Nesnelerin \u0130nterneti, End\u00fcstri 4.0, Fabrika 4.0, Ak\u0131ll\u0131 Fabrika ve Ba\u011flant\u0131l\u0131 Fabrika gibi moda s\u00f6zc\u00fckler her t\u00fcrl\u00fc dijitalle\u015fme tart\u0131\u015fmas\u0131nda ortal\u0131kta dola\u015f\u0131yor. Az ya da \u00e7ok, hepsi de makinelerin birlikte \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 ve insan m\u00fcdahalesi olmadan kendilerini b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak organize etti\u011fi bir \u00fcretim vizyonunu tan\u0131ml\u0131yor. Freudenberg Sealing Technologies (FST) bu yolda ne kadar ilerledi? <\/p>\n\n
Bir \u00fcr\u00fcn\u00fcn partisi bitmi\u015ftir ve i\u015f\u00e7i bir d\u00fc\u011fmeye dokunarak par\u00e7alar\u0131 makineden depoya otonom olarak ta\u015f\u0131yan bir ta\u015f\u0131ma robotu talep eder. Bunun gibi senaryolar FST’nin bir\u00e7ok yerinde zaten ger\u00e7ek. B\u00f6ylece \u00e7al\u0131\u015fanlar verimsiz ta\u015f\u0131ma g\u00f6revlerinden kurtuluyor ve makinede katma de\u011fer yaratan faaliyetlere konsantre olabiliyor. <\/p>\n\n
Makinenin ta\u015f\u0131ma robotunu tamamen ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak talep etmesi ve bunu partiyi bitirmeden \u00f6nce zaman\u0131nda yapmas\u0131 daha da “ak\u0131ll\u0131cad\u0131r”. B\u00f6ylece robot tam olarak do\u011fru zamanda haz\u0131r olur ve hi\u00e7bir bekleme s\u00fcresi kullan\u0131lmaz ya da gecikme ya\u015fanmaz. Hatal\u0131 par\u00e7alar\u0131 ay\u0131rmak i\u00e7in g\u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131may\u0131 kullanan ve b\u00f6ylece manuel bir son denetim s\u0131ras\u0131nda art\u0131k denetlenmelerine gerek kalmayan g\u00f6rsel kontrol sistemleri de \u00e7al\u0131\u015fanlar i\u00e7in benzer \u015fekilde yararl\u0131d\u0131r. <\/p>\n\n
“\u00dcretim s\u00fcre\u00e7lerinin dijitalle\u015ftirilmesiyle ilgili potansiyel \u00e7ok b\u00fcy\u00fck. As\u0131l soru bunu yap\u0131p yapmayaca\u011f\u0131m\u0131z de\u011fil. Mesele sadece neyi ne zaman ve ne kadar h\u0131zl\u0131 yapaca\u011f\u0131m\u0131z. Aksi takdirde geride kal\u0131r\u0131z” diyor \u00dcr\u00fcn M\u00fchendisli\u011fi ve \u00dcretim\/CPIM Dijital Sistemler Ba\u015fkan Yard\u0131mc\u0131s\u0131 Oliver M\u00fcller. FST’de 2021 y\u0131l\u0131nda kurulan ve giderek b\u00fcy\u00fcyen “Ba\u011flant\u0131l\u0131 Fabrika Toplulu\u011fu “nun bir\u00e7ok uzmanl\u0131k alan\u0131ndan gelen \u00e7al\u0131\u015fanlardan olu\u015fmas\u0131na ve multidisipliner olmas\u0131na b\u00fcy\u00fck \u00f6nem veriyor. “Dijitalle\u015fme i\u00e7in sermaye, para ve teknolojinin yan\u0131 s\u0131ra \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131n fikirleridir. Birinin \u00fcretimde ya da BT’de \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor olmas\u0131 fark etmez. Dijitalle\u015fme hiyerar\u015fileri ve silo d\u00fc\u015f\u00fcncesini ge\u00e7ersiz k\u0131l\u0131yor” diyor M\u00fcller. <\/p>\n\n
Ba\u011flant\u0131l\u0131 Fabrikaya giden yol uzundur ve uzun y\u0131llar alacakt\u0131r. Bu devasa g\u00f6rev alt alanlara b\u00f6l\u00fcnm\u00fc\u015ft\u00fcr. \u00d6rne\u011fin, verilerin akabilmesi i\u00e7in \u00f6ncelikle makinelere “ba\u011flan\u0131lmas\u0131” gerekir. Sens\u00f6rler, ortam s\u0131cakl\u0131klar\u0131 gibi s\u00fcre\u00e7 verilerini yaln\u0131zca makinelerde de\u011fil, ayn\u0131 zamanda \u00fcretim alan\u0131nda da kaydedebilir. Bunlar \u00e7ok y\u00fcksekse, bir bile\u015fik vulkanizasyondan \u00f6nce sertle\u015fmeye ba\u015flayabilir. <\/p>\n\n
At\u00f6lye y\u00f6netimi olarak bilinen bir sonraki a\u015famada, elde edilen veriler BT sistemlerine ba\u011flan\u0131r. “Tabiri caizse ham petrol\u00fc verilerden \u00e7\u0131kararak i\u015fe ba\u015fl\u0131yoruz. FST’de bu konuda zaten olduk\u00e7a ilerlemi\u015f durumday\u0131z ve bir s\u00fcredir \u00e7ok \u015fey yap\u0131yoruz. As\u0131l soru, bu ham petrol\u00fc neye d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrebilece\u011fimizdir” diye a\u00e7\u0131kl\u0131yor M\u00fcller. \u00c7\u00fcnk\u00fc: “Dijitalle\u015fme – di\u011fer t\u00fcm i\u015f faaliyetleri gibi – ama\u00e7, hedef ve bu yolla elde edilebilecek faydalar\u0131n gerek\u00e7elendirilmesini gerektirir.” <\/p>\n\n
\u00d6z\u00fcnde ama\u00e7, say\u0131s\u0131z kaynaktan gelen verileri harmanlamak, bunlar\u0131 birbiriyle ili\u015fkilendirmek ve sim\u00fclasyonlar ve algoritmalar yard\u0131m\u0131yla bunlardan kullan\u0131labilir i\u00e7g\u00f6r\u00fcler elde etmektir. Yol makineden buluta uzan\u0131yor. Buluttan bahsetmi\u015fken: FST, makinelerden gelen proses verilerinin ve sens\u00f6r verilerinin bir araya geldi\u011fi ve birlikte d\u00f6nd\u00fcr\u00fclebildi\u011fi bir Nesnelerin \u0130nterneti (IoT) platformu kurdu. <\/p>\n\n
MSCADA kullan\u0131larak \u00fcretim verilerinin toplanmas\u0131, \u00fcretim alan\u0131 y\u00f6netiminde bir yol g\u00f6stericidir. Yakla\u015f\u0131k 20 FST \u00fcretim alan\u0131, \u00fcretimlerinin ger\u00e7ek zamanl\u0131 olarak nas\u0131l i\u015fledi\u011fini g\u00f6rmek i\u00e7in bu program\u0131 kullanmaktad\u0131r. \u00dcretim s\u00fcre\u00e7lerinden gelen verilere dayanarak, “ham petrol”, s\u00fcre\u00e7 de\u011fi\u015fiklikleri h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde tan\u0131nabilir. \u00d6nlemler ve iyile\u015ftirmeler do\u011frudan bundan t\u00fcretilebilir. <\/p>\n\n
Verilerin “iyile\u015ftirilmesi”, \u015firketin kendi \u00fcretim s\u00fcrecinin optimizasyonu ile sonu\u00e7lanabilir, \u00f6rne\u011fin \u00e7al\u0131\u015fanlara makine ayarlar\u0131n\u0131 de\u011fi\u015ftirmeleri i\u00e7in tavsiyelerde bulunabilir. Ya da makinelerin -kestirimci- bak\u0131m ve servisi i\u00e7in kullan\u0131labilir. Bununla birlikte, veriler yeni i\u015f modelleri ve m\u00fc\u015fteriler i\u00e7in \u00f6zel katma de\u011fer yaratmak i\u00e7in de kullan\u0131labilir. \u00d6rne\u011fin, teslimat s\u00fcreleri ve teslim tarihleri kesin olarak hesaplanabilir. Veriler ayr\u0131ca \u00fcretim s\u00fcrecinin hassas bir \u015fekilde belgelenmesini ve izlenmesini de m\u00fcmk\u00fcn k\u0131l\u0131yor. Bir\u00e7ok sekt\u00f6rdeki m\u00fc\u015fteriler bunu beklemektedir. <\/p>\n\n
Karma ger\u00e7eklik ve HoloLens g\u00f6zl\u00fckleri de FST’de pratikte de\u011ferlerini kan\u0131tl\u0131yor. Bu g\u00f6zl\u00fckler, etkile\u015fimli \u00fc\u00e7 boyutlu projeksiyonlar\u0131n ger\u00e7ek bir ortamda g\u00f6r\u00fcnt\u00fclenmesini sa\u011fl\u0131yor. Kullan\u0131c\u0131lar sanal hologramlar\u0131 eller serbest olarak kontrol edebiliyor ve fiziksel olarak mevcut g\u00f6r\u00fc\u015f alan\u0131na yerle\u015ftirebiliyor. Kablosuz holografik cihazlarla, \u00e7al\u0131\u015fanlar konumlar\u0131ndan ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak birbirleriyle a\u011f kurabilirler. \u00d6nlerinde ayn\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fc varken bilgi al\u0131\u015fveri\u015finde bulunabilir, birbirlerini e\u011fitebilir, tavsiyelerde bulunabilir veya talimat verebilirler. Makine operat\u00f6rlerine de bu teknoloji yard\u0131m\u0131yla \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131 s\u0131ras\u0131nda canl\u0131 makine verileri sa\u011flanabilir veya s\u0131cakl\u0131k veya bas\u0131n\u00e7 gibi m\u00fcnferit s\u00fcre\u00e7 parametrelerindeki geli\u015fmeler grafiksel olarak g\u00f6r\u00fcnt\u00fclenebilir – do\u011fru zamanda do\u011fru bilgi. Bu \u015funu g\u00f6steriyor: Ba\u011flant\u0131l\u0131 Fabrika sadece makineleri de\u011fil, ayn\u0131 zamanda onlarla \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131 da birbirine ba\u011flar. <\/p>\n