Birkaç yıl önce yeni bir turbo uçak motoru imal etmek için mühendislerin 800 parçayı bir araya getirmesi gerekiyordu. Bu sayı günümüzde bir düzineye kadar düşmüş durumda. GE mühendisleri ve tasarımcıları, Katmanlı imalat teknolojisiyle yüzlerce metal parçayı birkaç adede kadar indirmeyi başardı. Bu sayede motorlar hafifliyor, daha kısa sürede üretiliyor ve lojistik süreçleri kısalıyor. Üstelik motorların performansı da artıyor.
GE, katmanlı imalatla uçak motorlarını daha hızlı ve daha güvenli üretebilmek için yatırımlarını sürdürüyor. GE’nin, ABD’nin Cincinnati kentindeki Katmanlı Teknoloji Merkezi (ATC), aralarında dünyanın en büyük altı metal yazıcısı dâhil 90 adet 3D yazıcı, 300 tasarımcı, teknisyen ve mühendisiyle katmanlı imalat tekniklerini bir üst seviyeye taşıyor. Örneğin GE Araştırma Merkezi ve GE Additive iş birliği ile üç boyutlu yazıcılara “Dijital Gözler” eklendi. Edge bilişim ve makine öğrenmesi teknolojilerine sahip olan “Dijital gözler”, üç boyutlu yazıcılarda üretimin her katmanını gerçek zamanlı olarak takip ediyor ve olası üretim hatalarının önüne geçiyor. Böylece parçaların inceleme süresi ve maliyeti de düşüyor.
GE’nin “Dijital Gözleri”, akıllı otomasyon sistemlerinden sadece biri. Üretim süreçlerini dijitalleştirmekle kalmayıp bize üretimi nasıl daha iyi yapacağımızı gösteren akıllı otomasyon sistemleri, dünyada çalışma şekillerinde de büyük değişikliklere yol açıyor.
Otomasyona Makine Öğrenmesi Karar Verecek
Dijital Gözler gibi öğrenen algoritmalar geleceğe şekil verecek. Bu tür öğrenen makineler (Machine Learning –ML), çalışma şekillerini, iş süreçlerini izleyerek tarihsel verileri topluyor, analiz ediyor ve otomasyonun getireceği fırsatları analiz ediyor. ML araçları bir otomatik süreç değişikliği önerdiği gibi, bu değişikliğin getireceği verim artışı konusunda simülasyonlu veriler de ortaya koyuyor.
Akıllı otomasyon, dijital zekâ ile otomasyonu bir araya getiriyor. Doğal dil işleme, ML ve makine görüşü gibi teknolojiler son yıllarda hızla ilerlerken yatırımcıların da ilgisini çekiyor. Deloitte verilerine göre 2011 yılından beri yapay zekâ çalışmaları yürüten şirketlere 600 milyon dolardan fazla yatırım yapıldı. ML tekniklerindeki ilerlemelerin, daha iyi sensörler ve daha büyük veri işleme kapasitesiyle hemen her sektörde uygulamasını bulan yeni nesil robotlar ve otomasyon yazılımlarının geliştirilmesine yol açması bekleniyor.
Bu gelişimde GE gibi teknoloji firmalarının oluşturduğu platformlar ve dijital zekâ çözümlerinin önemli bir payı bulunuyor. Dünyanın ilk endüstriyel işletim sistemi olan Predix’i geliştiren GE, endüstriyel nesnelerin interneti uygulamalarının geliştirilmesinin önündeki engelleri kaldırıyor. GE ayrıca Predix Edge ile veri toplanması, analiz edilmesi ve varlıkların gerçek zamanlı olarak izlenmesini sağlayan çözümler de sunuyor. Bu çözümler endüstriyel altyapının optimizasyonuna önemli katkı sağlıyor. 2020 yılında, Predix platformu üzerinden işlenen verinin günlük miktarının 1 milyon terabayta yükseleceği tahmin ediliyor.
GE’nin bir diğer çözümü Asset Performance Management (APM) ise veri yönetimi, örüntü tanıma (Pattern recognition), öngörüsel analitik (Predictive analytics), yapay zekâ (AI) ve makine öğrenmesi (ML) tekniklerini kullanarak varlık merkezli organizasyonların daha verimli hale gelmesini sağlıyor. APM bu amaç için bir fabrika veya bir uçağa yerleştirilmiş binlerce sensörden elde edilen verileri kullanıyor. Elde edilen bu anlık veriler analiz ediliyor ve örneğin teknik personele hangi parçanın değişmesi gerektiği ve yenisinin ne kadar uzun süre dayanabileceği bildirilebiliyor. Bu tür çabuk kavrama yeteneği tamir ve bakım maliyetlerinde önemli miktarda tasarruf getiriyor.
Bu özelliklerinden ötürü ABD donanması da, kargo filosunun varlık yönetiminde APM’yi kullanıyor. ABD Askeri Deniz Ulaştırma Komutanlığı, GE’nin Washington’da açtığı teknoloji merkezi Accelator aracılığıyla GE’nin çeşitli alanlarındaki mühendisliğinden yararlanıyor: GE mühendisleri, kargo gemilerinin “dijital ikizlerini” çıkardı. Dijital ikizler, kargo gemilerinin değişken frekanslı tahrik sistemleri, tahrik motorları ve dizel makinelerinden toplanan verilerle oluşturuldu ve bu verileri APM’ye aktardı. APM gemilerin hayati bölümlerinin anlık izlenmesine imkân tanıdı. Böylece Deniz Ulaştırma Komutanlığı tamir, onarım veya değişim gerektiren parçalardan önceden haberdar oldu ve onarım-bakım maliyetlerinde önemli düşüşler sağlandı.
GE şimdi benzeri bir sistemi ABD Hava Kuvvetlerine de aktarmak için araştırma yapıyor. 5.500’den fazla uçağa sahip olan Hava Kuvvetleri, her yıl uçakların onarım ve bakımı için 75 milyar dolar harcıyor. GE Havacılık Askeri Dijital Çözümler Genel Müdürü Todd Stiefler, onarım ve bakım maliyetlerinde sağlanacak yüzde 1’lik bir iyileşmenin bile fark yaratacağı belirtiyor.
GE, APM uygulamalarını sadece kamuya değil sanayi kuruluşlarına da sunuyor. Sanayi kuruluşları APM çözümlerine sadece varlıklarını gerçek zamanlı olarak izlemek için değil, planlanmamış üretim kesintilerini azaltmak, varlıklarının bozulması veya kullanılmaz hale gelmesiyle oluşabilecek çevre, sağlık ve güvenlik sorularının önüne geçmek için de başvuruyor.
GE’nin endüstriyel kuruluşlara sunduğu bir diğer akıllı otomasyon çözümü ise “Akıllı Fabrika” (Brilliant Factory). Bu fabrikada makineler kendi aralarında iletişim kurabiliyor, süreçlerdeki değişimleri önceden görebiliyor ve bunlara kolaylıkla adapte oluyor. GE’nin akıllı fabrikası, endüstriyel interneti, gerçek imalat teknikleriyle birleştiriyor.
Akıllı fabrikalar, Dünya Ekonomik Forumu’nun sıklıkla dile getirdiği Dördüncü Sanayi Devrimi’ne yol açacak nitelikler taşıyor. Ancak bu devrim öncesinde aşılması gereken bazı sorunlar var. Akıllı otomasyon uygulamalarının bu faydalarından daha fazla sektör ve kuruluşun yararlanması için öncelikle kullanıcılar ve kullanıcıların değer zinciri arasında güven inşa etmesi gerekiyor. İkinci olarak ise akıllı otomasyon uygulamalarının standart veriler üzerine kurulması ve verilerin standart şekillerde (ve güvenle) saklanması gerekiyor. Son olarak ise algoritmaların belli etik esaslar çerçevesinde tarafsız biçimde geliştirilmesinin güvence altına alınması gerekiyor.
Strateji, İnsan Kaynağı ve Risk Yönetimi Önemli
Bu tehditlerin aşılması için sadece akıllı otomasyon sağlayıcılarının değil kurumların da yapması gereken şeyler var. Kuruluşların akıllı otomasyonun sağladığı fırsatlardan tam olarak yararlanması için çok sayıda konu üzerinde düşünmesi gerekiyor.
Bunların başında akıllı otomasyonun operasyonların nasıl kullanılacağına dair bir stratejinin oluşturulması geliyor. Daha sonra kuruma entegre edilecek teknolojinin seçilmesi geliyor. Kurumların akıllı otomasyon sistemlerinin sağlayacağı bilgiyi işleyebileceği bilgi yönetim teknoloji ve personeline de sahip olması üzerinde önemle durulması gereken konular arasında bulunuyor. Enformasyon yönetiminin oluşturulmasının ardından ise bu bilginin korunması için risk yönetim sistemlerinin kurulması tavsiye ediliyor.
Maliyetinin düşmesiyle birlikte daha fazla kuruluş akıllı otomasyon sistemlerini üretim süreçlerine adapte ediyor. Bazı işletmeler geçiş sürecinde öncelikle otomasyon üzerinde onaylanmış araçlar ve güvenlik protokolleri içeren bir yönetişim sistemi kurarak bir adım öne geçiyor. Bazı işletmeler ise akıllı otomasyon sistemleriyle birlikte iş süreçlerini de baştan aşağı yenilemeyi tercih ediyor.
Dijital otomasyon çoktan başlayan bir süreç ve gelecek yıllarda kuruluşların performansında önemli bir etken olacak. Bütün sektörlerdeki şirketlerin akıllı otomasyonu anlayıp kendilerini buna uyumlu hale getirmeleri, geride kalmamaları açısından artık büyük önem taşıyor.