Şirketlerin iş süreçlerinde de analiz edilmeden uçup giden birçok veri bulunuyor. Bu büyük veri üzerinde akıllı algoritmalarla analizler yapılması, en ufak süreçlerin bile incelenmesi ve iyileştirilmesi noktasında çok farklı bakış açıları sunuyor.
İnternet ve mobil iletişim devrimlerinden çok daha büyük bir devrimin içinde olduğumuzu söyleyebiliriz. Yapay zeka ve büyük veri teknolojileri çok hızlı gelişiyor ve gün geçtikçe daha da iç içe hareket etmeye başlıyor. Karar alma mekanizmasının akıllı makinalar tarafından yürütüldüğü endüstrilerde yaygın olarak kullanılan yapay zeka, daha akıllı kararlar alma noktasında artık büyük veri yönetimine de ihtiyaç duyuyor.
Günümüzde yapay zekanın yanı sıra, büyük veri ve analizi, birçok farklı endüstriden şirket için gelecek vaadeden ve sınıf atlatan teknolojiler konumuna geldi. Bu teknolojileri süreçlerine dahil edebilen şirketler, iş süreçlerini hem daha rahat kontrol edebilir ve daha doğru kararlarla iyileştirebilir, hem de klasik analiz yöntemleriyle elde edilmesi zor olan analizleri kolayca çıkarıp karar alma mekanizmalarını daha hızlı ve efektif olarak devreye alabilir hale geliyor.
Araştırmalara göre, dünya üzerinde her gün yaklaşık 44 trilyon GB veri oluşuyor. Bu verilerin bir kısmı sistemler üzerinde tutulurken, büyük bölümü de analiz edilemeden uçup gidiyor. Şirketlerin iş süreçlerinde de analiz edilmeden uçup giden birçok veri bulunuyor. Bu büyük veri üzerinde akıllı algoritmalarla analizler yapılması, en ufak süreçlerin bile incelenmesi ve iyileştirilmesi noktasında çok farklı bakış açıları sunuyor. Bu verilerin yalnızca insan gücüyle toplanması ve analiz edilmesi çok da mümkün değil. Bu noktada büyük verinin toplanması, anlık analizler yapılması, ayrıca yazılımların, makine öğrenmesi algoritmaları ile veriler üzerinde analizler yaparak statik talimatlar yerine kendi öğrenme modellerini inşa etmeleri ve bu modeller üzerinden tahminler, kararlar sunulması kurumlara büyük bir analiz kabiliyeti kazandırıyor. Kendi kendine öğrenen ve bu kazanımlarla süreçleri iyileştiren, üretimi artıran otonom sistemler ve robotik yapılardan oluşan Endüstri 4.0 için bu tarz projelerin hayata geçirilmesi çok büyük önem arz ediyor. Bir- biriyle konuşan nesneleri tanımlamak için kullanılan Nesnelerin Interneti, bu ekosistemin çok önemli figürlerinden biri. Üretimin her noktasında kullanılan otomasyon sistemleri ve endüstriyel robotik makinelerin her biri, her saniye onlarca veri üretiyor. Tüm makinelerin üretim süreci boyunca ürettiği verinin toplamı ise devasa boyutta diyebiliriz. Birbirleriyle konuşabilen bu makineler bakım gereksinimleri, üretim kalitesi, performans değerleri ve olası sorunları bildiren muazzam miktarda veri üretiyor. Bir insanın makul bir zaman diliminde sonuçlar çıkarıp öngörüleri belirlemek için bu verileri analiz etmesi imkansız olduğundan, büyük veri yönetimi ve yapay zeka ile donatılmış sistemler, üreticilerin nelere dikkat etmesi gerektiğini bilerek operasyonlarını hızlı ve verimli bir şekilde optimize etmelerini sağlıyor.
Örnek uygulama projelerinden bahsetmek gerekirse, bu tarz projelerde farklı roller üstlenen doğru teknolojileri bir araya getirdiğimizde, çok faydalı sonuçlar üretebilen, verimliliği, üretim kapasitesini ve dolayısıyla şirketlerinin kârlılığını doğrudan artıran projeleri devreye almak mümkün. Üretim sürecine entegre edilmiş bu tarz bir örnek projedeki belli temel adımları şu şekilde sıralayabiliriz:
– Gerçek zamanlı büyük verinin otomasyon sistemleri ve robotik makinalardan sensörler aracılığıyla toplanması
– Sistemsel olmayan dış faktör parametrelerinin tanımlanmasıAnaliz parametrelerinin belirlenmesi ve akıllı makine öğrenmesi algoritmalarının kurgulanması
– Bu verilerin gerçek zamanlı ve periyodik analizlerinin yapılması tanımlanması
– Analiz ve karar sonuçlarının analitik raporlama sistemlerinde görselleştirilmesi tanımlanması
Makinelerden veri toplama noktasında, belli ölçüm değerlerini gönderen sensörlerin konumlandırılması gerekiyor. Ardından SAP’nin akıllı ve gerçek zamanlı veri entegrasyonu olanağı sunan “SAP HANA Smart Data Integration” gibi bir sistem projenin merkezine yerleştirilebilir. Bu sayede binlerce sensörden anlık olarak gelen veri, gerçek zamanlı akıllı dönüştürmelerden geçerek SAP HANA ve veri analizi alanında yoğunlukla kullanılan “R” programlama dili entegrasyonuyla önleyici bakım, yaklaşan arıza tespiti, üretilen parçanın anlık kalite takibi ve olası bir aksaklıkta üretilen parçanın üretim sürecinden hemen çıkarılması ve kontrole gitmesi gibi tespitler yapılarak üretim süreçleri iyileştirilebilir. Aynı şekilde periyodik analizlerle hangi parametreler nasıl değiştirilirse daha kaliteli ve hızlı üretim yapılabilir gibi öneri ve kararlar da sistemden alınabilir. Sonuç ve önerilerin görselleştirilmesi noktasında da SAP Analytics Cloud gibi gerçek zamanlı raporlama ve raporlama kokpiti imkanları sunan bir çözüm kullanılabilir. Örneğin üretim bandındaki bir sorumlu, üretilen parçaya robot tarafından kaynak yapıldığı anda önündeki monitör veya mobil cihazlar üzerinden olası üretim hatası ve kaynağın düşük kaliteli olma ihtimaline karşılık uyarı alıp anında kontrol edebilir ve parçayı üretim bandından çıkarabilir.
Verinin bilgiye, bilginin de iyileştirme/geliştirmeye olanak sağlayacak kararlara dönüştüğü sistemler kurmak, her zaman orta ve uzun vadede yapılan yatırımın kat be kat fazlasını şirketlere kârlılık olarak geri verir. Büyük veri analizi, makine öğrenmesi, nesnelerin interneti de zamanla birbirinden bağımsız teknolojiler gibi kendi kulvarlarında ilerlemiş olsalar da bugün artık büyük bir teknolojik devrimin en önemli figürleri konumunda yer alıyor.
Kaynak: TAYSAD ERP VE BİLİŞİM ÇALIŞMA GRUBU BÜLTENİ Nisan sayısı
