Veriler çeşitli biçimlerde toplandı ve yüzyıllardır basit işaretleme işaretlerinden ve notlardan karmaşık elektronik tablolara ve bulut depolamaya kadar süreçlerin önemli bir parçası oldu. Bugün, oluşturulan ve depolanan karmaşık verilerin veya büyük verilerin miktarı ve hacmi şaşırtıcıdır; günlük olarak tahminen 2,5 milyar gigabayt üretilmektedir.
Üretimde, artık operasyonel sistemlere entegre edilen yapay zeka (AI), makine öğrenimi (ML) ve Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları gibi daha akıllı ve birbirine bağlı teknolojilerle oluşturulan ve dağıtılan, hızla artan miktarda veri var.
Ancak, büyük veri kullanımı ve analizi konusunda yeterli bir anlayışa sahip olunmadığı takdirde veriler yalnızca sayılara indirgenecektir.
Bu akıllı üretim teknolojilerinin kullanımı ve geleneksel veri kümelerinin yönetimi arasında üreticiler, üzerinde daha fazla veri noktasına sahiptir. mağaza katı her zamankinden daha fazla. Onlar için ilerideki teknoloji yatırımlarından daha fazla getiri elde etmek, gelişmiş analitik modellerin uygulamaya konmasına bağlı olacaktır; bu onların optimum iş sonuçları için doğru kararları vermek üzere verileri tanımlamalarına, incelemelerine ve verilerden somut sonuçlar çıkarmalarına olanak tanıyacaktır. Doğru analiz araçlarının kullanılmasıyla masada hiçbir veri kalmaz.
Otomasyon verimlilikle ilgiliyse, analitik de zekayla ilgilidir
Modern üretime ilişkin tartışmalar genellikle, geniş ölçekte operasyonel verimlilik sağlamak amacıyla süreçleri otomatikleştirmek için tasarlanan teknolojiler etrafında dönüyor. gelişiyle birlikte Endüstri 4.0, bu teknolojinin benimsenme hızının arttığına tanık oluyoruz ve COVID-19 salgını dijitalleşmeyi daha yüksek bir vitese geçirdiğinden beri dijital dönüşüm hızının daha da hızlandığına tanık oluyoruz.
Artık pek çok işletme akıllı araç ve çözümlerin yardımıyla daha fazla verimlilik elde etmek için çaba gösteriyor. Ancak verimli ve akıllı arasındaki ayrımı yapmak hayati önem taşıyor.
Örneğin, güçlü IoT sensörleri, üretim tesislerindeki ambarların konumunu ve içeriklerini sanal olarak takip etmek ve talep üzerine stok yenilemeyi otomatikleştirmek gibi üretim varlıklarını gerçek zamanlı olarak izleme ve kaydetme yeteneğini mümkün kılarak süreç verimliliğini artırdı.
Ancak güçlü analitiklerin kullanılması, optimizasyonu kolaylaştıran daha yüksek düzeyde zeka sağlar. Veri analitiği, ister üretim hattı sıralarını yeniden düzenleyerek, ister o depodaki parçaları kullanarak ürünü yeniden yapılandırarak veya daha ekonomik bileşenler önererek olsun, üreticinin daha fazla verimlilik ve maliyet azaltımı için alanları belirlemesine olanak tanır.
Veri analitiği sayesinde üreticiler artık sürekli iyileştirme ve süreç optimizasyonu hedeflerine bir adım daha yaklaşabiliyor ve bu da akıllı fabrikaların bir diğer önemli özelliği haline geliyor. Bu nedenle, üretim şirketlerinin verilerden etkili bir şekilde yararlanması, mevcut süreçleri geliştirirken boşlukları belirlemelerine ve düzeltmelerine yardımcı olmak için operasyonlarına başka bir zeka katmanı eklemeleri çok önemlidir. Bazıları için zorlayıcı olsa da bu, kıyaslama çerçeveleri ve araçlarının uygulanmasıyla başarılabilir. Akıllı Endüstri Hazırlık Endeksi (SIRI) Böylece şirketler dijital dönüşümü destekleyip ölçeklendirebilir ve operasyonlarını ve süreçlerini daha da iyileştirebilir.
Tam otomatik fabrikalardan otonom üretim ekosistemlerine
İmalat, yıllar içinde değişimden payına düşeni aldı ve her yeni aksaklık dalgasıyla birlikte önemli ölçüde gelişti. Yeni teknolojilere geçici olarak yatırım yapmaktan, baştan sona ayrıntılı bir dijital dönüşüm planıyla akıllı fabrikalar kurmaya geçiş halihazırda devam ediyor. Ancak vizyoner sektör liderleri bir sonraki adımın ne olduğunu ve oraya ulaşmak için gereken adımları bilmek istiyor.
Geleceğin modern fabrikaları daha fazla veri kullanıp analiz ettikçe, bu fabrikalar aynı zamanda bağlamları nasıl değerlendireceklerini, kısıtlamalara nasıl uyum sağlayacaklarını ve çok az veya hiç insan müdahalesi olmadan kuruluş tarafından önceden tanımlanan sonuçlara en yakın şekilde uyum sağlayan eylemleri nasıl gerçekleştireceklerini öğrenmeye başlıyorlar. .
Zamanla, veri analitiği ve otomasyonun gücü, yeni nesil akıllı fabrikalara güç verebilir ve bu da, Endüstri 4.0'ın ilk çabalarının bir sonucu olan gerçek anlamda otonom üretim ekosistemlerine yol açabilir. Endüstri 5.0 hâlâ ufukta olsa da, otonom üretim ekosistemlerinin doğuşu, Endüstri 4.0'dan açık bir şekilde ileriye doğru atılmış bir adım olacaktır.
En son teknolojiye sahip veri analitiğinin oynadığı başrol, üretimin seri üretim ile kişiselleştirme talebini sorunsuz bir şekilde dengeleyebildiği bu yeni üretim çağının belirleyici özelliği olmaya hazırlanıyor.
Veri analitiği: üretim dönüşümünün omurgası
Dijital dönüşüm ile akıllı ve birbirine bağlı teknolojiler, günümüzün üreticilerine eskisinden çok daha yüksek düzeyde başarı sağladı. Dijitalleşme süreci boyunca gelişmiş makineler ve karmaşık sistemlerin yanı sıra büyük veriler, yapay zeka, makine öğrenimi ve IoT, yeni nesil fabrikalara güç verilmesine ve yeteneklerinin en üst düzeye çıkarılmasına yardımcı oldu. Bununla birlikte, modern bir fabrikada üretilen dağlarca veri, üzerinde işlem yapılabilecek kritik bilgilerin yorumlanması ve tahmin edilmesine yönelik veri analitiğinin önemli omurgası olmadan kullanışlı olmayacaktır.
Veri analitiği ile geleceğin fabrikaları ve tamamen otonom ekosistemler, Endüstri 4.0'ın ileri aşamasının bir parçası olarak gerçeğe dönüşebilir. Ancak üreticilerin bir sonraki aşamaya geçebilmesi için nerede eksik olduklarını ve potansiyel boşlukları nasıl giderebileceklerini anlamaları gerekiyor. İle SIRI, iyi tanımlanmış sektöre özel kriterler ve net yol haritaları, üreticilerin aradığı dönüşüme giden yolu açacaktır.
Şirketinizin benzerleri arasında nasıl bir performans sergilediğini görmek için SIRI değerlendirmesinden geçmek ister misiniz? Ziyaret etmek https://siri.incit.org/assessment/request-assessment veya bizimle iletişime geçin [email protected] daha fazla öğrenmek için.
