Talaşlı İmalat Sektöründe Nesnelerin İnterneti ve Anlık Veri Analizi Yöntemleri Kullanarak Üretim Etkinliğinin Artırılması
Geleceğin üretim sektörünü geleneksel olandan ayırt eden otonom robotlar, nesnelerin interneti ve veri analitiği teknolojileri olacaktır. Bu hedefler doğrultusunda kurumsal dönüşüm süreçleri gerçekleştirilecektir. Buna karşılık ülkemiz de birçok küçük ve orta ölçekli üretici, üretim süreçlerinde üretim verilerini hala kâğıtlara kaydederek sakladığı görülmektedir. Bunun sonucunda tüm bu saklanan veriler karar verme süreçlerine de dâhil edilememektedir. Verilerin otomasyonlar kullanılarak dijital ortamda tutulması ve rapor edilmesine yönelik birçok çalışma bulunmasına rağmen verilerin anlık olarak analiz edilip raporlanmasına yönelik çalışma bulunmamaktadır. Anlık veri analizi kullanarak üretim süreçlerinde takip edilebilirliği arttırmak ve bu sayede üretim performansını ve verimliliğin arttırılması amaçlanmaktadır. Çalışma kapsamında üretim süreçlerinde etkinliğin artırılmasına yönelik gömülü sistemler kullanılmış ve uygulama geliştirilmiştir. Yeni sistemin verimliliğinin ölçülmesi için performans verileri ve maliyet verileri kullanılmıştır. Sonuç olarak yeni sistemin kullanıldığı tezgâh aynı özelliklere sahip diğer tezgâha göre daha yüksek bir üretim artışı göstermiştir. Elde edilen sonuçlara göre üretim sürecinde iş akışını ve zaman yönetimini ve karar alma süreçleri iyileştirilecektir.
Increasing Production Efficiency with Using Internet of Things and Instant Data Analysis Methods on Machining Sector
Autonomous robots, internet of things and data-analysis technologies will be the distinguishing factors between the future manufacturing industry and the traditional one. On the other hand, many small and medium-sized production companies in Turkey seem to keep their production records on paper within their production processes. As a result, all these stored data cannot be included in the decision-making process. Although there are many studies about storing and reporting data in digital environment using automations, there is no study to analyze and report data instantaneously. This study aims to increase traceability in production processes by using instantaneous data analysis and to increase production performance and productivity as a result of this increment. In the scope of the study, embedded systems were used and an application was developed to increase efficiency in production processes. Performance data has been used to measure productivity in production processes. As a result, the machine in which the new system was used showed a higher production increase than the other machine with the same characteristics. According to these results the workflow, time management and decision making processes can be improved.
