Veriler çeşitli biçimlerde yakalanmış ve yüzyıllardır süreçlerin temel bir parçası olmuştur - basit sayım işaretleyicilerinden ve notlardan karmaşık elektronik tablolara ve bulut depolamaya kadar. Günümüzde, oluşturulan ve depolanan karmaşık verilerin veya büyük verilerin miktarı ve hacmi şaşırtıcıdır ve günlük tahmini 2,5 milyar gigabayt üretilmektedir.
Üretimde, yapay zeka (AI), makine öğrenimi (ML) ve Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları gibi daha akıllı ve birbirine bağlı teknolojilerle yaratılan ve dağıtılan veri miktarı hızla artıyor ve bu cihazlar artık operasyonel sistemlere entegre ediliyor.
Ancak büyük verinin kullanımı ve analizi konusunda yeterli bilgiye sahip olunmadığı takdirde, veriler sadece sayılara indirgenecektir.
Bu akıllı üretim teknolojilerinin kullanımı ve geleneksel veri kümelerinin yönetilmesi arasında, üreticilerin daha fazla veri noktası vardır atölye katı Her zamankinden daha fazla. Onlar için, teknoloji yatırımlarından ileride daha fazla getiri elde etmek, gelişmiş analitik modellere sahip olmaya bağlı olacaktır çünkü bu, optimum iş sonuçları için doğru kararlar almak üzere verileri tanımlamalarını, incelemelerini ve somut sonuçlar çıkarmalarını sağlayacaktır. Doğru analitik kaldıraçları kullanarak, masada hiçbir veri geride kalmaz.
Otomasyon verimlilikle ilgiliyse, analitik zekayla ilgilidir
Modern üretim etrafındaki tartışmalar genellikle operasyonel verimlilikleri ölçekte etkinleştirmek için süreçleri otomatikleştirmek üzere tasarlanmış teknolojiler etrafında döner. Endüstri 4.0Bu teknolojilerin benimsenme hızının giderek arttığına tanık oluyoruz ve COVID-19 salgınının dijitalleşmeyi daha da hızlandırmasıyla dijital dönüşüm oranı daha da arttı.
Birçok işletme artık akıllı araçlar ve çözümlerin yardımıyla daha fazla verimlilik elde etmek için çaba sarf ediyor. Ancak verimli ve akıllı arasındaki ayrımı yapmak hayati önem taşıyor.
Örneğin, güçlü IoT sensörleri, üretim tesislerindeki kutuların yerini ve içeriklerini sanal olarak takip etme ve talep üzerine stok yenilemeyi otomatikleştirme gibi, üretim varlıklarının gerçek zamanlı olarak izlenmesi ve kaydedilmesini sağlayarak süreç verimliliğini artırdı.
Ancak, güçlü analitiğin kullanımı, optimizasyonu kolaylaştıran daha yüksek bir zeka seviyesi sunar. Veri analitiği, üreticinin daha fazla verimlilik ve maliyet azaltma için alanları belirlemesine olanak tanır - ister üretim hattı dizilerini yeniden düzenleyerek, ister ürünü o kutudan parçalar kullanarak yeniden yapılandırarak, ister daha ekonomik bileşenler önererek.
Veri analitiği sayesinde üreticiler artık sürekli iyileştirme ve süreç optimizasyonu hedeflerine bir adım daha yaklaşabiliyor ve bu da akıllı fabrikaların bir diğer temel özelliği haline geliyor. Bu nedenle üretim şirketlerinin verileri etkili bir şekilde kullanarak operasyonlarına mevcut süreçleri iyileştirirken boşlukları belirlemelerine ve düzeltmelerine yardımcı olacak başka bir zeka katmanı eklemeleri hayati önem taşıyor. Bazıları için zorlayıcı olsa da bu, aşağıdaki gibi kıyaslama çerçeveleri ve araçları uygulayarak başarılabilir: Akıllı Endüstri Hazırlık Endeksi (SIRI) Böylece şirketler dijital dönüşümü yönlendirebilir, ölçeklendirebilir ve operasyonlarını ve süreçlerini daha da iyileştirebilir.
Tamamen otomatik fabrikalardan otonom üretim ekosistemlerine
Üretim, yıllar içinde adil bir değişim payına sahip oldu ve her yeni bozulma dalgasıyla önemli ölçüde gelişti. Yeni teknolojilere geçici olarak yatırım yapmaktan, baştan sona ayrıntılı bir dijital dönüşüm planıyla akıllı fabrikalar inşa etmeye geçiş halihazırda devam ediyor. Ancak vizyon sahibi endüstri liderleri, sırada ne olduğunu ve oraya ulaşmak için gereken adımları bilmek istiyor.
Geleceğin modern fabrikaları daha fazla veriyi kullanıp analiz ettikçe, bu fabrikalar aynı zamanda bağlamları nasıl değerlendireceklerini, kısıtlamalara nasıl uyum sağlayacaklarını ve organizasyon tarafından önceden tanımlanmış sonuçlara en yakın eylemleri nasıl gerçekleştireceklerini de öğrenmeye başlıyorlar; bunu da neredeyse hiç insan müdahalesi olmadan yapıyorlar.
Zamanla, veri analitiği ve otomasyonun gücü, yeni nesil akıllı fabrikalara güç verebilir ve erken Endüstri 4.0 çabalarının bir sonucu olan gerçek anlamda otonom üretim ekosistemlerine yol açabilir. Endüstri 5.0 hala uzak ufukta olsa da, otonom üretim ekosistemlerinin şafağı Endüstri 4.0'dan net bir adım ötede olacaktır.
Üretimde seri üretim ile özelleştirme talebini kusursuz bir şekilde dengeleyebilen bu yeni çağın tanımlayıcı özelliği, ileri düzey veri analitiğinin oynadığı başrol olacak.
Veri analitiği: Üretim dönüşümünün omurgası
Dijital dönüşüm ve akıllı ve birbirine bağlı teknolojiler, günümüz üreticilerine eskisinden daha yüksek başarı seviyeleri sağladı. Dijitalleşme süreci boyunca, gelişmiş makineler ve karmaşık sistemler, büyük veri, yapay zeka, makine öğrenimi ve nesnelerin interneti ile birlikte, yeni nesil fabrikalara güç sağlamaya ve kapasitelerini en üst düzeye çıkarmaya yardımcı oldu. Ancak, modern bir fabrikada üretilen veri dağları, üzerinde işlem yapılabilecek kritik bilgileri yorumlamak ve çıkarmak için önemli veri analitiği omurgası olmadan işe yaramazdı.
Veri analitiğiyle, geleceğin fabrikaları ve tamamen otonom ekosistemler, Endüstri 4.0'ın ileri aşamasının bir parçası olarak gerçeğe dönüşebilir. Ancak üreticilerin bu bir sonraki aşamaya geçebilmeleri için, nerede eksik olduklarını ve potansiyel boşlukları nasıl giderebileceklerini anlamaları gerekir. Akıllı Endüstri Hazırlık Endeksiİyi tanımlanmış sektöre özgü kıstaslar ve net yol haritaları, üreticilerin aradığı dönüşüme giden yolu açacaktır.
Şirketinizin akranlarınız arasında nasıl bir performans gösterdiğini görmek için Akıllı Endüstri Hazırlık Endeksi değerlendirmesine girmek ister misiniz? Ziyaret edin https://siri.incit.org/assessment/request-assessment veya bizimle iletişime geçin iletişim@incit.org Daha fazlasını öğrenmek için.
