Üretim etkinliğinin artırılmasında anlık veri analizi yaklaşımı ve bir uygulama

Abstract

Geleceğin üretim sektörünü geleneksel olandan ayırt eden otonom robotlar, nesnelerin interneti ve veri analitiği teknolojileri olması düşünülmektedir. Bu hedefler doğrultusunda kurumsal dönüşüm süreçleri gerçekleştirilecektir. Buna karşılık ülkemizde birçok küçük ve orta ölçekli üretici, üretim süreçlerinde üretim verilerini hala kâğıtlara kaydederek sakladığı görülmektedir. Bunun sonucunda tüm bu saklanan veriler karar verme süreçlerine de dâhil edilememektedir. Verilerin otomasyonlar kullanılarak dijital ortamda tutulması ve rapor edilmesine yönelik birçok çalışma bulunmasına rağmen verilerin anlık olarak analiz edilip raporlanmasına yönelik çalışma bulunmamaktadır. Anlık veri analizi kullanarak üretim süreçlerinde takip edilebilirliği arttırmak ve bu sayede üretim performansını ve verimliliğin arttırılması amaçlanmaktadır. Çalışma kapsamında üretim süreçlerinde etkinliğin artırılmasına yönelik gömülü sistemler kullanılmış ve uygulama geliştirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre üretim sürecinde iş akışı, zaman yönetimi ve karar alma süreçleri iyileştirilecektir.

Autonomous robots, internet of things and data-analysis technologies will be the distinguishing factor between the future manufacturing industry and the traditional one. On the other hand, many small and medium-sized production companies in our country seem to keep their production records on paper within their production process. As a result, all these stored data cannot be included in the decision-making process. Although there are many studies about storing and reporting data in digital environment using automations, there is no study to analyze and report data instantaneously. It is aimed to increase traceability in production processes by using instantaneous data analysis and to increase production performance and productivity as a result of this increment. In the scope of the study, embedded systems were used and an application was developed to increase efficiency in production processes. According to these results the workflow, time management and decision-making process will be improved.