Büyük Veri’ nin ( Big Data), Üretimde Yapacağı 10 Yenilik!

0
467

McKinsey & Company” geçtiğimiz günlerde  “How Big Data Can Improve Manufacturing”(Büyük veriler üretimi nasıl geliştirir) adında büyük verilerin ve aynı zamanda modern analizlerin biyofarmasötik, kimyasal ve diğer ayrı üretimleri nasıl modernize etmesi ile ilgili kolay kavranabilir analiz içeren bir yazı yayımladı.

Bu yazı süreç bazlı endüstrilerde üreticilerin modern analizi ürün miktarını artırmada ve aynı zamanda toplam masrafları azaltmada nasıl kullandıklarını vurguluyor.Günümüz üreticilerinin operasyon ve üretim verilerinden oluşan geniş bir veri servetleri vardır ve onlar bu serveti üretimi daha da geliştirmek için kullanıyorlar. Mckinsey makalesi bir kaç örnekle  büyük ve önemli verilerin, modern analiz uygulamaları ve platformlarının  üretim operasyonlarına  olan etkisini gösteriyor.

Büyük verilerin üretime etkisi her geçen gün daha da büyüyor.

Mckinsey makalesinde büyük verilerin üretimde nasıl devrime sebep olacağının 10 örneği şu şekilde:

1) Kalite, doğruluk ve biyofarmasötik ürünlerin üretim verimliliğinin artması.

Kullandıkları malzemelerin temizliğinden emin olmak için ve aynı zamanda ürünlerin müşteriler tarafından beğenilmesi için 200 den fazla ihtimalin değerlendirilmesi biyofarmasötik endüstrisinde genel bir durum. Biyofamasötik endüstrisinde olan güçlü rekabetin en önemli sebeplerinden biri üretim verimliliğinin gözle görülür bir sebep olmadan 50%-100% arasında değişebilmesi. Örnek olarak şöyle diyebiliriz: her hangi bir X üreticisi ürünün verimliliği ile bağlı olan herhangi 9 parametreyi modern ve gelişmiş analizi kullanarak takip edebilir. Ve, bu analiz sonucunda topladığı bilgilere dayanarak üretimde olan aşıların verimlilğini 50% artırabilir ve bunun sonucunda yıl içerisinde 5 milyon dolar değil de  10 milyon dolar kazanabilir, ve bunu sadece bir ürününün verimliliğini arttırarak yapmış olur.

2)Teknolojinin üretime entegre edilmesinin hızlanması, üretim ve operasyon sistemleri 4. Sanayi devriminin gerçekleşeceği önsezisi yaratıyor.

4. Sanayi devrimi Alman hükumetinin üretim endüstrisindeki otomasyonu yükseltmek ve bunun sonucunda “Akıllı Fabrikalar” projesini gerçekleştirmesi için oluşturduğu bir kavram. Büyük veriler şu an üreticiye, müşteriye, makinalara ve masraflara dayalı üretim programlamasının optimize edilmesinde zaten kullanılıyor. Yüksek seviyede organize edilmiş endüstrilerdeki üretim zinciri artık Alman endüstrisinde üretici ve müşterinin 4. Sanayi devriminin gerçekleşmesi için hızlı adımlar attığını gösteriyor. 4. Sanayi devrimi önceliği farklı ve bir birinden ayrı çalışan multi-fonksiyonel departmanları aynı anda canladırabilir. Bu hedefe ulaşma yolunda büyük veriler ve modern analiz kritik rol oynayacak.

3)Ürünün üretimi ve ona olan taleplerle ilgili daha iyi tahmin yürütülmesi(46%), tesisin performansını değişik şekillerle ölçerek anlamak(45%), müşteriyi daha hızlı şekilde hizmet ve destekle temin etmek(39%) büyük verilerin üretimi geliştirmede kullanılması ilk 3 alan olarak gözüküyor.

Bu sonuçlar son zamanlarda “Mc Kinsey” tarafından yapılan bir anket sonucunda elde edillmiştir ve büyük verilerin günümüzde üretim performansını nasıl geliştirdiğini gösteriyor.LNS-Graphic1

4) Six Sigma TÖAGC(Tanımla, Ölç, Analiz et, Geliştir, Kontrol et) sistemi ile birlikte modern analizin entegre edilmesiyle üretim gelişiminin devamlılığının temin edilmesi. Günümüz endüstrisinde artık TÖAGC’ ye dayalı gelişim programının her aşamasının nasıl çalıştığı, bu programın yardımıyla üretimin her alanında nasıl gelişime ulaşmak ile ilgili geniş bilgi sahip olmak için çaba sarf ediliyor. Bu sistem önceden müşteri-dayalı üretim akışının artık değişeceği sinyallerini veriyor.

5) Tedarikçinin kalite seviyesi ile bağlı öngörüşleri, belirli bir zaman çerçevesinde tedarikçinin tahmin edilen performansındakı kesinlik.

Büyük veriler ve modern analizin yardımıyla üreticiler ürünün kalitesi ve tam zamanında teslimatı ile ilgili öngörüş elde ediyorlar ve bununla da ürünü satacak olan tedarikçi ile de daha iyi pazarlık yapabiliyorlar.Ve şunu da belirtmeliyim ki, ürünün kalite ölçütlerinin yönetimi onun teslimat programını performansına kıyasla daha da önemli olmaya başlıyor.

6) Makinelerin nasıl çalışmasının, hangi zamanda hangi işi görüyor olmasının izlenebilirliği . Sensörlerin neredeyse bütün makinelerde kullanılması operasyon menajerlerinin her makinenin hangi işi görmesine dair anında bilgi sahibi olmasını sağlıyor.

Yüksek modern analizler kullanarak her operasyon menajeri onların kontrolünde olan makinaların kalitesinden, performansından ve bu makinelerden sorumlu kişilerin eğitim sürecinde neler yaptıklarından haberdar olabilir. Bu, üretimin merkezinde onun gelişmesi için paha biçilemez  ve önümüzdeki yıllarda daha da gelişip sıradan bir şey olacak.

7) Özel olarak hazırlanmış ve üretime az katkı sağlayan ürünlerin satılması.

Bazı üretim alanlarında üretimin gidişatı iyi şekilde planlanmadığında ürün için düşünülen toplam teslimat masrafları onun ortalama brüt kar oranından (ürün satışından gelen karın ürün satışından gelen paraya faizle oranı) kat be kat yüksek oluyor. Modern gelişmiş analiz tekniklerini kullanarak üreticiler bu gibi ürünlerin  hangisinin satışının makinelerin, işçilerin ve üretim bölümünün iş gidişatına daha az etki göstereceğini öğrenebiliyorlar. Ve bu şekilde de bu gibi ürünleri rahat bir şekilde satabiliyorlar.

8) Kalite yönetimi ve sistemlerin uyumluluğu gibi önemli unsurları bireysel olarak değil, şirket için genel bir öncelik haline getirmek.

Artık üreticiler kaliteye olan bakış açılarını daha stratejik yapmalı, kalite yönetimi ve sistemlerin uyumluluğunu sağlamak gibi kendi ve bundan sorumlu departmanların üzerine düşen öncelikleri yalnız değil, şirket seviyesinde değerlendirmeliler. Bu yazının sonunda verilen örnekler büyük veriler ve modern analizin kalite yönetimi ve uyumluluk ile ilgili bazı parametreleri kendinde bulundurduğunu gösteriyor. Bu örneklerin büyük bir kısmı kalite yönetimi ve uyumluluğun onlardan sorumlu olan departmanlar değil, şirket çapında değerlendirilmesi ile ilgili.

9)Günlük üretimin finansal performansa etkisinin makine seviyesinde görünebilirlikle ölçülmesi.

Büyük veriler ve modern gelişmiş analizler üreticinin finansal performansları ile günlük üretimin nasıl bağlantılı olmasını öğrenmemize yardımcı oluyor. Üretim sahası verimli biçimde çalıştığında makine seviyesini bilmek, üretim planlamacılarının ve üst düzey yönetimin üretim operasyonları ile ilgili ölçüm işleri yapmasını sağlar. Günlük üretimin finansal ölçümlerle birleşmesi, üreticilere üretim operasyonlarında gelişim sağlamalarını sağlıyor.

10)Hizmetlerin giderek daha da stratejik olması ve katkısı olanlardan müşterilere kadar herkesin hedefinin ürünleri gözetlemek ve proyaktif önleyici bakım önerilerini sağlamak olması .

Üreticilerin daha da gelişmiş ürünleri üretmesi onların üretimi kontrol eden sensörlerinin daha da birleşik bir şekilde çalışması için gelişmiş operasyon sistemlerine olan ihtiyaçlarını arttırıyor. Bu sensörler yapılanlarla ilgili rapor veriyor ve ihtiyaç olduğunda önleyici bakım sinyalleri yolluyor. Büyük veriler ve modern gelişmiş analizler bu gibi üretilen gelişmiş ürünler ile ilgili önerilerin yeni ve gelişmis seviyesini müşterilere ilk defadan sunuyor ve bununla da onlar için ürünleri daha da önemli kılıyor. “General Electric” jet motoru  ve sondaj platform üretiminde bu yolu kullanıyor.

 

Çeviri, Forbes Köşe Yazarı Louis Columbus’ un köşesinden alınmıştır.

http://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2014/11/28/ten-ways-big-data-is-revolutionizing-manufacturing/

“Büyük Veriler”in üretimdeki rolü ile ilgili ek kaynaklar:

  1. http://blog.lnsresearch.com/blog/bid/194972/Attitudes-on-How-Big-Data-will-Affect-Manufacturing-Performance-DATA
  2. http://sloanreview.mit.edu/reports/analytics-innovation/introduction/
  3. http://www.informationweek.com/strategic-cio/executive-insights-and-innovation/merck-optimizes-manufacturing-with-big-data-analytics/d/d-id/1127901
  4. http://blog.lnsresearch.com/blog/bid/190482/Takeaways-from-the-MIT-Accenture-Big-Data-in-Manufacturing-Conference
  5. http://www.mckinsey.com/insights/business_technology/the_internet_of_things_and_the_future_of_manufacturing
  6. http://www.ge-ip.com/library/detail/13170
  7. http://knowledge.insead.edu/operations-management/when-big-data-meets-manufacturing-329

 

 

 

 

Bir Cevap Yazın