Yakın tarihli bir McKinsey araştırmasına göre, Yapay Zeka’nın bir sonucu olarak maliyet düşüşü yaşama olasılığı en yüksek olan iki işlev üretim yönetimi ve tedarik zinciri yönetimidir. Her iki alanda yanıt verenlerin %60’ından fazlası Yapay Zeka nedeniyle tasarruf ettiklerini bildirmişlerdir. Bu durum öyle sanıyorum ki Endüstri 4.0, yapay zeka, makine öğrenimi (ML) ve özellikle Büyük Veri ile ilgilenen hiç kimseye şaşırtıcı gelmeyecektir. Bu teknolojiler, büyük miktarlarda toplanan veri üzerinde çalışır ve ortalama bir üretim tesisi her yıl devasa miktarda veri üretir ve depolar. Sonuç olarak, verimlilik kazanımları ve maliyet tasarrufu arayışında Asprova gibi üretim yapay zeka algoritmaları kullanan yazılımların analiz edebileceği pek çok bilgi vardır.
Bu tasarruflar genellikle verim, enerji ve çıktı değerlerinin iyileşmesi ile karşımıza çıkar. Diğer bir deyişle üretim yönetimi sürecinde üreticiler, halihazırda sahip oldukları kapasite ile daha fazlasını üretmek için analitik teknolojilerden yararlanır. Bu sayede makinaların durma süreleri kısaltılabilir ve performansı artırılabilir. Temel olarak, Asprova gibi bir ileri planlama sistemiyle çalışmaya başlayan planlamacılar, talep ve kapasite kısıtlamalarını önceden görebilir ve ürünleri zamanında müşteriye teslim edebilmek için bu kısıtları daha iyi yönetebilirler. Tüm bunların sonucu ise birim maliyetlerin düşmesi ve işletme sermayesinin daha iyi kullanımıdır.
Üretim Yönetiminde Detay Çizelgeleme
Operasyonlara düşük detay seviyesiyle kuş bakışı bakmak şartıyla analitik temelli tahminleme ve optimizasyon yapmak, üretim yönetiminde maliyetleri düşürmenin anahtarıdır. Peki bu durum bir üretim tesisinin sahadaki asıl gerçekliğinde nasıl gelişiyor? Konuya yabancılar için tarif etmek gerekirse üretim sahasının gerçek detay seviyesinde planlanmasına detay çizelgeleme deniyor. Planlayıcı bir insanın durumu basitçe gözlemlediği herhangi bir üretim programı için geçerli olacak pek çok kısıtlamayı göz önünde bulundurmalıdır. Hatta bu, analiz yeteneklerine sahip olmayan bir dijital planlama çözümünü kullandığı durumlarda da geçerlidir. Çünkü planlayıcı, bu noktada ileriye dönük en uygun yolu oluşturmada sorun yaşayabilir. Bu; işçilik ve makine kapasitesi, müşteri gereksinimleri, ayrı ürünler için parça ve hammadde gereksinimleri, malzeme listesi ihtiyaçları ve çok daha fazlasını içerir. Bunların tümü, kesilmesi zor olabilecek karmaşık bir olasılıklar ağı oluşturur.
Neyse ki Asprova, tam olarak bu tür bir karmaşıklığın üstesinden gelmek için tasarlanmıştır. Asprova gibi yapay zeka destekli bir çözüme sahip bir planlamacının, zor koşullarda ayrıntılı planlamayı üstlenebileceği anlamına gelir. Zor koşullar tek ve en iyi yanıtın elde edilmesinin çok uzun süreceği bir iş atölyesi ortamını kapsayabilir. Bu sizi, belirli bir iş yükünü her zamankinden çok daha kısa bir süre içinde inanılmaz ayrıntılı bir seviyede yapılandırabileceğiniz bir konuma getirir. Bu amaçla sunduğumuz Asprova ileri planlama yazılımı ile hem gelen hem de öngörülen siparişlere çok daha duyarlı hale gelebilir, zamanında performansınızı artırabilir, israfı ve boşta kalma süresini azaltabilir ve süreçte müşterilerinizi memnun edebilirsiniz.
Kestirimci Makine Bakımı
Yapay zeka odaklı bir teknoloji ekosistemindeki tahminlerin en güçlü kullanımlarından biri, satış ve operasyon planlama (S&OP) sürecinizi iyileştirmek için gelecekteki talebi tahmin etmektir. Bu şekilde, fazlalıklar ve eksikliklerle ilişkili maliyetlerden kendinizi korumak için talep ve kapasiteyi daha etkili bir şekilde eşleştirebilirsiniz. Ancak bu kullanım senaryosunun ötesine geçtikten sonra, yapay zekanın üretim yönetimi alanını dönüştürme gücüne sahip olduğu daha niş yollardan bazılarına da bakabiliriz. Örneğin: kestirimci makine bakımı.
Şu anda, arızalar veya planlanmamış bakım nedeniyle ortaya çıkan beklenmedik makine boşta kalma süresi, çoğu üretim işletmesi için maliyetli bir gerçek veya hayatta kalma meselesidir. Ancak, arızaların önceden geldiğini görmek ve bunlarla başa çıkmak için proaktif önlemler almak mümkün olsaydı, planlanmamış boşta kalma süresiyle ilişkili tüm maliyetleri azaltabilirdiniz. Örneğin, artan birim maliyetler, tesis çevrimiçi olduktan sonra aceleye gelen siparişler için yüksek navlun… Yazılım ekosisteminize Asprova gibi bir yapay zeka sistemi entegre edildiğinde, tam olarak bunu yapmak mümkündür. Tahmine dayalı algoritmalar, fabrika ortamınızdan canlı üretim verilerini alır. Algoritmalar zamanla belirli faktörleri, yani bir planlamacının yapay zeka yardımı olmadan belirlemesi neredeyse imkansız olan faktörleri yaklaşan arızalarla ilişkilendirir. Bu bağlantılar kurulduktan sonra, planlamacılar, bir arıza olasılığı göründüğünde, bakımı gerçekleştirmek için en az rahatsız edici anı bulmak için proaktif adımlar atabilecek şekilde bildirim alabilir.
Gerçek zamanlı üretim planlama optimizasyonu için sunduğumuz Asprova yazılımı ile bakım tahminlemesini nasıl yaptığımızı izleyebilirsiniz;
Şebeke Planlama
Üretim planlama optimizasyonu yoluyla maliyet optimizasyonundan bahsetmişken: Yapay zekanın maliyetleri düşürmenize ve onları düşük tutmanıza yardımcı olabileceği diğer en önemli yollardan biri, üretim şebeke optimizasyonudur. Yukarıdaki diğer örneklerde gördüğümüz gibi, bu, çıplak gözün muhtemelen fark edemeyeceği desenleri algoritmik olarak tanımlamayı içerir. Üretim tedarik zinciriniz ne kadar verimli bir şekilde yapılandırılırsa, lojistik maliyetlerini o kadar düşük tutabilir ve bir kesinti veya başka bir tedarik zinciri sorunu ortaya çıktığında yeniden planlamayı o kadar hızlı tamamlarsınız.
Genellikle bu tür bir şebeke optimizasyonu, tedarik zincirinizin simüle edilmiş modellerini sunan dijital ikizlerin kullanımıyla gerçekleşir. Bunlar, gerçek zamanlı verileri alır, böylece model sürekli olarak gerçek tedarik zinciri koşullarını yansıtır. Aynı zamanda size teorileri test edebileceğiniz ve yapay zeka destekli modeller kullanarak bunları doğrulayabileceğiniz işbirliğine dayalı bir ortam sağlar. Birçok üretim yönetimi ve tedarik zinciri müdürü bu tarz planlamaları Asprova gibi ileri planlama sistemleri ile yapıyor.
