha özel teknolojilere kadar her şeyi içerebilir.
- Sensörler ve IoT cihazları: Çoğu durumda dijitalleşme, fiziksel nesnelerden ve proseslerden veri toplamak için sensörlerin ve diğer Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarının kullanılmasını içerir. Bu cihazlar makinelere, araçlara veya diğer nesnelere takılabilir ve üretim süreçlerini iyileştirmek için kullanılabilecek değerli veriler sağlamak üzere sıcaklık, basınç veya diğer fiziksel özellikleri izlemek için kullanılabilir.
Dijitalleşmenin ne olduğunu ve daha geniş dijital dönüşüm konusuna nasıl uyduğunu öğrendiğinize göre, kuruluşunuzda nasıl kullanabileceğinizi tartışalım.
Yapay zekâ - endüstriyel üretim proseslerinizi iyileştirmek için nasıl kullanılabilir?
Dijitalleşme ve bununla birlikte çalışan teknolojiler ve araçlar, iş yapma ve belirli kararlar alma şeklinizi değiştirebilir, çünkü yapay zekânın sağladığı eyleme geçirilebilir bilgiler karar almayı kolaylaştırır ve amaçlanan sonuçları iyileştirir. Yapay zekâ, çeşitli proses ve analiz türleri de dahil olmak üzere çeşitli alanlarda üreticiler için zaten faydalı olduğunu çoktan kanıtlamıştır. Aşağıdaki noktaları dikkate alın:
- Öngörüye dayalı bakım: Yapay zekâ algoritmaları, bakımın ne zaman gerekli olacağını tahmin etmek için ekipmandan gelen sensör verilerini analiz ederek kesinti sürelerini azaltabilir ve verimliliği artırabilir.
- Kalite kontrolü: Yapay zekâ destekli görüntüleme sistemleri, ürünleri kusurlar açısından denetleyerek insan hatasını azaltabilir ve doğruluğu artırabilir.
- Süreç optimizasyonu: Yapay zekâ algoritmaları üretim verilerini analiz edebilir ve verimliliği iyileştirmenin ve israfı azaltmanın yollarını önerebilir.
- Otonom robotlar: Yapay zekâ, robotları ve diğer otomatik ekipmanları kontrol etmek için kullanılabilir ve daha hassas hareketlere ve değişen koşullara gerçek zamanlı olarak uyum sağlama kabiliyeti elde edilebilir.
- Akıllı planlama: Yapay zekâ algoritmaları; maliyetleri azaltmak, zamanında teslimatı iyileştirmek ve kapasite kullanımını artırmak için üretim programlarını optimize edebilir.
- Akıllı stok yönetimi: Yapay zekâ; ürün talebini tahmin etmek ve bu doğrultuda stokları optimize etmek için kullanılabilir, böylece potansiyel olarak teslimat süreleri azaltılabilir ve stok tutma maliyetleri düşürülebilir.
- Akıllı tedarik: Yapay zekâ; ham madde talebini tahmin etmek ve tedarik sürecini optimize etmek için kullanılabilir, bu da teslim sürelerini ve maliyetleri azaltır.
- İş gücü yönetimi: Yapay zekâ; verimliliği artırmak, işçilik maliyetlerini düşürmek ve çalışan memnuniyetini artırmak için personel seviyelerini optimize etmek ve çalışanları planlamak amacıyla kullanılabilir.
- Öngörüye dayalı modelleme: Yapay zekâ, üretim sistemlerinin performansını tahmin etmek ve potansiyel sorunları meydana gelmeden önce belirlemek için kullanılabilir.
Gerçek dünya deneyimine sahip pratik örnekleri görmek için, Solenis'in müşterilerimizin üretim süreçlerini iyileştirmelerine yardımcı olmak için yapay zeka da dahil olmak üzere gelişmiş dijital çözümler uyguladığı bu üç alanı, yani süreç optimizasyonunu, otonom robotları ve öngörücü modellemeyi değerlendirin. Ancak yapay zekânın bile sınırları vardır. Aslında bu blog bunu kanıtlıyor.
Bu blogun çoğu Chat GPT adlı açık kaynaklı bir yapay zeka sohbet motoru tarafından oluşturuldu. Birkaç yıllık büyük bir veri kümesiyle eğitildi. Ve yapay zekânın dokuz kullanım listesinde gözden kaçan bir örneği de onun normalde sadece insanlar tarafından yapılan bir ölçümü gerçek zamanlı olarak tahmin etme yeteneğiydi, örneğin; kalite testi yapmak için devam eden bir üretim sürecinden alınan bir numuneydi. Aslında Solenis'te kâğıt hamuru ve kâğıt müşterilerimiz için OPTIX™ gelişmiş analiz platformumuzu kullanarak tam olarak bunu yapıyoruz. Ortaklarımızdan ProcessMiner ile geliştirdiğimiz yapay zekâyı, örneğin kâğıdın üretilirken mukavemetini neredeyse gerçek zamanlı olarak tahmin etmek için kullanıyoruz. Bu sayede, fabrika operatörleri saatlerce test sonuçlarını beklemek zorunda kalmıyor ve kalitenin üretim sırasında düşmesi gibi hızlıca çözülerek süreç optimizasyonu yapılabilecek durumları hemen fark ederek zamanında müdahale edebiliyorlar.
Otonom robotlarla teslimat yapmamızı sağlayan da bu gerçek zamanlı kalite parametreleri tahminidir. Robotların veya ekipmanların otonom kontrolü, kalite standartlarını sürekli olarak korumak için gerçek zamanlı ayarlamalar yapabilir. Bizim örneğimizde, genellikle üretim sürecinde düzeltme yapmak için tedarik ettiğimiz çeşitli kâğıt kimyasallarının dozajını ayarlıyoruz; böylece, müşteri üretimin sonunda spesifikasyon dışı bir ürün partisiyle karşılaşmıyor. Kimyasal dozaj pompalarının hızını bağımsız olarak ayarlıyoruz. Bu, daha önce de belirtildiği gibi birçok başka avantaj sağlayabiliyor.
Bu nedenle, endüstriyel uygulamalarda yapay zekâ kullanımı için hala çok erken olsa da, OPTIX gibi dijital çözümleri aktif olarak kullanan çok sayıda operatör var. Ve sonuç olarak, bekleyip görmeyi tercih edenlere kıyasla üretimdeki rekabet avantajlarını artıracak olanlar, teknolojiyi erken benimseyenler olacak.
Dijital teknoloji portföyümüz hakkında daha fazla bilgi edinmek için Dijital Çözümler sayfamızı ziyaret edin veya Solenis satış temsilcinizle iletişime geçin.