Akıllı fabrikalar temelde, sanayi 4.0'ın hayat bulduğu yerlerdir; bu, makinelerin kendi kararlarını verebildiği bu gösterişli siber fiziksel sistemleri kullanarak gerçekleşir. Kurulum, internete bağlı cihazları yapay zeka analiziyle birleştirerek, bir şeyler ters gittiğinde kendilerini onarabilen ve çalışanların elle müdahale etmesine gerek kalmadan üretim hatları oluşturur. Nature Research tarafından yapılan bir çalışma, bu teknolojiyi benimseyen fabrikaların büyük miktarlarda ürün üretirken kalite sorunlarının %39 daha az olduğunu belirtmektedir. Bu durum, israfı azaltmeye ve para tasarrufu yapmaya çalışan üreticiler için büyük bir fark yaratmaktadır.
Endüstriyel otomasyon söz konusu olduğunda, dijital dönüşümü hızlandırma konusunda elde edilen büyük kazanımlardan biri. Örneğin, tahmine dayalı bakım, ekipman verilerini gerçek zamanlı olarak inceler ve planlanmayan duruşları yaklaşık %20-25 oranında azaltabilir. Yeni nesil otomasyon sistemleri aynı zamanda fabrikaların daha akıllı çalışmasına olanak sağlıyor. Otomatik yük dengeleme özellikleri sayesinde enerji verimliliğinde yaklaşık %15 ila hatta %20'ye varan artışlar sağlanırken üretim rakamları sabit kalıyor. Bunun gerçekten işler hale gelmesini sağlayan şey, fabrika zemininden alınan sensör verilerinin kesintisiz bir şekilde ERP sistemlerine aktarılmasıdır. Bu, yöneticilerin sorunlara daha hızlı yanıt vermesini ve tüm operasyonun başından sonuna kadar neler olduğunu anlık olarak görmesini sağlayan geri bildirim döngüleri oluşturur.
Siemens Amberg Elektronik Fabrikası, verilerin üretim süreçlerini nasıl dönüştürebileceğinin öne çıkan bir örneğidir. Dijital ikiz teknolojisi ve otomatik sistemleri sayesinde neredeyse %99,99'luk bir üretim kalitesine ulaşmışlardır. Ayrıca verimliliği yaklaşık olarak üçte iki oranında artırmayı başarmışlardır. Otomatik optik kontrol sistemi, kaçak hataların tespit edilememesi oranını yaklaşık %0,0015'e kadar düşürmüştür ve bu gerçekten dikkat çekicidir. Fabrikadaki yaklaşık 1.500 farklı cihaz, her gün yaklaşık 50 milyon veri güncellemesi işlemine tabi tutulmaktadır. Bu kadar büyük miktardaki bilgi, fabrika içerisinde malzeme hareketlerinin otomatik olarak optimize edilmesini sağlamaktadır. Bu operasyonu öne çıkaran özellik, tüm akıllı fabrika süreçlerinde bu hassasiyetin korunarak ölçeklenebilirliğinin ne kadar iyi yapıldığıdır.
Günümüzde artan sayıda üretici, özellikle de tak çalıştır robotik bağlantıları olan modüler otomasyon sistemlerine yöneliyor. Yeni üretim hatlarının yaklaşık %68'inde bu tür sistemler yer alıyor. Bölgesel eğilimlere bakıldığında, özellikle Asya Pasifik bölgesi otomasyon teknolojilerini benimsemede öne çıkıyor. Geçen yıl endüstriyel otomasyona yapılan harcamaların yaklaşık %43'ü bu bölgede gerçekleşti; bu durumun temel nedeni, bu bölgedeki firmaların hem elektronik üretim hem de otomobil üretimi sektörlerinde büyük bir ivmeyle çalışmalarını sürdürüyor olmalarıdır. Bununla birlikte bulut tabanlı otomasyon çözümleri de büyük bir büyümeye sahne oldu; 2020'nin başından bu yana yaklaşık %200'lük bir artış yaşandı. Bu platformlar, dünya çapındaki fabrikaların birbirlerinden binlerce mil uzakta olmalarına rağmen sorunsuz bir şekilde birlikte çalışmalarına olanak sağlıyor.
Yapay zekâ ile çalışan otomasyon, geçmiş kayıtların ve güncel bilgilerin işlenmesinde makine öğrenimine dayanır; bu da fabrika hatlarının zamanla kendilerini optimize edebilmesine olanak tanır. Bu teknoloji, üretim hızı, enerji tüketimi ve malzemelerin sistem içinde hareket etme şekli gibi unsurlara anında müdahale ederek değişiklikler yapar. Özellikle otomobil üretim tesislerinde, bu akıllı ayarlamaların endüstri raporlarına göre atık malzemeleri yaklaşık yüzde 18 oranında azalttığı görülmüştür. Bu sistemleri eski tip sabit yaklaşımlardan ayıran özellik, makineler aşınma ve yıpranma belirtileri göstermeye başladığında aslında öğrenme yeteneklerinin olmasıdır. Arızaları beklemek yerine, ekipmanlardaki yavaş yavaş ilerleyen bozulmalara adapte olurlar ve yaşlanmış endüstriyel ekipmanların kullanım ömrü boyunca ürün kalitesini yine kabul edilebilir düzeylerde tutarlar.
Bugünkü fabrikaların yaklaşık %74'ü artık üretim hatlarında bulunan sensörleri ve CNC makinelerini entegre eden IIoT teknolojisi ile bağlı durumda. Sistem, fabrika çalışanlarının reaktör sıcaklıklarındaki değişiklikleri neredeyse anında, bazen üçte bir saniye gibi kısa sürede fark edebildiği merkezi izleme ekranlarına canlı veri gönderir. Ayrıca, hassas işleme görevleri sırasında robotik kolların ayarlanması gerektiğinde operatörlere uyarılar iletilir. Bununla birlikte sistem, üretim hattında ihtiyaç duyulan malzemeleri anlık olarak gelen malzemelerle eşleştirmeye de yardımcı olur. Tüm bu özellikler, tesis boyunca kaynakların verimli kullanılmasını sağlamak amacıyla birlikte çalışır.
Şirketler kenar bilgi işlemi uyguladığında genellikle karar verme süresi 2 veya 3 milisaniyeye düşer çünkü sistem makine görüşü ve titreşim verileri gibi şeyleri olay yerinde işler ve tüm verileri dışarı göndermez. Bir ilaç şirketine örnek verelim, bu özel kenar destekli kameraları kurduktan sonra denetim süresini neredeyse yarıya indirdi. Bu kameralar hemen hatalı flakon kapaklarını tespit eder ve bulutun başka bir yerinden onay beklemeksizin bunları ayırır. Gerçekten ilginç olan ise bu kenar cihazlarının tüm bu bilgileri nasıl işlediğidir. Aslında gereksiz olan verilerin yaklaşık %90'ını seviye olarak fabrika zemininde süzerler. Bu da ağ bağlantılarında daha az veri tıkanıklığı ve sorunlar ortaya çıktığında çok daha hızlı yanıt veren sistemler anlamına gelir.
Endüstriyel Nesnelerin İnterneti verimliliği kesinlikle artırır ancak ekipmanlarının bağlantılı hale gelmesiyle birçok üretici güvenlik sorunlarından endişe duyar. Fabrika müdürlerinin neredeyaklaşık üçte ikisi, ağ bağlantılı makineleri için siber güvenlik konusunun temel bir endişe kaynağı olduğunu belirtir. Günümüzde şirketler, robot çalışma istasyonlarını normal iş bilgisayarlarından ayıran, sıfır güven mimarisi olarak adlandırılan yapıyı uygulamaya başlamışlardır. Ayrıca hassas yapay zeka eğitim verilerini şifrelenmiş güvenli depolama alanlarında saklayarak rakiplerin fikri mülkleri çalmasını engellerler. En iyi performans gösteren tesisler, çalışan rollerine dayalı olarak sıkı erişim izinleri oluşturarak temel güvenlik önlemlerinin ötesine geçer. Bazıları ayrıca, operasyonel teknoloji ağlarında kritik üretim süreçlerini yöneten programlanabilir mantık denetleyicilerine yönelik olarak her iki haftada bir sızma testleri yapar.
Dijital ikiz teknolojisi, gerçek üretim sistemlerinin sanal kopyalarını oluşturur ve fabrika zemininde gerçekleşen olayları olduğu gibi yansıtarak günümüzde fabrikaların çalışma biçimini değiştirir. Dijital akış yetenekleriyle birlikte kullanıldığında, üreticiler başlangıçtaki tasarım aşamasından son üretim aşamasına kadar kesintisiz veri akışı elde ederler. Bu sayede simülasyonlar çalıştırabilir, işler yolunda gitmediğinde sorunları tespit edebilir ve pahalı yatırımlar yapmadan önce değişiklikleri test edebilirler. Geçen yıl yayımlanan araştırmaya göre bu yöntemi benimseyen işletmeler prototipleme maliyetlerinde yaklaşık %28 azalma elde etmiş ve ürünlerini piyasaya sürme sürecini geleneksel yöntemlerle mümkün olana kıyasla çok daha hızlı hale getirmişlerdir.
Sensörlerden gelen gerçek zamanlı veriler makine öğrenimi algoritmalarıyla eşleştirildiğinde, dijital ikiz teknolojisi ekipmanların ne zaman arızalanabileceğini tahmin edebilir. Son testlere göre bu tahmin %92 oranında doğru sonuç vermektedir. Mühendisler artık simülasyon yazılımı içinde önce tüm üretim hatlarını kontrol ettikleri sanal devreye alma (virtual commissioning) adı verilen bir şeye sahiptir. Bu durum, fabrika zeminlerinde ciddi fark yaratan kurulum gecikmelerini yaklaşık %40 azaltmaktadır. Tüm sistem, beklenmedik arızaların önüne geçmeye ek olarak, gerçek dünyada her şey devreye girdikten sonra makinelerin enerji israfı yapmamasını da sağlar. Birçok üretim tesisi, sorunları gerçek operasyonlar sırasında değil de önceden simülasyonlarla keşfetmenin getirdiği önemli tasarruflardan bahsetmektedir.
Büyük bir enerji şirketi, dijital ikiz teknolojisini faaliyetleri boyunca 200'den fazla gaz türbininde uygulamaya koydu. Bu sanal kopyaları, motorların iç kısmındaki yanma sürecini incelemek ve zamanla aşınma belirtilerini takip etmek için kullandılar. Elde edilen sonuçlar oldukça etkileyiciydi aslında. Bakım ekipleri artık arızalar meydana gelmeden parçaların ne zaman bakım gerektirdiğini tahmin edebiliyordu. Bu yaklaşım, türbin performansını her yıl yaklaşık %6,2 oranında artırdı. Bakım maliyetleri de önemli ölçüde düştü; sadece ilk üç yıl içinde yaklaşık on sekiz milyon dolar tasarruf sağlandı. Ayrıca ekipmanlar beklenenden daha uzun bir ömre sahip oldu. Hepsı bir araya getirildiğinde, endüstriyel ortamlarda sistem güvenilirliği ve maliyet tasarrufu açısından dijital ikiz teknolojisinin ne kadar fark yaratabileceğini göstermektedir.
Endüstriyel otomasyondaki değişim, bakımın işleyiş biçimini sonradan onarımdan önceden tahmine dayalı hale getiriyor. Sensörler ve makine öğrenimi teknolojisi kullanılarak, fabrikalar artık problemler meydana gelmeden 7 ila 30 gün öncesinde potansiyel sorunları tespit edebiliyor. Son endüstri raporlarına göre, bu tür tahmini sistemleri uygulayan şirketler, yaklaşık %40 ila %50 daha az beklenmedik üretim duruşu yaşıyor. Akıllı bilgisayar programları, geçmiş ekipman performansı, titreşim paternleri ve sıcaklık ölçümleri gibi birçok veri noktasını analiz ederek yataklar, elektrik motorları veya hidrolik sistemler gibi son kullanım aşamasına yaklaşan parçaları işaretliyor. Bu erken uyarı sistemi, tesis müdürlerine acil ve maliyetli onarımlar yerine planlı bakım sürelerinde müdahale etme fırsatı sunuyor.
Modern otomasyon sistemleri, yağlama viskozitesi ve elektriksel yük dalgalanmaları da dahil olmak üzere 15'ten fazla parametreyi izleyen IoT sensörlerini bünyesinde barındırır. Bu sürekli telemetri, kompresör valf bozulmasının erken tespitini, titreşim analizi yoluyla konveyör bandı hizalama sorunlarını ve robot kolu servo motorlarının öngörücü bakım planlamasını destekler; böylece proaktif bakım ve sürekli performans sağlanır.
Birleşik veri orkestrasyon platformları, üretim hattı başına günde 2,5 milyon veri noktasına kadar işleyebilir ve bu veriler, tahmine dayalı modeller için kritik girdiler sağlar:
| Veri Tipi | Güvenilirliğe Etki |
|---|---|
| Ekipman kayıtları | Bileşen ömrünü etkileyen kullanım desenlerini tanımlar |
| Enerji ölçümleri | Motorlarda izolasyon bozulmasının tespitini sağlar |
| Kalite kontrol istatistikleri | Ürün hatalarını makine sağlığıyla ilişkilendirir |
Sektör, arıza sonrası onarım modelinden dijital ikizlerle desteklenen öngörücü bakıma doğru ilerlemektedir. Erken benimseyenler, 3D ekipman simülasyonlarını gerçek dünya sensör verileriyle birleştirerek ilk seferde onarım doğruluğunu %93'e ulaştırmakta ve gereksiz bakım kontrollerini %34 azaltmaktadır (Manufacturing Leadership Council 2024).
Sibernetik fiziksel sistemler (CPS), gömülü sensörler ve IoT ağları aracılığıyla fiziksel makineleri dijital zeka ile entegre ederek gerçek zamanlı izleme ve adaptif kontrol imkanı sunar. CPS kullanan fabrikalar, tedarik zinciri bozulmalarına %18–23 daha hızlı yanıt verdiğini rapor etmektedir. CPS, edge computing entegre edilerek karar verme gecikmesini azaltmakta ve insan müdahalesi olmadan otonom kalite kontrol ayarlarını desteklemektedir.
Bugünün otomasyonu, insanlar ile AI sistemlerinin birlikte daha iyi çalışmasını sağlamaya odaklanmaktadır. Bu işbirlikçi robotlar, yani cobot'lar, akıllı kameralar sayesinde insan mesai arkadaşlarının hemen yanında hassas görevleri yerine getirebilmektedir. Fabrikalar, bu makineler montaj hattı yükünü paylaşmaya başladığından beri tekrarlayan stres yaralanmalarında yaklaşık üçte bir oranında azalma bildirmektedir. Hatta bazı şirketler, geçmiş performans verilerini inceleyerek çalışanların üretim süreçlerini ne zaman planlayacaklarını belirlemesine yardımcı olacak AI yardımcıları kullanmaktadır. Bu, herkesin en iyi çalışan yöntemlerden öğrendiği, dolayısıyla işlerin daha hızlı yapılmasının yanında iş yerlerinin zamanla daha da güvenli hale geldiği güzel bir döngü yaratmaktadır.
Yaratıcı yapay zekanın yükselişi, süreç tasarımına olan yaklaşımımızı değiştiriyor ve mühendislere birkaç dakika içinde yüzlerce hatta binlerce üretim senaryosunu çalıştırma imkanı sunuyor. Yakın zamanda bu yapay zeka modellerini kaynak işlemlerini yeniden düşünmek için uygulayan bir otomotiv üreticisini ele alalım. Kaynak sırasını optimize ederek enerji kullanımını yaklaşık %12 oranında düşürmeyi başardılar. Bu teknolojiyi gerçekten güçlü kılan şey, aynı anda tahmine dayalı bakım araçlarıyla birlikte çalışabilmesidir. Bu birleştirilmiş sistemler, ekipman güncellemesinin ne zaman uygun olacağını bile öneride bulunabilir; başlangıç maliyetleri ile beklenmedik arızaların engellenmesi ve sistemlerin gün be gün sorunsuz çalışmasından ileriye dönük yapılacak tasarrufları karşılaştırabilirler.
2026 yılına kadar üreticilerin yaklaşık %65'inin, dağıtık yapay zekaya geçişle birlikte, kenar tabanlı sinir ağlarını benimsemesi bekleniyor. Bu sistemler, bulut tabanlı yaklaşımların hız konusunda yakalayamadığı gerçek zamanlı kusurları tespit etme imkanı sunmaktadır. Sektör genelinde 5G ile desteklenmiş akıllı fabrikaların artmasıyla otomasyon süreçleri, üretim hatlarından geçen malzemelere ve üretim döngüleri boyunca değişen taleplere göre kendilerini ayarlayabilen algoritmalara daha fazla bağımlı hale gelmeye başlamıştır. Bu eğilim; modern üretim talepleriyle başa çıkabilmek için hem dayanıklılığa hem de zekaya ihtiyaç duyan üretim süreçleri için ciddi bir ilerleme adımını temsil etmektedir.
Akıllı fabrikalar, üretim hatlarında insan müdahalesini azaltmak için internete bağlı cihazları yapay zeka analizleriyle birleştiren siber fiziksel sistemleri kullanarak makinelerin kendi kararlarını vermesine olanak sağlar.
Endüstriyel otomasyon, dijital dönüşümü tahminsel bakım ve enerji verimliliğini artırarak hızlandırır ve aynı zamanda üretim yönetimini iyileştirirken kalite sorunlarını azaltır.
Edge computing, verilerin üretildiği yerde gerçek zamanlı veri işleme imkanı sunarak gecikmeyi azaltır ve üretim ortamlarında tepki sürelerini iyileştirir.
Siber-Fiziksel Sistemler, fiziksel makinaları dijital zeka ile entegre ederek gerçek zamanlı izleme, adaptif kontrol ve tedarik zinciri kesintilerine daha hızlı tepki imkanı sağlar.
Telif hakkı © 2024 Shenzhen QIDA electronic CO.,ltd tarafından sahiplenilmiştir
EN