Endüstri 4.0 ve

Endüstri 4.0 ve Karar Verme Süreci

İşletme yönetimi, fırtınalı havada gemi yönetmeye benzer. Doğru kararlar alabilmesi için birçok yerden gelen verinin değerlendirilmesine gereksinim vardır. Ancak, sürekli ve öngörülemez değişimin ortaya çıkardığı karmaşıklık, işletmeleri oldukça zorlamaktadır. İşletmeler, rekabetçi olabilmek için etki/tepki zamanını kısaltmak; bunun için de kararlarını daha hızlı almak zorundalar. Endüstriyel çağda kullanılan uygulamalar ve kısıtlı teknolojiler etki/tepki zamanında bazen haftalar, aylar süren gecikmelere neden olduğu için çoğu zaman bu zorluğun üstesinden gelebilme konusunda yeterli olamamaktadır. Bu durum iş ve performans kayıplarına neden olarak işletmelerin rekabet gücünü zayıflatmaktadır.

Etki/tepki sürecinin temel dört evresi vardır. Bunlar: ‘Algı, analiz, karar verme ve aksiyona geçme’ evreleridir. Algı aşaması problemin anlaşılması evresidir. Ne kadar hızlı olursa diğer evreler o denli erken başlar. Algıda erken teşhis için süreci sürekli olarak izlemek ön koşuldur. Analiz evresi, süreçten toplanan verilerden anlamlı bir sonucun elde edilmesi sürecidir. İzlenen ve toplanan veri ne anlam ifade ediyor, sorusuna sezgisel değil analitik bakış açısıyla cevap aranır. Karar verme, analiz sürecinden çıkan sonuca göre en optimum ne yapılacağı kararının alınması, aksiyon ise alınan kararın ivedilikle uygulanması sürecidir. Bu dört evre her işletmenin her kademesinde stratejik, taktik ve operasyonel boyutta her zaman gerçekleşir. Ama sezgisel, ama analitik; ama kısa sürede ama uzun zamanda…

İşte bu aşamada Endüstri 4.0 teknolojileri devreye girmektedir.

IoT, büyük veri ve analitik kavramlarının giderek daha da popüler bir hale gelmesi, eskiden kısıtlı olarak yapabildiğimiz bazı uygulamaların daha kapsamlı bir şekilde gündemimize girmesine olanak sağladı. Aslında hiç de yeni olmayan ancak belirli sayıda uzman tarafından altı sigma gibi problem çözme metodolojilerinde kullanılan bazı yöntem ve teknikler artık çok başka şekillerde kullanılarak, hayatımızın her aşamasında bize yön vermeye başlıyor. Büyük veri analitiği ile daha önceleri oldukça karmaşık, uzun, maliyetli ve daha az güvenirlilik ile verdiğimiz kararları çok daha ucuza, gerçek zamana yakın bir oranda ve daha güvenilir bir şekilde elde edebiliyoruz.

Nasıl mı? Açıklayalım…

Süreç iyileştirme çalışmalarında istatistik biliminin oldukça önemi vardır. Süreç davranışının modellenmesi, gelecek durumun tahminlenebilmesi ya da girdi parametrelerinin etki analizlerinin yapılabilmesi gibi konularda istatistik biliminin birçok aracından faydalanılır. Çünkü değişkenlik kavramı sadece istatistiksel terimler ile tanımlanabilir.

İstatistiksel proses kontrol uygulamalarında süreç karakteristiğini anlayabilmek için genelde çıktılar üzerinden örnekler alınır ve örnekler üzerinden yapılan modellemeye göre gerçek popülasyon üzerinde bir yargıya varılmaya çalışılır. Buradaki kritik faktörler örnek sayısı, veri güvenirliği ve modellemedir.

Örnek sayısı sürecin doğru modellenebilmesi açısından son derece önemlidir. Çünkü, istatistiksel yaklaşımda örnek sayısının artması ve örneklerin doğru ölçümlenmesi, modelin güvenilir olabilmesinin en önemli ön koşuludur. Eskiden oldukça maliyetli olduğu için süreç üzerinden kısıtlı sayıda örnek veri alınabilir, alınacak verilerin güvenirlik katsayısını artırmak için MSA (Mesasurement Sytsem Analysis) dediğimiz yöntemler ile ölçüm güvenirliği sağlanmaya çalışılır ve alınan ölçüm sonuçları uzmanlar ve özel yazımlar tarafından analiz edilerek süreç modellemesi yapılmaya çalışılırdı. Altı sigma yaklaşımındaki ölç (Measure) ve analiz (Analyze) süreçleri bu kapsama girmektedir. Ancak şimdi süreç üzerinden sürekli, güvenilir ve gerçek zamanlı veri alınabilmesi 4.0 IoT teknolojileri sayesinde son derece kolay bir hale geldi. Endüstri 4.0 teknolojileri ile örnek sayısında kısıtlamaya gidilmeden, sınırsız sayıda, güvenilir veri gerçek zamanlı olarak alınabilmektedir. Bu sayede elde edilen örnek veri setleri ile süreçler eskiye göre daha güvenilir bir şekilde modellenebilmekte, sürecin gelecekte nasıl bir davranış gösterebileceği daha doğru bir şekilde tahminlenebilmektedir.

Altı Sigma yaklaşımında sürecin matematiksel modellemesini yapabilmek için birçok yöntem kullanılır. Ölçme aşamasında elde edilen veri sertleri kontrol grafikleri, regresyon, korelasyon analizleri, faktör testleri gibi analizlerde kullanılarak süreç modellenir, modelleme üzerinden gelecek durum hakkında ön görüde bulunmaya çalışılır. Bu yöntemleri kullanabilmek için uzmanlardan ve SPC/Minitab gibi özel yazılımlardan faydalanılır. Artık bu işlemleri yapabilmek Endüstri 4.0 teknolojileri ile eskiye göre çok daha kolay. Daha önceleri sadece özel yazılımlar ve uzmanlar üzerinden yapılabilen analizler artık IoT ekipmanlar üzerindeki gömülü yazılımlar (phyton) üzerinden, buluta çıkmaya gerek kalmaksızın lokal olarak (fog computing) yapılabilmektedir. Bu sayede eskiye oranla daha hızlı karar alınabilmesi mümkün olabilmektedir.

Endüstri 4.0, daha önceleri kısıtlı olarak kullanılabilen Altı Sigma yaklaşımının artık gerçek zamanlı olarak, süreçlerin her alanında kullanılabilmesinin önünü açmaktadır. Yapay zekâ, makine öğrenmesi çalışmaları ile problemi daha net tanımlayabiliyor (1.Define), IoT sensorlar ile uzaktan ve gerçek zamanlı veri alabiliyor, süreci test ve kontrol edebiliyor (2.Measure / 5.Control), özel yazılım ve algoritmalar ile süreci modelliyor, analiz ediyor (3.Analyze) ve makine öğrenmesi ile süreci iyileştirebiliyoruz (5.Improve).

Yeni dönemde aslında değişen çok fazla bir şey yok. Amaç ve kullanılan metodolojiler aynı – sadece yöntemler gelişiyor. Problem çözebilmek için hala ölçüyor, analiz ediyor, yorumluyor ve aksiyona geçiyoruz. Değişen tek şey bu sürecin eskiye göre çok daha hızlı, güvenilir ve çözünürlüğün yüksek olması. Endüstri 4.0 dediğimiz kavram işte tam da bu aşama da fark oluşturuyor. Endüstri 4.0 ile modelleme yeteneğimizi artırıyor ve bu sayede karar verme sürecinin kalitesini ve hızını daha iyi seviyelere getirebiliyoruz.