Potansiyel arızaları, çalışan yaralanmalarını ve üretim kaybını önlemek için giderek daha fazla şirket uzaktan varlık izlemeyi öğreniyor. Kaçmaya çalışıyorlar kestirimci bakım sistemleri Üretimde sorunları oluşmadan yakalamak, çalışan ve müşteri memnuniyetsizliği riskini en aza indirmek ve para kaybını önlemek.

Neyse ki 21. yüzyıl, üretimde kestirimci bakımın farklı endüstrilerde uygulanmasına yönelik modern ve etkili çözümler sunuyor.

Son zamanlarda Prylada, imalat sektöründen uzmanlara hitap ettiğimiz bir dizi müşteri geliştirme görüşmesi gerçekleştirdi. Ekibimiz hakkında değerli bilgiler toplamayı hedefledi varlık izleme ve sektördeki teknoloji benimseme zorlukları ve şirketlerin bunları nasıl çözdüğü.

Görüşmelerde pazarın mevcut durumunu, en can sıkıcı konuları, rekabeti ve sektörün etkin gelişimi için önerileri tartıştık.

Prilada

İmalat Pazarı Son 5 Yılda Nasıl Değişti?

Ürün kişiselleştirmeye, rekabetçi fiyatlandırmaya ve en iyi teslimat çerçevelerine yönelik tüketici tercihleri, imalat şirketlerinin çalışma yaklaşımlarını yeniden düşünmelerinin ana itici güçleri haline geldi. Modern taleplere ayak uydurabilmek için dijital teknolojileri uygulayarak verimliliği artırmaları gerekiyor. Bu teknolojiler arasında dijital olarak etkinleştirilmiş sürdürülebilirlik çözümleri, dijital ikizler, otonom mobil robotlar, artırılmış gerçeklik, yapay zeka ve makine öğrenimi yer alıyor.

"Geçmişin gerçeği, üreticilerin fazla mesai yapması, işleri çok manuel yapması ve desteklenmemesiydi. Onlar sadece işi hallettiler ve artık bu imalat şirketlerinin işi bitirmekten büyük dijital dönüşüm girişimlerini başlatmaları gereken yere doğru ilerledikleri noktaya geldiler.başlıklı bir kılavuz yayınladı 

- Richard Lebovitz, CEO'su yalınDNA

Üreticiler aşağıdaki perspektiften düşünmeye başladı:

• Çok daha fazla birbirimize bağlı olmamız gerekiyor
• Yalnızca uğraştığımız konulara değil, aynı zamanda almamız gereken eylemlere ilişkin daha iyi bir görünürlüğe sahip olmamız gerekiyor.

Genel tablo, mevcut haliyle çalışmaktan dijital dönüşüme öncelik veren eylemlere doğru kaydı. Ayrıca COVID-19, güçlü ve uyarlanabilir tedarik ağlarının önemini vurguladı. Salgının öngörülemeyen sonuçlarından kaynaklanan önemli kayıplar sanayi şirketleri Mevcut iş stratejilerini yeniden gözden geçirmek. Sonuç olarak mevcut süreçlerin optimize edilmesi ve dış etkenlere bağımlılığın azaltılması, böylece mücbir sebep durumlarına karşı dayanıklılığın artırılması hedeflendi.

Sürdürülebilirliğe odaklanma, akıllı IoT teknolojilerinin daha fazla kullanılması için itici bir güç haline geliyor; imalat endüstrisini daha akıllı, daha verimli ve sürdürülebilir hale getirirken aynı zamanda çalışanların refahını da artırıyor. Bu, otomasyon ve dijital dönüşüm aracılığıyla gerçekleşiyor ve daha iyi öneriler sunmak için tahmine dayalı analizlerden yararlanılıyor. Bu da bize darboğazların ve zorlukların neler olduğunu daha iyi anlamamızı sağlar.

Öte yandan yeni akıllı teknolojilerin benimsenme süreci daha karmaşık ve zaman alıcı hale geldi. Tedarik zincirindeki zorluklar ve personel eksikliği, tüm üst düzey yöneticilerin operasyonel konularla ve taban seviyesindeki kararlarla derinlemesine ilgilenmesine yol açtı. Bu, riskleri kavramak, beklenen değer faydalarını uyumlaştırmak ve bu hususları diğer şirket girişimleriyle dengelemek zorunda olan daha fazla sayıda paydaşla sonuçlandı.

Otomasyon, yapay zeka ve Nesnelerin İnterneti gibi alanlardaki hızlı teknolojik gelişmeler, üreticilerin yeni teknolojileri kendi faaliyetlerine uyarlamalarını ve entegre etmelerini gerektiriyor.

Prilada

Ancak yeni varlık izleme teknolojilerine geçiş, karmaşık ve maliyetli olabilir; iş gücünün geliştirilmesini ve mevcut sistemlerle uyumluluğun sağlanmasını gerektirir.

Görüştüğümüz kişilerin bizimle paylaştığı gibi, bu geçişle ilgili en yaygın zorlukları ve engelleri bir araya getirdik. En sık duyduğumuz noktalar ilk sırada yer alıyor. Bu mutlaka en kritik olanlar oldukları anlamına gelmez, ancak yaygınlıklarını gösterir. Başlayalım.

Üretim Ekipmanlarının Planlanmamış Arıza Süreleri

Modern cihazlara yönelik üretim, yüksek hassasiyetli karmaşık süreçler ve gelişmiş ekipmanlar gerektirir. Planlanmamış üretim ekipmanı kesintileri, verim kaybı ve üretim süresi kaybı nedeniyle çok yüksek maliyetlere neden olabilir. Kestirimci bakımdaki son yenilikler, üretkenlik kaybının azaltılmasına büyük ölçüde yardımcı olabilir ve çok fazla çaba ve zaman tasarrufu sağlayabilir.

Üretimde kestirimci bakım için başarıyla kullanılan tekniklerden biri, büyük miktardaki arıza verilerinin, bakım ve izleme verilerinin analizini kullanır. Kullanılan verilerin kalitesini güçlendirmek için süreç, zaman damgası ve ayrıntılı bileşen bilgileri gibi parametreler, sağlam veri kümeleri oluşturmak amacıyla hata modellerine bağlanır. Birçok büyük yarı iletken üretim şirketi, verimi artırmak için öngörücü bakım modellerinin bir parçası olarak bu tür teknikleri kullandıklarını bildirdi.

Pek çok karmaşık süreçte sık sık sapmalar ve değişimler yaşanması nedeniyle zorluklar devam etmektedir. Süreci hedefte tutmak için çalıştırmalar arasında belirli parametreler ayarlanır. Parametre konfigürasyonunu gerçek zamanlı olarak izleyen ve yakalayan sanal sensörler gibi teknikler, uygun kontrolü sağlamak için kullanılabilir. Bu şu anda aktif bir araştırma alanıdır ve araştırmacılar aktif olarak yapay zeka dahil yeni teknikleri araştırmaktadır.

Veri Toplama Araçlarının Eksikliği

Sınırlı varlık görünürlüğü, bakım ve değiştirme maliyetlerinin artması anlamına geldiğinden, birçok üretici halihazırda temel makine verilerini yakalamakta zorlanıyor. Bu veriler genellikle sıcaklık, titreşim, hız ve diğer performans göstergelerini içerir.

Ancak birçok şirket için veri toplama araçlarına yatırım yapmak maliyetli bir çaba olabilir. Bu nedenle, gelişmeyi birçok yönden engelleyebilecek mevcut kaynaklarla çalışmayı tercih ediyorlar.

Varlık izleme için gerçek zamanlı verileri kullanmak isteyen üreticilerin, herhangi bir kaynağa otomatik olarak bağlanıp veri toplayabilen bir araca ihtiyacı var. İdeal olarak verileri normalleştirip yönetebilmeli, analitik gerçekleştirebilmeli ve üçüncü taraf uygulamalarla ve bulut bilişim platformlarıyla kolayca entegre olabilmelidir.

Prilada

Veri Entegrasyonu ve Ölçeklenebilirlik Sorunları

İmalat altyapısı genellikle makineler, üretim hatları ve yardımcı sistemler gibi çeşitli sistemlerden oluşur. Bu sistemler farklı zamanlarda, farklı teknolojiler kullanılarak uygulanmış olabilir. Üstelik her sistem kendi formatında veri üretiyor ve bu da üçüncü taraf sistemlerle entegrasyonu zorlu bir görev haline getiriyor. Tutarsız formatlar, eksik değerler ve yanlışlıklar etkili entegrasyonu engeller.

Üretim tesisleri ve süreçleri geliştikçe veri ortamı da büyüyor. Sistemlerin artan veri hacimlerine uyum sağlayacak şekilde ölçeklenebilir olması gerekir. İzleme altyapısını yormadan, üretim operasyonları boyunca kesintisiz ve verimli veri akışının sağlanması çok önemlidir. Buna ulaşmak modern araçlara yatırım yapmak ve veri kalitesini ön planda tutmakla mümkündür.

Prilada

Üretimde Güvenlik Açıkları

İmalat sektörü, fidye yazılımı saldırılarından tedarik zinciri açıklarına kadar sürekli gelişen bir siber tehdit ortamıyla karşı karşıyadır. Donanım bağlamında, düşük kaliteli sahte ürünlerin yarı iletkenler için önemli bir sorun olduğu düşünülürken, çipler güvenlikle ilgili sorunlardan nispeten etkilenmedi.

Ancak son birkaç yılda saldırganlar karmaşık yarı iletken üretim sürecinden yararlanmanın yollarını buldu. Donanım Truva Atları aracılığıyla kötü amaçlı mantık sunarak çip mimarisini manipüle etmeye çalıştılar. Saldırganlar bu Truva atlarını Hizmet Reddi (DoS) veya veri hırsızlığı amacıyla kullanırlar. Özellikle Suriye, saldırganların Suriye hava savunma sistemini devre dışı bırakmak için bir çipe "Kill Switch" adı verilen bir Truva atı yerleştirdiği ve hava saldırısı gerçekleştirmelerine olanak tanıyan büyük bir Truva atı saldırısı bildirdi.

Son birkaç yılda üreticiler, ekipmanlarının uygun şekilde korunmasını sağlamak için makine öğrenimi ve Nesnelerin İnterneti'ne (IoT) dayalı veri analitiği kavramlarının kullanımını genişletti. Bu tekniklerde, ilk önce ekipmanı tüm izleme parametreleri için başlatırlar ve ardından çıktıdaki parametre sınıfını tahmin etmek için bu parametrelere makine öğrenme algoritmaları uygularlar. Sonuçlar (çıktı) tahminle eşleşmezse üreticiler ekipmanı işaretleyebilir.

Prilada

Sürdürülebilir Üretimin Önündeki Diğer Engeller

Tedarik Zincirindeki Blokajlar

Üreticiler tarihsel olarak çeşitli zorluklarla karşılaştı ve 2024 tahminleri de aynı zorlukların daha fazlasını gösteriyor. Küresel ticaret daha karmaşık hale geldikçe üreticilerin tedarik ağlarındaki beklenmedik veya ani kesintilere karşı hazırlıklı olmaları gerekiyor.

Görüşmecilerimizden bazılarına göre tedarik zincirlerindeki kesintiler, öngörülebilir gelecekte sektörün karşı karşıya olduğu en önemli zorluklardan biri olmaya devam edecek. Şu anda stoklar son yılların en düşük seviyelerinde bulunuyor ve bu da bazı ürünlerin şu anda üretilemeyeceğini gösteriyor. Tayvan, Çin ve diğer offshore şirketlerinden gelen yarı iletkenlerin ciddi kıtlığı, bazı otomotiv üretim tesislerinin kapanmasına neden oldu. Yerli üretimde de sıkıntı yaşanıyor.

Enflasyon

2023 yılında tüm büyük ekonomilerde artan talep ve arz yetersizliği nedeniyle enflasyon çift haneye yakın seyretti. Gelecek yıl alüminyum, petrol ve çelik gibi önemli imalat girdilerinin fiyatları daha da artacak ve kaliteden ödün vermeden maliyetleri düşürmeye çalışan işletmelerin üzerindeki baskı daha da artacak.

Enflasyon sırasında varlık izleme otomasyonu için kaynak ve yatırımların bulunması zordur. Ancak üreticilerin sektöre getirdiği potansiyeli göz ardı etmemesi gerekiyor. Manuel hataların azaltılmasına ve görevlerin 10 kata kadar hızlandırılmasına yardımcı olabilir.

Bu zorlukla başa çıkabilmek için endüstrinin otomasyona bir bütçe ayırması ve görevleri gerçek zamanlı olarak denetlemek ve otomatikleştirmek için daha fazla yapay zeka teknolojisi sunması gerekiyor. Yalnızca maliyetlerden tasarruf etmekle kalmayacak, aynı zamanda verimliliği artıracak ve israfı azaltacaktır.

Dijital Teknolojileri Benimsemedeki Zorluklar

Üretim süreçleri, yüzlerce tedarikçi ve çalışan tarafından birden fazla lokasyonda yürütülen ve sarf malzemelerinin üretimini amaçlayan sürekli, rutin programlar ve görevler etrafında döner. Bu, işletmelerin mevcut rutinleri izlemesini ve iyileştirme alanlarını belirlemesini son derece zorlaştırıyor.

Üreticiler, gerçek zamanlı IoT tabanlı izleme teknolojilerini uygulayarak değer zincirinin tamamındaki her adımı kolayca izleyebilir. Bu tür teknolojiler, sürdürülebilirlik hedeflerindeki boşlukları daha iyi anlamalarına ve verimliliği, verimi ve uyumluluğu artıracak çözümler bulmalarına yardımcı olacak.

Akıllı varlık izleme genellikle iki zorlukla ilişkilidir. Bunlardan ilki, eski ekipmanların yeni teknolojiyle uyumlu olacak şekilde entegre edilmesini ve yükseltilmesini, böylece Endüstri 4.0'ın tüm potansiyelinin kullanılmasını içeriyor. İkincisi, yeni bir izleme sistemini etkili bir şekilde izleyebilmelerini, kullanabilmelerini ve bundan yararlanabilmelerini sağlamak için personelin yeniden becerilendirilmesini varsayar.

Küçük üreticiler genellikle yeni teknolojiye yapılan ilk yatırımı göz korkutucu buluyor. Ancak hem dijital dönüşümün hem de çalışan dönüşümünün aşamalı süreçler olduğunu kabul etmek önemlidir. Bu değişiklikler bir gecede meydana gelmez.

Prilada

Yukarı tamamlayan

İmalat sektörü halihazırda yapay zeka, Nesnelerin İnterneti, sensörler, yerdeki robotlar ve robotik süreç otomasyonunun daha fazla kullanılması gibi otomasyon ve robotiklerin etkilerini yaşıyor. Dijital teknolojilerin benimsenmesine yönelik artan talep ve imalat şirketlerinin bunlardan elde edebileceği faydalar, dijitalleşmenin büyümesine yön veriyor.

Günümüzde sektörün karşı karşıya olduğu zorluklarla başa çıkma çabalarının bir parçası olarak üreticiler, akıllı varlık izlemeye yönelik IoT tabanlı çözümler uyguluyor. Ancak teknolojinin seçimi ve uygulama seçeneği henüz iş fırsatlarına ve ihtiyaçlarına bağlıdır.

Endüstriyel makinelerin planlanmamış kesintileri, veri toplama sorunları, güvenlik açıkları ve ölçeklenebilirlik kısıtlamaları, üretim ortamında ilk sırada yer alan ve IoT tabanlı izleme teknolojileri tarafından çözülebilecek zorluklardır. Bu tür teknolojiler üreticilere tedarik zinciri boyunca ayrıntılı, bağlamsal veriler sağlar, böylece sorunları hızlı bir şekilde tespit edip harekete geçebilirler.

Ayrıca potansiyel sorunları ortaya çıkmadan önce tahmin ederek geri çağırmalardan ve diğer önemli çevresel risklerden kaçınabilirler. Zaman içinde izleme teknolojileri, kullanıcıların sürdürülebilirlik hedeflerindeki ilerlemeyi takip etmelerine ve sektör düzenlemelerine uyum sağlamalarına olanak tanıyacak.

Müşteri geliştirme röportajımıza katılan herkese teşekkür ederiz:

• CEO'su Vatsal Shah Turnusol
• Stefan Schwab, CEO'su Aydınlanmış
• Tom Richter, Dijital Endüstrilere Yönelik Kesikli ve Proses Üretim Sektörlerinin Küresel Başkanı Nokia
• Nils Arnold, CEO'su İlerleme
• Duncan Kerr, eski CEO'su Aeristech
• Richard Lebovitz, CEO'su yalınDNA
• Gulroz Singh, SoC Güvenlik Mimarı NXP Yarı iletkenler
• Donnie Rand, Pazarlama Koordinatörü Amerikan Sahip Operatörleri Derneği, LLC
• David Reid, Satış Direktörü VEM Takımları
• Derrick Hathaway, Satış Direktörü VEM Medikal
• Harman Singh, Direktör Şifre
• Doug Lawson, CEO'su ThinkIQ
• Ve bu yazı için yorumları alınan diğer sektör profesyonelleri

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.iotforall.com/experts-discuss-predictive-maintenance-and-innovation-in-manufacturing