Ana Sayfa | Site haritası | İletişim |

Machine learning, üretme biçimini nasıl kökten değiştirecek?

Machine learning, üretme biçimini nasıl kökten değiştirecek?

Biran için durup, şirketlerin ne kadar büyük miktarda veriler ürettiklerinidüşünelim. Müşteriler, tedarikçiler, üretkenlik, insankaynakları vb. ile ilgili veriler. Çoğudurumda, ortak bir vizyon bulunmadığı içinbütünleştirilemeyen, daha da kötüsü dijitalleştirme işlemi bilegerçekleştirilememiş, farklı departmanlara ait bilgiler. Her ikizaaf da karar alma süreçlerini yavaşlatıyor ve/veya hatalı kararlarayol açabiliyor. Ve bu yeni dijital ekosistemde, veriler Endüstri 4.0’ınham maddesi olma özelliği taşıyor.

Nevar ki biz insanlar bu devasa miktardaki bilgiyi ondan en iyi şekildefaydalanmak için gerçek zamanlı olarak analiz etme becerisine sahip değiliz.Bu yüzden, şirketlerimize bu sınırları aşabilecekyenilikçi araçlar kazandırmamız gerekiyor. Danışmaşirketi Gartner’ınşirketleri kökten dönüştürecek ve fabrikaların üretme biçimindeparadigma değişimini gündeme getirecek 10 stratejik teknolojiarasında saydığı Machine Learning veya YapayÖğrenme teknolojisinden söz ediyoruz. General Electric’in ölçümlerinegöre, Dördüncü Devrim’in dinamiklerinden biriolan bu teknoloji, üretim kapasitesini %20’ye varan oranlarda artıracak,malzeme ve enerji tüketiminde önemli tasarruf imkanları sağlayacak veyeniden işleme ihtiyacında da %20’ye varan azalmalar sağlayacak.

YapayÖğrenme, makineleri bilişsel zeka ile donatmayı içeriyor. Bununiçin, gelecekteki davranışları öngörebilmeleri amacıylageçmişe ait verileri ve farklı durumlar karşısındakiyanıtları öğrenmeleri sağlanıyor. Buna paralel olarak,verileri kendi kendilerine öğrenmelerini ve bu bilgiler temelinde üretimioptimize etme yollarını bulur hale gelmelerini sağlayanalgoritmalar geliştiriliyor. Örneğin müşterimize ait profili(boyut, siparişler, sıklık, malzemeler, fiyatlar...) bilgisayarortamına geçirdiğimizde, sistem, talebi öngörebiliyor, stoktakiolası azalmalar hakkında uyarı verebiliyor, fiyatlarıbelirleyebiliyor, sahteciliği tespit edebiliyor, borç gecikmeleriniönleyebiliyor ve yeni tüketim kalıplarını tespit edebiliyor. Bubağlamda, şirketlerin üretimlerini kişiselleştirebilmekapasitesinin gittikçe daha fazla önem kazandığı bir dünyada MachineLearning, profilleri sınıflandırmak ve kişiye özelsiparişlerin gerektirdiği esnekliği sunmak için ideal bir araçolduğunu gösteriyor.

Müşterilerindavranışlarını da analiz eden bu teknoloji, endüstrinin “hizmetleşmesi”ile ortaya çıkan yeni iş modellerine kapıyı aralıyor.Yani, Endüstri 4.0’ın sunduğu bu yeni araçlar sayesinde,ürettiğimiz ürünler etrafında şekillenen hizmetler sunmafırsatına. Örneğin müşteriye, standart bir ürünü baz alarakürünleri kişiselleştirebilme olanağı sunabileceğiz.Veya bir mal etrafında şekillenen uygulamalar yarattığımızdayeni iş modelleri de yaratabileceğiz.

Böylece,müşterilerimizi iyi tanıyarak ve bu teknolojiyi uygulayaraksatışlarımızı kayda değer orandaartırabileceğiz.

Üretimzincirine uygulandığında, makinelerdeki duraksamalarazaltılabilir, üretim hızları hesaplanabilir, iş yükütalebe göre ayarlanabilir veya olası arızalar daha ortayaçıkmadan tespit edilebilir. Yani, farklı olaylarkarşısında gerçek zamanlı yanıtlar sunarakkişilerin daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir,hatta bu yanıtları otomatik hale getirebilir. Şüphesiz bu datesise çeviklik ve hız kazandırır. Tüm bunlar daha düşükmaliyetlerle gerçekleştirilir. Daha da ötesi, Machine Learning, kestirimcianaliz ve makinelerin ve tedarikçilerin uygun şekilde seçilmesi suretiyleüretimin daha fazla ölçeklendirilebilmesini sağlar.

Buinovasyon sadece üretim düzeyinde değil, aynı zamanda, makinelerinbakımını o anki talebin yanı sıra envanter yönetimitemelinde daha iyi bir biçimde organize etmek açısından da etkilidir.Machine Learning, depolama gereksinimlerini optimize etme ve gereksizstokları ve/veya stok fazlalarını engelleme bakımındankilit önemdedir. Bunun için, bir parçanın veya bileşenineksikliğini ya da bir ürün partisindeki bozulmayı gerçek zamanlıolarak öngörebilecek, böylece sorunu hızlı bir şekilde çözme vesiparişin teslim sürelerine uyma imkanı sunacakotomatikleştirilmiş bir takip sistemine sahip olmak hayati önemtaşır.

AncakYapay Öğrenme teknolojisini uygulamak için büyük miktarda veriye sahipolmanın sine qua non bir koşul olduğunu düşünmeyegerek yok. Nitelik, nicelikten önce gelir. Ve önemli olan, kestirimlerdebulunmak için gerçekten değer taşıyan ham maddeyifiltrelemektir. Sonuçta, stratejik olan bilgiyi seçmek, toplu bir biçimdesergileme becerisine sahip bir analiz sistemi ve üretimle ilgili kestirimci birkapasite ile birleşerek, daha az maliyetle daha üretken olmamızısağlayacak. Yani, daha rekabetçi olmamızı.

Lantek Hakkında

Lantek, sac metal ve sanayi metali sektöründe şirketlerin dijital dönüşümünü gerçekleştiren lider bir şirket. Fabrikaların birbirleriyle bağlantılı hale gelerek Akıllı Fabrikalara dönüşmelerini sağlayan üretim zekasına yönelik olarak kendi patenti altında yazılım çözümleri sunuyor. Ayrıca, her türlü kesme teknolojisi (lazer, plazma, oksijenle kesme, su jeti, makaslama ve delme) ile sac metal, boru ve profillerden metal parça üreten şirketler için CAD/CAM/MES/ERP çözümleri geliştiriyor.

Takım tezgahları geliştirme alanında Avrupa’nın en önemli merkezlerinden biri olan Bask Ülkesi’nde (İspanya) 1986 yılında kurulan Lantek, sac ve metal işleme teknolojilerinin en gelişmiş üretim yönetimi yazılımlarıyla entegre edilmesini sağlıyor. Şirket, inovasyon kapasitesi ve uluslararasılaşma konusundaki kararlılığı sayesinde sektörün öne çıkan liderleri arasında yer alıyor. 100’ün üzerindeki ülkede 19.000’i aşkın müşterisi ve 15 ülkede yer alan ofisleriyle, dünya çapında geniş bir dağıtımcılar ağına sahip. 2016 yılında elde ettiği gelirlerin %85’i uluslararası faaliyetlerinden kaynaklanıyor.

Nisan 2018
BKNZ. LANTEK HABER BÜLTENİ
Lantek Link
CAD/CAM haberler, olaylar, nasın bültenleri...
CASE STUDY:

Yılgenci

Lantek Expert
Area: Sac İşleme Merkezi

.pdf Download document
    (PDF 3.44 Mb.)
 
Desarrollado por Veiss
Lantek Sheet Metal Solutions - Thinking Metal Software Solutions
www.lanteksms.com
© Lantek . Metal Levha Çözümleri . Yasal Bilgiler