Internet of Production (IoP)

Belki bu tanımı ilk defa duyuyorsunuz. Almanya Aachen'da bulunan RWTH Üniversitesi, "Mükemmellik Kümelenmesi" (Clusters of Excellence) altında "Üretimin İnterneti" başlığı ile 1 Ocak 2019 tarihinde bir girişime adım attı. Bu mükemmellik kümelenmesi içerisinde farklı alanlarda araştırma çalışmaları yapan 25'in üzerinde enstitü yer alıyor. Enstitülerin çalışma alanları sadece bilgi teknolojileri değil aynı zamanda malzeme bilimi, ekonomi, psikoloji, ergonomi gibi faklı disiplinleri barındırıyor. Amaç yeni akıllı üretim sistemleri ile müşteri odaklı (memnuniyet, hız, esneklik) yeni sipariş karşılama yöntemleri geliştirmek, ürünü ilk fikir geliştirme aşamasından, geri dönüşüme kadar tüm yaşam döngüsü (PLM- Product Lifecycle Management) içerisinde izlemek. IoP, ilgili tüm sistemleri ürün yaşam döngüsü boyunca birbirine bağlayarak daha yüksek bir işbirliği sağlayan yeni bir veri altyapısı oluşturmayı hedefliyor.


Bilgi teknolojileri altyapısında ise,

  • Akıllı malzeme, yarı mamül, ürün

  • Akıllı makine, araç, cihaz

  • Veri kimliklendirme, bağlantı

  • Veri işleme, görselleştirme ve analiz

  • Makine öğrenme

gibi teknoloji bileşenleri ile Endüstri 4.0 yaklaşımında öne çıkan Siber Fiziksel Sistemler (CPS-Cyber Physical Systems) ve Dijital Gölge (Digital Shadow) yer alıyor.


Şekil 1: Schuh, G. et al.: Change Request im Produktionsbetrieb. In: AWK Aachener Werkzeugmaschinen-Kolloquium 2017 Internet of Production für agile Unternehmen. Hrsg.: G. Schuh; C. Brecher; F. Klocke; R. Schmitt. 1. Auflage. Apprimus Verlag, Aachen


IoP, ürün yaşam döngüsü boyunca yatay olarak üç alt alana bölünmüştür: geliştirme, üretim ve kullanım. IoP'nin dikey yönünde, şirket verilerinin toplanması, birleştirilmesi ve işletilmesi gerçekleşir. "Ham Veri", "Orta Kayman Çözümler +", "Akıllı Veri" ve "Akıllı Uzman" düzeyleri, ilgili veri ayrıntı düzeylerine göre farklılık gösterir.


Ham veri ve Uygulama Yazılımları


Tipik bir üretim işletmesinde, akıllı veri oluşturmanın temelinde yer alan büyük hacimde ham veri vardır. Bu ham veri öncelikle farklı veri silolarında, farklı formatlarda saklanır, yönetilir. Özellikle endüstriyel nesnelerde (Sensör, makine, cihaz, araç gibi) kimliklendirme, toplama, bağlantı, entegrasyon ve senkronizasyon çok fazla efor gerektirir. Bu veriler uygulama yazılımları ile işlenir. Yazılım seçimi ve konumlandırılması başlı başına üzerinden durulması gereken bir çalışmadır.

Internet of Production yukarıda da belirtiğimiz gibi yeni bir ürünün fikir oluşturulmasından tasarımına, prototip üretiminden, mühendislik değişikliklerine, müşteri geri bildirimlerinin değerlendirilmesinden, yeni iş modellerinin oluşturulmasına kadar farklı aşamalarda dijital gölgesinin oluşturulması, PLM (Product Lifecycle Management) olarak isimlendirilen yazılım çözümleri ile sağlanır. Ayrıca ERP, MES,CRM gibi uygulamalar yatay ve dikey veri işlemesine olanak verir.


Akıllı veri ve orta katman çözümleri


"Akıllı Veri" düzeyinde, birleştirilen verilerin gerçek anlamda değerlendirilmesi, ilişkisel analizler, öğrenme algoritmaları veya meta-sezgisel tarama gibi farklı algoritmalar ve prosedürler kullanılarak gerçekleştirilir. "Akıllı Veri" katmanının amacı, dijital gölgelerin üretilmesidir.


Dijital gölgelerde, sistem davranışının analizi ve simülasyonu yapılır. Dijital ikizin aksine, tüm sistem ve işlem ayrıntıları dijital gölgede temsil edilmez. Bu verilerin daha kaba değerlendirilmesine yol açar ve verilerin işlenmesini ve bilgilerin sunumunu önemli ölçüde basitleştirir ve hızlandırır. Optimizasyon potansiyelini belirlemek ve veri tabanlı sonuçları doğrulamak için hem geçmiş analizleri hem de gerçek zamanlı veri analizleri yapılabilir.


Akıllı Uzman


Sistemin ortaya çıkan bütüncül anlayışına dayanarak, eylem önerilerini proaktif ve hızlı bir şekilde tanımlamak, bireysel eylem seçeneklerinin sonuçlarını göstermek ve böylece hızlı kararlar vermek mümkündür. Karar verme için karmaşık ilişkilerin işlenmesi "Akıllı Uzman" düzeyinde gerçekleştirilir. Burada, bilgilerin karmaşıklığı gerekli temel öğelere indirgenir ve kullanıcıya görsel olarak sunulur.


Rahat bir kullanım için sezgisel kullanıcı arayüzlerinin geliştirilmesi çok önemlidir. Yapay Zeka (AI-Artificial Intelligence) prosedürleri bu katmanda yer alır. Yapay zeka yardımıyla, insanlardan daha etkili ve verimli çözümler bulmayı sağlayan uygulamaya özel, akıllı ajanlar kullanılabilir. Karar destek görevine ek olarak, akıllı ajanlar da önceden alınmış kararları saklayabilir. Bu kararlar, yeni bilgiler edinmek için mevcut bilgilerle ilgili olarak belirlenebilir. Böylece, yapay zeka entegrasyonu, karar desteğinin sürekli iyileştirilmesi olasılığını yaratır. Özellikle insan kararlarına dayalı algoritmanın sürekli öğrenilmesi ve yinelenen problem durumlarının tanımlanması ve analizi yapay zeka tarafından gelecekteki otomatik bir karar almayı desteklemektedir.


IoP'nin veri altyapısı, imalat şirketleri için artan dijitalleşme potansiyellerinin fark edilmesini sağlamaktadır. Sonuç olarak IoP, yapay zeka uygulamalarını üretici firmaların değer zincirine entegre etmek için gerekli altyapıyı sağlar.


IoP, teknik altyapı, yetkin iş gücü, kültür gibi etkenler dikkate alındığında ,başlangıç ve ilerleme anlamında çok zor çalışmalar olarak görünse de, yeni ekonomide hızlı, çevik, esnek üretim yaklaşımı bu tarz bir üretim yaklaşımını dikkate almamızı gerektiriyor.


Kaynak: RWTH Aachen, http://www.rwth-aachen.de



EDT Center, dijital dönüşüm ve Endüstri 4.0 alanında uluslarası tecrübe ve bilgi birikimi ile şirketlere baştan uca çözümler üretmektedir.
* Endüstri 4.0 bilinçlendirme eğitimleri
* Endüstri 4.0 Olgunluk Seviyesi Ölçümü
* Endüstri 4.0 Yol Haritası
* Uygun çözüm ve sağlayıcı bulma (www.i40markt.com) (www.it-matchmaker.com)
* Proje yönetimi
* Profesyonel danışmanlık

Detaylı bilgiler: EDT Center - i40Markt


70 görüntüleme0 yorum

Son Paylaşımlar

Hepsini Gör