otomasyon-dergisi-sayı-75

esnek ve kişiselleştirilebilir olmasını sağlayarak, müşteri
taleplerine daha iyi yanıt verme imkanı sağlar. Örneğin,
üretim sürecindeki değişikliklere hızlı bir şekilde adapte
olmak ve farklı ürün varyasyonlarına uygun üretim
yapmak mümkün hale gelir. [4][5]
Bu teknolojilerin entegrasyonu, geleneksel üretim
süreçlerinde daha yüksek verimlilik, kalite ve esneklik
sağlamak amacıyla giderek daha fazla benimsenmektedir.
Bu sayede, şirketler rekabet avantajı elde ederken,
müşteri memnuniyetini artırma ve pazar taleplerine hızla
yanıt verme imkanı bulurlar. [6]
2. Sanal İkiz Teknolojisinin Üretim Sürecindeki
Entegrasyonu
2.1. Sanal İkiz Kavramı ve Üretim Sürecine Sağladığı
Avantajlar
Sanal ikiz kavramı, gerçek dünyadaki bir nesnenin veya
sürecin dijital bir kopyasını oluşturmayı ve onunla
etkileşimde bulunmayı ifade eder. Üretim sürecine
entegre edildiğinde, sanal ikizler çeşitli avantajlar sağlar.
Gerçek zamanlı veri toplama ve analiz yapabilme özelliği
sayesinde üretim sürecini daha iyi anlama ve optimize
etme imkanı sağlar. Ayrıca, simülasyon ve öngörü
modelleri kullanarak değişiklikleri önceden test etme
ve hataları tespit etme fırsatı sunar. Sanal ikizler, üretim
sürecindeki verimlilik artışı, maliyet azaltma, hata önleme
ve kalite iyileştirmeleri gibi bir dizi avantajı beraberinde
getirir. Bu nedenle, sanal ikiz kavramının üretim sürecine
entegrasyonu, endüstriyel sektörlerde önemli bir
dönüşüm ve rekabet avantajı sağlama potansiyeline
sahiptir.[7][4][6]
2.2. Sanal ikiz entegrasyonunun verimlilik, iyileştirme ve
bakım üzerindeki etkileri
Gerçek zamanlı veri toplama ve analiz yeteneğiyle, sanal
ikiz entegrasyonu üretim süreçlerini daha verimli hale
getirebilir. Sanal ikizler, farklı iyileştirme stratejilerini
önceden test etme imkanı sunar ve bu da verimlilik artışı
ve kaynak kullanımının optimize edilmesi anlamına gelir.
Ayrıca, bakım yönetimi daha etkin hale gelir. Gerçek
zamanlı veri alınarak ekipman durumu takip edilebilir,
bakım ihtiyaçları önceden belirlenebilir ve planlı bakım
çalışmaları gerçekleştirilebilir. Bu da arıza sürelerinin
azalmasını, bakım maliyetlerinin düşmesini ve üretim
sürekliliğinin artmasını sağlar. Sanal ikizler, endüstriyel
sektörlerde verimli, sürdürülebilir ve rekabetçi bir üretim
ortamının oluşturulmasına katkı sağlar. [7][1]
3. Yapay Zekanın Üretimdeki Rolü
Makine öğrenmesi ve veri analitiği gibi yapay zeka
teknikleri, üretim süreçlerinin optimize edilmesi ve
verimliliğin artırılması için kullanılmaktadır.
Makine öğrenmesi, yapay zekanın bir alt dalıdır ve
bilgisayar sistemlerinin verilerden öğrenme yapabilme
yeteneğini sağlar. Üretim süreçlerinde, makine öğrenmesi
Makale
algoritmaları, büyük veri setlerini analiz ederek desenleri
tanımlayabilir ve bu desenleri kullanarak gelecekteki
olayları tahmin edebilir. Örneğin, üretim hatasının
nedenleri veya kalite sorunlarının önceden tespiti gibi
konularda makine öğrenmesi kullanılabilir. Bu sayede,
üretim süreçlerinde hataların azaltılması, kalitenin
iyileştirilmesi ve kaynakların daha etkin kullanılması
sağlanabilir.
Veri analitiği ise, büyük veri setlerinin analiz edilerek
anlamlı bilgilerin çıkarılması sürecidir. Üretim süreçlerinde
kullanılan sensörler, makinalar ve diğer kaynaklardan
elde edilen veriler, veri analitiği yöntemleriyle
incelenebilir. Bu verilerden elde edilen bilgiler, üretim
süreçlerinin izlenmesi, performansın değerlendirilmesi
ve hataların tespit edilmesi için kullanılabilir. Örneğin,
üretim sürecindeki veri analitiği sayesinde, hatalı üretim
ekipmanlarının belirlenmesi ve bakım zamanlamalarının
optimize edilmesi mümkün olabilir.[8][9]
Yapay zeka, makine öğrenmesi ve veri analitiği tekniklerinin
kullanımıyla üretim süreçlerinde birçok avantaj elde
edilir. Bunlar arasında daha iyi verimlilik, hatasız
üretim, maliyet tasarrufu, kalite iyileştirmeleri, bakım
yönetiminin optimize edilmesi ve müşteri taleplerine
daha hızlı yanıt verme gibi faktörler bulunmaktadır.
[10] Yapay zeka teknolojileri, üretim sektöründe sürekli
olarak büyüyen veri miktarı ve karmaşık süreçlerle başa
çıkabilme potansiyeline sahiptir. Bu nedenle, yapay zeka,
makine öğrenmesi ve veri analitiği, üretimde stratejik
bir rol oynamakta ve endüstriyel dönüşümün önemli bir
parçası haline gelmektedir.
4. IoT Teknolojisinin Üretim Sürecindeki
Entegrasyonu
IoT (Internet of Things), nesnelerin internete bağlanarak
veri alışverişi yapabilme ve kontrol edilebilme yeteneğini
ifade eden bir kavramdır. IoT’nin temel amacı, fiziksel
dünyadaki nesnelerin dijital dünyayla bağlantılı hale
gelerek veri toplama, iletişim kurma ve kontrol edilebilme
özelliklerini kazanmasıdır. IoT sistemi genellikle üç temel
bileşenden oluşur: sensörler, iletişim ağı ve veri analiz
platformları. Sensörler, çevrelerindeki fiziksel olayları
algılayarak ölçümler yapar ve bu verileri dijital formatında
iletişim ağına aktarır. İletişim ağı, sensörlerden gelen
verileri toplar ve internet üzerinden iletişim kurabilme
yeteneği sağlar. Veri analiz platformları ise bu toplanan
verileri işleyerek anlamlı bilgilere dönüştürür ve
kullanıcılar için kullanılabilir hale getirir.
4.1. IoT’nin Üretim Sürecine Faydaları
Gerçek zamanlı veri toplama ve analiz imkanı sayesinde
üretim süreçleri daha etkin bir şekilde izlenebilir ve
kontrol edilebilir hale gelmektedir. Sensörler ve akıllı
cihazlar aracılığıyla elde edilen veriler, operasyonel
verimlilik artışına katkı sağlar ve hataların hızlı bir şekilde
tespit edilmesini sağlar. Ayrıca, IoT sayesinde bakım
Makine & Otomasyon & Robotik - Mart - Nisan 2024 35