Veriler \u00e7e\u015fitli bi\u00e7imlerde yakalanm\u0131\u015f ve y\u00fczy\u0131llard\u0131r s\u00fcre\u00e7lerin temel bir par\u00e7as\u0131 olmu\u015ftur - basit say\u0131m i\u015faretleyicilerinden ve notlardan karma\u015f\u0131k elektronik tablolara ve bulut depolamaya kadar. G\u00fcn\u00fcm\u00fczde, olu\u015fturulan ve depolanan karma\u015f\u0131k verilerin veya b\u00fcy\u00fck verilerin miktar\u0131 ve hacmi \u015fa\u015f\u0131rt\u0131c\u0131d\u0131r ve g\u00fcnl\u00fck tahmini 2,5 milyar gigabayt \u00fcretilmektedir.<\/p>\n
\u00dcretimde, yapay zeka (AI), makine \u00f6\u011frenimi (ML) ve Nesnelerin \u0130nterneti (IoT) cihazlar\u0131 gibi daha ak\u0131ll\u0131 ve birbirine ba\u011fl\u0131 teknolojilerle yarat\u0131lan ve da\u011f\u0131t\u0131lan veri miktar\u0131 h\u0131zla art\u0131yor ve bu cihazlar art\u0131k operasyonel sistemlere entegre ediliyor.<\/p>\n
Ancak b\u00fcy\u00fck verinin kullan\u0131m\u0131 ve analizi konusunda yeterli bilgiye sahip olunmad\u0131\u011f\u0131 takdirde, veriler sadece say\u0131lara indirgenecektir.<\/p>\n
Bu ak\u0131ll\u0131 \u00fcretim teknolojilerinin kullan\u0131m\u0131 ve geleneksel veri k\u00fcmelerinin y\u00f6netilmesi aras\u0131nda, \u00fcreticilerin daha fazla veri noktas\u0131 vard\u0131r at\u00f6lye kat\u0131<\/a> Her zamankinden daha fazla. Onlar i\u00e7in, teknoloji yat\u0131r\u0131mlar\u0131ndan ileride daha fazla getiri elde etmek, geli\u015fmi\u015f analitik modellere sahip olmaya ba\u011fl\u0131 olacakt\u0131r \u00e7\u00fcnk\u00fc bu, optimum i\u015f sonu\u00e7lar\u0131 i\u00e7in do\u011fru kararlar almak \u00fczere verileri tan\u0131mlamalar\u0131n\u0131, incelemelerini ve somut sonu\u00e7lar \u00e7\u0131karmalar\u0131n\u0131 sa\u011flayacakt\u0131r. Do\u011fru analitik kald\u0131ra\u00e7lar\u0131 kullanarak, masada hi\u00e7bir veri geride kalmaz.<\/p>\n Modern \u00fcretim etraf\u0131ndaki tart\u0131\u015fmalar genellikle operasyonel verimlilikleri \u00f6l\u00e7ekte etkinle\u015ftirmek i\u00e7in s\u00fcre\u00e7leri otomatikle\u015ftirmek \u00fczere tasarlanm\u0131\u015f teknolojiler etraf\u0131nda d\u00f6ner. End\u00fcstri 4.0<\/a>Bu teknolojilerin benimsenme h\u0131z\u0131n\u0131n giderek artt\u0131\u011f\u0131na tan\u0131k oluyoruz ve COVID-19 salg\u0131n\u0131n\u0131n dijitalle\u015fmeyi daha da h\u0131zland\u0131rmas\u0131yla dijital d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm oran\u0131 daha da artt\u0131.<\/p>\n Bir\u00e7ok i\u015fletme art\u0131k ak\u0131ll\u0131 ara\u00e7lar ve \u00e7\u00f6z\u00fcmlerin yard\u0131m\u0131yla daha fazla verimlilik elde etmek i\u00e7in \u00e7aba sarf ediyor. Ancak verimli ve ak\u0131ll\u0131 aras\u0131ndaki ayr\u0131m\u0131 yapmak hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131yor.<\/p>\n \u00d6rne\u011fin, g\u00fc\u00e7l\u00fc IoT sens\u00f6rleri, \u00fcretim tesislerindeki kutular\u0131n yerini ve i\u00e7eriklerini sanal olarak takip etme ve talep \u00fczerine stok yenilemeyi otomatikle\u015ftirme gibi, \u00fcretim varl\u0131klar\u0131n\u0131n ger\u00e7ek zamanl\u0131 olarak izlenmesi ve kaydedilmesini sa\u011flayarak s\u00fcre\u00e7 verimlili\u011fini art\u0131rd\u0131.<\/p>\n Ancak, g\u00fc\u00e7l\u00fc analiti\u011fin kullan\u0131m\u0131, optimizasyonu kolayla\u015ft\u0131ran daha y\u00fcksek bir zeka seviyesi sunar. Veri analiti\u011fi, \u00fcreticinin daha fazla verimlilik ve maliyet azaltma i\u00e7in alanlar\u0131 belirlemesine olanak tan\u0131r - ister \u00fcretim hatt\u0131 dizilerini yeniden d\u00fczenleyerek, ister \u00fcr\u00fcn\u00fc o kutudan par\u00e7alar kullanarak yeniden yap\u0131land\u0131rarak, ister daha ekonomik bile\u015fenler \u00f6nererek.<\/p>\n Veri analiti\u011fi sayesinde \u00fcreticiler art\u0131k s\u00fcrekli iyile\u015ftirme ve s\u00fcre\u00e7 optimizasyonu hedeflerine bir ad\u0131m daha yakla\u015fabiliyor ve bu da ak\u0131ll\u0131 fabrikalar\u0131n bir di\u011fer temel \u00f6zelli\u011fi haline geliyor. Bu nedenle \u00fcretim \u015firketlerinin verileri etkili bir \u015fekilde kullanarak operasyonlar\u0131na mevcut s\u00fcre\u00e7leri iyile\u015ftirirken bo\u015fluklar\u0131 belirlemelerine ve d\u00fczeltmelerine yard\u0131mc\u0131 olacak ba\u015fka bir zeka katman\u0131 eklemeleri hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131yor. Baz\u0131lar\u0131 i\u00e7in zorlay\u0131c\u0131 olsa da bu, a\u015fa\u011f\u0131daki gibi k\u0131yaslama \u00e7er\u00e7eveleri ve ara\u00e7lar\u0131 uygulayarak ba\u015far\u0131labilir: Ak\u0131ll\u0131 End\u00fcstri Haz\u0131rl\u0131k Endeksi (SIRI)<\/a> B\u00f6ylece \u015firketler dijital d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fc y\u00f6nlendirebilir, \u00f6l\u00e7eklendirebilir ve operasyonlar\u0131n\u0131 ve s\u00fcre\u00e7lerini daha da iyile\u015ftirebilir.<\/p>\n \u00dcretim, y\u0131llar i\u00e7inde adil bir de\u011fi\u015fim pay\u0131na sahip oldu ve her yeni bozulma dalgas\u0131yla \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde geli\u015fti. Yeni teknolojilere ge\u00e7ici olarak yat\u0131r\u0131m yapmaktan, ba\u015ftan sona ayr\u0131nt\u0131l\u0131 bir dijital d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm plan\u0131yla ak\u0131ll\u0131 fabrikalar in\u015fa etmeye ge\u00e7i\u015f halihaz\u0131rda devam ediyor. Ancak vizyon sahibi end\u00fcstri liderleri, s\u0131rada ne oldu\u011funu ve oraya ula\u015fmak i\u00e7in gereken ad\u0131mlar\u0131 bilmek istiyor.<\/p>\n Gelece\u011fin modern fabrikalar\u0131 daha fazla veriyi kullan\u0131p analiz ettik\u00e7e, bu fabrikalar ayn\u0131 zamanda ba\u011flamlar\u0131 nas\u0131l de\u011ferlendireceklerini, k\u0131s\u0131tlamalara nas\u0131l uyum sa\u011flayacaklar\u0131n\u0131 ve organizasyon taraf\u0131ndan \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f sonu\u00e7lara en yak\u0131n eylemleri nas\u0131l ger\u00e7ekle\u015ftireceklerini de \u00f6\u011frenmeye ba\u015fl\u0131yorlar; bunu da neredeyse hi\u00e7 insan m\u00fcdahalesi olmadan yap\u0131yorlar.<\/p>\n Zamanla, veri analiti\u011fi ve otomasyonun g\u00fcc\u00fc, yeni nesil ak\u0131ll\u0131 fabrikalara g\u00fc\u00e7 verebilir ve erken End\u00fcstri 4.0 \u00e7abalar\u0131n\u0131n bir sonucu olan ger\u00e7ek anlamda otonom \u00fcretim ekosistemlerine yol a\u00e7abilir. End\u00fcstri 5.0 hala uzak ufukta olsa da, otonom \u00fcretim ekosistemlerinin \u015fafa\u011f\u0131 End\u00fcstri 4.0'dan net bir ad\u0131m \u00f6tede olacakt\u0131r.<\/p>\n \u00dcretimde seri \u00fcretim ile \u00f6zelle\u015ftirme talebini kusursuz bir \u015fekilde dengeleyebilen bu yeni \u00e7a\u011f\u0131n tan\u0131mlay\u0131c\u0131 \u00f6zelli\u011fi, ileri d\u00fczey veri analiti\u011finin oynad\u0131\u011f\u0131 ba\u015frol olacak.<\/p>\n Dijital d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm ve ak\u0131ll\u0131 ve birbirine ba\u011fl\u0131 teknolojiler, g\u00fcn\u00fcm\u00fcz \u00fcreticilerine eskisinden daha y\u00fcksek ba\u015far\u0131 seviyeleri sa\u011flad\u0131. Dijitalle\u015fme s\u00fcreci boyunca, geli\u015fmi\u015f makineler ve karma\u015f\u0131k sistemler, b\u00fcy\u00fck veri, yapay zeka, makine \u00f6\u011frenimi ve nesnelerin interneti ile birlikte, yeni nesil fabrikalara g\u00fc\u00e7 sa\u011flamaya ve kapasitelerini en \u00fcst d\u00fczeye \u00e7\u0131karmaya yard\u0131mc\u0131 oldu. Ancak, modern bir fabrikada \u00fcretilen veri da\u011flar\u0131, \u00fczerinde i\u015flem yap\u0131labilecek kritik bilgileri yorumlamak ve \u00e7\u0131karmak i\u00e7in \u00f6nemli veri analiti\u011fi omurgas\u0131 olmadan i\u015fe yaramazd\u0131.<\/p>\n Veri analiti\u011fiyle, gelece\u011fin fabrikalar\u0131 ve tamamen otonom ekosistemler, End\u00fcstri 4.0'\u0131n ileri a\u015famas\u0131n\u0131n bir par\u00e7as\u0131 olarak ger\u00e7e\u011fe d\u00f6n\u00fc\u015febilir. Ancak \u00fcreticilerin bu bir sonraki a\u015famaya ge\u00e7ebilmeleri i\u00e7in, nerede eksik olduklar\u0131n\u0131 ve potansiyel bo\u015fluklar\u0131 nas\u0131l giderebileceklerini anlamalar\u0131 gerekir. Ak\u0131ll\u0131 End\u00fcstri Haz\u0131rl\u0131k Endeksi<\/a>\u0130yi tan\u0131mlanm\u0131\u015f sekt\u00f6re \u00f6zg\u00fc k\u0131staslar ve net yol haritalar\u0131, \u00fcreticilerin arad\u0131\u011f\u0131 d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcme giden yolu a\u00e7acakt\u0131r.<\/p>\n \u015eirketinizin akranlar\u0131n\u0131z aras\u0131nda nas\u0131l bir performans g\u00f6sterdi\u011fini g\u00f6rmek i\u00e7in Ak\u0131ll\u0131 End\u00fcstri Haz\u0131rl\u0131k Endeksi de\u011ferlendirmesine girmek ister misiniz? Ziyaret edin https:\/\/siri.incit.org\/assessment\/request-assessment<\/a> veya bizimle ileti\u015fime ge\u00e7in contact@incit.org<\/a> Daha fazlas\u0131n\u0131 \u00f6\u011frenmek i\u00e7in.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Data has been captured in various forms and has been an essential part of processes for centuries \u2013 from simple tallying markers and notes to complex spreadsheets and cloud storage. Today, the amount and volume of complex data, or big data, that is created and stored is staggering, with an estimated 2.5 billion gigabytes generated […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":13710,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[17],"tags":[82,27,35,44],"class_list":["post-13673","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-thought-leadership","tag-data-analytics","tag-mainspotlight","tag-manufacturing","tag-spotlight"],"acf":{"topic":"data analytics"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/incit.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13673","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/incit.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/incit.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=13673"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/incit.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13673\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/13710"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/incit.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=13673"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=13673"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=13673"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Otomasyon verimlilikle ilgiliyse, analitik zekayla ilgilidir<\/h2>\n
Tamamen otomatik fabrikalardan otonom \u00fcretim ekosistemlerine<\/h2>\n
Veri analiti\u011fi: \u00dcretim d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fcn\u00fcn omurgas\u0131<\/h2>\n