Dijitalle\u015fmenin bu alt\u0131n \u00e7a\u011f\u0131nda, \u00fcretim k\u00fcresel olarak en \u00e7ok veriye sahip end\u00fcstrilerden biridir. Forbes'a g\u00f6re, \u00fcreticiler y\u0131lda ortalama 1,9 petabayt \u00fcretiyor.<\/p>\n
Yapay zekan\u0131n veri patlamas\u0131nda \u00f6nemli bir rol oynamas\u0131yla, 1,9 petabayt verinin ne kadara denk geldi\u011fine dair bir benzetme olu\u015fturmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olmas\u0131n\u0131 istedik ve bunu perspektife oturttuk. Bu miktardaki verinin, bir as\u0131rdan uzun s\u00fcredir s\u00fcrekli olarak \u00e7al\u0131\u015fan bir fabrika kat\u0131ndaki her makinenin dijital planlar\u0131n\u0131 ve ger\u00e7ek zamanl\u0131 performans verilerini depolamaya benzedi\u011fini s\u00f6yledi.<\/p>\n
\u00dcreticilerin \u00fcretti\u011fi veri miktar\u0131 \u015fa\u015f\u0131rt\u0131c\u0131 olsa da bu, \u00fcreticilerin \u015fu anda veri tufan\u0131 ikilemini \u00e7\u00f6zmede kar\u015f\u0131 kar\u015f\u0131ya kald\u0131klar\u0131 kritik g\u00f6revi ve neden hemen harekete ge\u00e7meleri gerekti\u011fini vurguluyor.<\/p>\n
Sadece CIO'lar de\u011fil, \u00fcst d\u00fczey y\u00f6neticiler de kritik bir kav\u015fa\u011fa ula\u015ft\u0131lar ve art\u0131k \u00fcretim i\u015fletmelerinin g\u00fcnl\u00fck olarak \u00fcretilen ve depolanan karma\u015f\u0131k veri miktar\u0131 ve hacmiyle ba\u015fa \u00e7\u0131kabilmesini sa\u011flamak i\u00e7in bir araya gelmeleri gerekiyor.<\/p>\n
Nispeten yeni bir olgu olan Forbes, d\u00fcnyadaki verilerin yakla\u015f\u0131k '\u0131n\u0131n yaln\u0131zca son iki y\u0131lda \u00fcretildi\u011fini bildiriyor. McKinsey & Co.'ya g\u00f6re, bu h\u0131zl\u0131 veri olu\u015fturma h\u0131z\u0131 \u00f6ncelikle yapay zeka ve di\u011fer modern teknolojiler, bilgi i\u015flem, dijitalle\u015fmeden gelen ba\u011flant\u0131 ve buluta ge\u00e7i\u015f taraf\u0131ndan y\u00f6nlendiriliyor.<\/p>\n
Sekt\u00f6r uzmanlar\u0131, durumun daha da k\u00f6t\u00fcle\u015fmeden veri ikilemlerini ele alma konusunda giderek artan bir aciliyet duygusuna sahip olan \u00fcretim liderleri i\u00e7in bunun hem bir zorluk hem de bir f\u0131rsat sundu\u011fu konusunda hemfikir.<\/p>\n
Geli\u015fmi\u015f veri analiti\u011fi, ham verileri de\u011ferli i\u00e7g\u00f6r\u00fclere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrerek daha iyi karar alma ve i\u015f sonu\u00e7lar\u0131 elde etmede \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fcn kritik bir par\u00e7as\u0131d\u0131r; t\u0131pk\u0131 cevheri de\u011ferli metale d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek gibi.<\/p>\n
\u0130ronik olan \u015fu ki, g\u00fc\u00e7l\u00fc i\u00e7g\u00f6r\u00fcler zaten verilerinizin i\u00e7inde mevcuttur; ancak as\u0131l zorluk, bu i\u00e7g\u00f6r\u00fcleri nas\u0131l a\u00e7\u0131\u011fa \u00e7\u0131karaca\u011f\u0131n\u0131zd\u0131r.<\/p>\n
Manufacturing Leadership Council taraf\u0131ndan y\u00fcr\u00fct\u00fclen son ara\u015ft\u0131rmaya g\u00f6re, \u00e7o\u011fu \u00fcretici verilerine g\u00fcvenmiyor ve ankete kat\u0131lanlar\u0131n yaln\u0131zca 'i ilk etapta do\u011fru verilerin topland\u0131\u011f\u0131na g\u00fcveniyor. Ve yar\u0131dan az\u0131 verilerinin dolar de\u011ferini anl\u0131yor.<\/p>\n
\u00dcreticilerin kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131 di\u011fer ba\u015fl\u0131ca zorluklar aras\u0131nda, farkl\u0131 sistemlerden gelen veya farkl\u0131 formatlarda iletilen verilerin \u015fifresini \u00e7\u00f6zmek (), verilere kolayca eri\u015filememesi () ve \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131n verileri etkili bir \u015fekilde analiz etme becerisine sahip olmamas\u0131 nedeniyle becerilerinin art\u0131r\u0131lmas\u0131 gereklili\u011fi () yer al\u0131yor.<\/p>\n
Yine de, bu zorluklara ra\u011fmen, \u00fcreticilerin 'i verilerinin \u00e7ok b\u00fcy\u00fck bir potansiyele sahip oldu\u011funu ve daha iyi kararlar\u0131 daha h\u0131zl\u0131 alma yetene\u011fini ortaya \u00e7\u0131kard\u0131\u011f\u0131n\u0131 kabul ediyor. Neredeyse '\u0131 verilerin rekabet g\u00fc\u00e7leri i\u00e7in "temel" olaca\u011f\u0131n\u0131 kabul ediyor ve bu da \u015fimdi harekete ge\u00e7mezlerse neyin tehlikede oldu\u011funu bildiklerini g\u00f6steriyor. Ancak, \u00fcretim liderlerinin \u0131\u015f\u0131klar\u0131 a\u00e7\u0131k tutmak, i\u015fg\u00fcc\u00fc ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131 dengelemek ve i\u015flerinin \u00f6nemli kalmas\u0131n\u0131 sa\u011flamak i\u00e7in m\u00fccadele etmesi nedeniyle s\u00f6ylemesi yapmaktan daha kolay.<\/p>\n
Bu engellerin \u00fcstesinden gelinmesinin zorlu olaca\u011f\u0131 a\u00e7\u0131kt\u0131r, ancak geli\u015fmi\u015f analitikler, \u00fcreticilerin da\u011f\u0131n\u0131k verileri, t\u00fcm payda\u015flar\u0131n karar alma s\u00fcre\u00e7lerini y\u00f6nlendiren eyleme d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclebilir i\u00e7g\u00f6r\u00fclere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmesini sa\u011flayarak anahtar rol oynamaktad\u0131r.<\/p>\n
\u00dcretimde veri tufan\u0131nda ba\u015far\u0131l\u0131 bir \u015fekilde gezinmek, verimlili\u011fi, maliyet tasarruflar\u0131n\u0131 ve tart\u0131\u015fmas\u0131z en \u00f6nemlisi, iyile\u015ftirilmi\u015f karar vermeyi a\u00e7\u0131\u011fa \u00e7\u0131karmak i\u00e7in anahtard\u0131r. Ancak veri analiti\u011fi yaln\u0131zca bundan ibaret de\u011fildir ve ger\u00e7ek zamanl\u0131 olarak eri\u015fildi\u011finde \u00fcreticiler i\u00e7in \u00e7ok say\u0131da de\u011ferli bilgi ortaya \u00e7\u0131kar\u0131r. \u0130\u015fte \u00fcreticilerin veri analiti\u011fini kulland\u0131\u011f\u0131 be\u015f d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcc\u00fc yol.<\/p>\n
Veri analiti\u011fi, ekipman ar\u0131zalar\u0131n\u0131 ger\u00e7ekle\u015fmeden \u00f6nce tahmin edebilir, maliyetli duru\u015f s\u00fcrelerine neden olabilir ve verimlili\u011fi art\u0131rabilir. \u00d6rne\u011fin, Deloitte, s\u0131ralama tesislerinde bir duru\u015f s\u00fcresi art\u0131\u015f\u0131 ya\u015fayan k\u00fcresel bir paket teslimat \u015firketini destekledi, ancak \u00f6ng\u00f6r\u00fcc\u00fc bak\u0131mdan yararlanarak, bunlar\u0131n Y\u0131ll\u0131k $100 milyon USD fayda<\/a> 150 tesiste kapasiteyi serbest b\u0131rakarak.<\/p>\n Veri analiti\u011fi, kusurlar\u0131 fabrikadan \u00e7\u0131kmadan \u00f6nce yakalayarak tutarl\u0131 \u00fcr\u00fcn kalitesini garanti edebilir. Bir kullan\u0131m \u00f6rne\u011fi olarak, General Electric, \u00fcr\u00fcnlerdeki potansiyel kusurlar\u0131 m\u00fc\u015fterilere ula\u015fmadan \u00f6nce tespit etmek i\u00e7in veri analiti\u011fini kendi avantaj\u0131na kulland\u0131 ve kusur miktar\u0131n\u0131 oran\u0131nda d\u00fc\u015f\u00fcrd\u00fc.<\/p>\n Analitik, tedarik zinciri ve lojistik i\u00e7in \u00f6nemli optimizasyon f\u0131rsatlar\u0131 sunabilir, \u015feffafl\u0131\u011f\u0131 ve kontrol\u00fc art\u0131rabilir. Ernst and Young'a (EY) g\u00f6re, SmartMaps\u2122 veri analiti\u011fini kullanarak tedarik zincirlerini d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek i\u00e7in verilerini etkili bir \u015fekilde \u00e7\u0131karabildi ve bu da potansiyel olarak 5% ila 15% maliyet d\u00fc\u015f\u00fcrme f\u0131rsat\u0131yla sonu\u00e7land\u0131.<\/p>\n Lazer hassasiyetiyle talebi tahmin edin, stok t\u00fckenmelerini ve a\u015f\u0131r\u0131 \u00fcretimi \u00f6nleyin. Accenture, talep tahminine ili\u015fkin birle\u015fik bir bak\u0131\u015f a\u00e7\u0131s\u0131yla, bir g\u0131da pazarlama ve da\u011f\u0131t\u0131m \u015firketinin tahmin hatalar\u0131n\u0131 yakla\u015f\u0131k 6-8 puan azaltmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 oldu ve bu da yakla\u015f\u0131k $100-$130M USD potansiyel faydaya yol a\u00e7t\u0131.<\/p>\n Veri analiti\u011fi, verileri eyleme d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclebilir i\u00e7g\u00f6r\u00fclere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrerek ve veriye dayal\u0131 kararlar\u0131 bilgilendiren ve sonu\u00e7lar\u0131 optimize eden maliyet profillemesini m\u00fcmk\u00fcn k\u0131larak liderlere g\u00fc\u00e7 verebilir.<\/p>\n EY, veri odakl\u0131 bir k\u00fclt\u00fcr\u00fcn sonucu olarak, veri d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fc yolculu\u011funda destekledikleri bir video oyunu \u00fcreticisinin daha verimli operasyonlar, artan m\u00fc\u015fteri memnuniyeti ve daha d\u00fc\u015f\u00fck bir ciro oran\u0131 deneyimledi\u011fini bildiriyor.<\/p>\n \u00dcretimin yeni d\u00fcnyas\u0131nda veriler krald\u0131r ve lider kurulu\u015flar veri odakl\u0131 olanlar olacakt\u0131r. Rekabet\u00e7i kalabilmek i\u00e7in \u00fcreticilerin yat\u0131r\u0131mlar, politikalar ve genel i\u015f stratejileri gibi alanlar da dahil olmak \u00fczere operasyonlar\u0131 genelinde daha fazla veriye dayal\u0131 kararlar almalar\u0131 gerekir.<\/p>\n \u0130yile\u015ftiremedi\u011finiz \u015feyi \u00f6l\u00e7emeyece\u011finiz do\u011fru olsa da, veri analiti\u011fi, sizi harekete ge\u00e7irecek eyleme d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclebilir i\u00e7g\u00f6r\u00fcler ortaya \u00e7\u0131karman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r. s\u00fcrekli iyile\u015ftirme<\/a>Bunu yaparak, y\u00fcksek etkili alanlar\u0131 belirleyebilir ve ekibinizin ger\u00e7eklere dayal\u0131 kararlar almas\u0131n\u0131 sa\u011flayabilirsiniz.<\/p>\n Bu yakla\u015f\u0131m, h\u0131zland\u0131r\u0131lm\u0131\u015f dijital d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcmden geli\u015fmi\u015f s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilir uygulamalara ve iyile\u015ftirilmi\u015f ESG derecelendirmelerine kadar uzanan i\u015f sonu\u00e7lar\u0131na yol a\u00e7\u0131yor.<\/p>\n Bu, k\u00fcresel olarak en \u00e7ok veri \u00fcreten sekt\u00f6rler aras\u0131nda oldu\u011fu bildirilen bir sekt\u00f6r olan \u00fcretimde \u00f6zellikle kritiktir. \u00dcretim liderleri verilerinin g\u00fcc\u00fcn\u00fc nas\u0131l a\u00e7\u0131\u011fa \u00e7\u0131karacaklar\u0131n\u0131 bildiklerinde, y\u00fcksek performans elde edebilir ve akranlar\u0131ndan daha iyi performans g\u00f6sterebilirler.<\/p>\n Yenilik\u00e7i bir veri analiti\u011fi platformuyla liderler, \u00fcretim i\u015fletmelerini d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrerek yeni veri noktalar\u0131n\u0131n kilidini a\u00e7abilir, i\u015fletmelerindeki verimsizliklere ili\u015fkin daha derin i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sunarak iyile\u015ftirme i\u00e7in y\u00fcksek etkili alanlar\u0131 belirleyebilir ve sonu\u00e7lar\u0131 k\u00fcresel olarak sekt\u00f6rdeki meslekta\u015flar\u0131yla k\u0131yaslayabilir.<\/p>\n INCIT'in XIRI-Analytics gibi bir platformdan yararlanarak \u00fcretim organizasyonunuz genelinde \u00f6nemli de\u011fi\u015fikliklere yol a\u00e7abilecek bu yeni i\u00e7g\u00f6r\u00fcleri ortaya \u00e7\u0131karmaya haz\u0131r m\u0131s\u0131n\u0131z? Daha fazla bilgi edinmek i\u00e7in, INCIT web sitemizi ziyaret edin<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" In this golden age of digitalisation, manufacturing is one of the most data-heavy industries globally. According to Forbes, manufacturers annually generate an average of 1.9 petabytes. With AI playing a key role in the explosion of data, we asked it to help create an analogy about how much 1.9 petabytes of data equates to put […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":35117,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[17],"tags":[82,208],"class_list":["post-34019","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-thought-leadership","tag-data-analytics","tag-data-in-manufacturing"],"acf":{"topic":"data analytics"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/incit.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34019","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=34019"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/incit.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34019\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":35118,"href":"https:\/\/incit.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34019\/revisions\/35118"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/35117"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/incit.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=34019"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=34019"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=34019"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Kalite kontrol\u00fc ve azalt\u0131lm\u0131\u015f at\u0131k<\/h3>\n
Tedarik zinciri optimizasyonu, maliyetlerin azalt\u0131lmas\u0131<\/h3>\n
Talep tahmini ve envanter optimizasyonu<\/h3>\n
Veriye dayal\u0131 karar alma (DDDM) ve maliyet profili olu\u015fturma<\/h3>\n
Veri odakl\u0131 bir \u00fcretici olmak: Dijital d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fcn\u00fcz\u00fc nas\u0131l h\u0131zland\u0131rabilirsiniz?<\/h2>\n