Veri Analitiği ve Karar Destek

Veri Analitiği Modülü, üretim süreçlerinde toplanan büyük veri kümelerini anlamlı içgörülere dönüştürerek operasyonel mükemmelliği destekler. Makine öğrenimi ve yapay zeka algoritmalarıyla donatılmış bu modül, geçmiş verileri analiz eder, trendleri belirler ve gelecekteki olası problemleri öngörmenizi sağlar.

Gerçek zamanlı analiz, anomali tespiti ve öngörüsel bakım gibi gelişmiş özellikleri sayesinde üretim hatalarını oluşmadan önler, verimliliği artırır ve kaynak kullanımını optimize eder. Bu sayede yöneticiler daha bilinçli kararlar alırken, işletmeler rekabet avantajı kazanır.

Demo Talep Et

Aşağı Sürükle

Veri Analitiği ve Karar Destek

Veri analitiği modülü; üretimden gelen verileri entegre eder, geçmişi analiz eder, geleceği öngörür. Performansı ölçer, grafiklerle sunar, iyileştirme önerileri üretir. Tüm süreçler için güçlü karar destek altyapısı sunar.

Veri Toplama

Tanısal Analiz

Öngörüsel (Predictive) Analiz

Performans Analizi

KPI Yönetimi

Veri Toplama ve Entegrasyon

Üretim hattındaki tüm kaynaklardan gelen verilerin entegre edilmesini, analiz için dönüştürülmesini ve gerçek zamanlı olarak kullanılabilir hâle getirilmesini sağlar. Entegre veri yapısı sayesinde üretim süreçleri daha doğru, izlenebilir ve veriye dayalı şekilde yönetilir.

Özellikler

Veri Kaynaklarının Tanımlanması
Veri Dönüştürme ve Temizleme
Veri Etiketleme ve Kategorilendirme
Gerçek Zamanlı Veri Akışı

Veri Kaynaklarının Tanımlanması
PLC, SCADA, IoT sensörleri ve ERP sistemleri gibi üretimle ilişkili tüm veri sağlayıcılar sistemde tanımlanır ve veri bağlantısı kurulur. Böylece tüm süreçlerden gelen veriler merkezi yapıda toplanır.

Veri Dönüştürme ve Temizleme
Farklı kaynaklardan gelen veriler analiz için uygun formata dönüştürülür. Eksik, tutarsız veya hatalı veriler sistem tarafından filtrelenerek temizlenir ve güvenilir veri seti oluşturulur.

Veri Etiketleme ve Kategorilendirme
Toplanan veriler; üretim performansı, kalite kontrol, malzeme tüketimi gibi kategorilere ayrılarak etiketlenir. Bu sınıflandırma, ileri seviye analizlerde filtreleme ve kıyaslama kolaylığı sağlar.

Gerçek Zamanlı Veri Akışı
Veriler anlık olarak sisteme aktarılır ve canlı olarak takip edilir. Üretimdeki değişiklikler, performans dalgalanmaları veya kalite sapmaları eş zamanlı olarak analiz edilebilir hâle gelir.

Tanısal (Diagnostic) Analiz

Geçmiş üretim verilerini kullanarak oluşan hataların kökenini tespit eder, performans düşüşlerinin nedenlerini analiz eder ve iyileştirme için net veriler sunar. Süreçlerdeki zayıf noktaların belirlenmesiyle birlikte tekrar eden sorunların önüne geçilmesi hedeflenir.

Özellikler

Kök Neden Analizi (Root Cause Analysis)
Üretim Duruş ve Kaynak Tükenme Analizi
Verimlilik Sapma Analizi
Risk Değerlendirme

Kök Neden Analizi (Root Cause Analysis)
Üretim hataları, kalite problemleri veya makine arızaları detaylı şekilde analiz edilerek bu olayların temel nedenleri ortaya çıkarılır. Böylece geçici çözümler yerine kalıcı iyileştirmeler sağlanır.

Üretim Duruş ve Kaynak Tükenme Analizi
Beklenmedik üretim duruşları, enerji veya malzeme yetersizlikleri gibi durumlar analiz edilerek tekrar yaşanmaması için süreç bazlı öneriler geliştirilir. Duruş verileri sistematik olarak raporlanır.

Verimlilik Sapma Analizi
Planlanan üretim hedefleri ile gerçekleşen performans arasındaki farklar analiz edilir. Sapma noktaları belirlenerek verimlilik artırıcı önlemler için yönetime bilgi sunulur.

Risk Değerlendirme
Kritik üretim parametrelerinde geçmişte yaşanan sapmalar analiz edilerek potansiyel risk alanları belirlenir. Bu değerlendirmeler sayesinde önleyici eylemler zamanında planlanabilir.

Öngörüsel (Predictive) Analiz

Geçmiş verilerden öğrenen yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları ile üretim süreçlerinde gelecekte oluşabilecek riskleri, arızaları ve kaynak ihtiyaçlarını önceden tahmin eder. Böylece proaktif kararlar alınarak üretimde süreklilik ve verimlilik sağlanır.

Özellikler

Trend ve Öngörü Modelleme
Arıza Tahmini (Predictive Maintenance)
Talep Tahmini
Stok ve Lojistik Tahmini

Trend ve Öngörü Modelleme
Geçmiş üretim verileri analiz edilerek performans dalgalanmaları ve potansiyel sapma eğilimleri tespit edilir. Bu eğilimler doğrultusunda sistem, gelecekteki riskler için erken uyarı verir.

Arıza Tahmini (Predictive Maintenance)
Makine çalışma saatleri, sıcaklık, titreşim ve enerji tüketimi gibi veriler analiz edilerek arıza riski taşıyan ekipmanlar önceden belirlenir. Bu sayede plansız duruşlar önlenir ve bakım süreçleri daha verimli hâle getirilir.

Talep Tahmini
Ürün bazlı satış trendleri ve üretim verileri analiz edilerek talep tahminleri yapılır. Bu öngörüler sayesinde üretim planlaması daha doğru yapılır ve hammadde temin süreçleri optimize edilir.

Stok ve Lojistik Tahmini
Malzeme tüketim hızları ve üretim trendleri doğrultusunda kritik stok seviyeleri tahmin edilir. Bu veriler, tedarik zinciri süreçlerinin daha etkili ve kesintisiz yönetilmesini sağlar.

Performans ve Verimlilik Analizi

Üretim süreçlerinde makine, iş gücü ve kaynakların ne kadar etkin kullanıldığını analiz ederek, darboğazları ve verimsizlikleri tespit eder. Geliştirilen öneriler sayesinde üretim süreçleri daha hızlı, ekonomik ve sürdürülebilir hâle getirilir.

Özellikler

OEE (Overall Equipment Effectiveness) Analizi
İş Gücü Verimlilik Analizi
Enerji Tüketimi ve Kaynak Kullanımı Analizi
İyileştirme Önerileri

OEE (Overall Equipment Effectiveness) Analizi
Makinelerin kullanılabilirlik, performans ve kalite oranları analiz edilerek genel ekipman verimliliği hesaplanır. Bu oranlar sayesinde üretim hattının gerçek kapasitesi ve kayıpları net şekilde ortaya konur.

İş Gücü Verimlilik Analizi
Operatörlerin görev tamamlama süreleri, iş gücü dağılımı ve üretim hedeflerine katkıları değerlendirilerek personel verimliliği ölçülür. Bu analizler doğrultusunda eğitim, görev atama veya vardiya planlaması iyileştirilebilir.

Enerji Tüketimi ve Kaynak Kullanımı Analizi
Üretim esnasında tüketilen elektrik, su, basınçlı hava gibi kaynakların kullanım miktarları analiz edilerek gereksiz tüketim alanları belirlenir. Bu sayede sürdürülebilir üretim stratejileri geliştirilebilir.

İyileştirme Önerileri
Toplanan veriler ve yapılan analizler doğrultusunda; operasyonel verimliliği artırmak, enerji tasarrufu sağlamak ve süreçleri optimize etmek amacıyla uygulanabilir öneriler sistem tarafından yöneticilere sunulur.

Performans ve Verimlilik Analizi

Özellikler

OEE (Overall Equipment Effectiveness) Analizi
İş Gücü Verimlilik Analizi
Enerji Tüketimi ve Kaynak Kullanımı Analizi
İyileştirme Önerileri