Blog

Üreticiler, üretimi yönetmeye yardımcı olmak için uzun süredir Üretim Yürütme Sistemlerini (Manufacturing Execution Systems MES) kullanıyor. İster tek başına ister daha geniş bir ERP sisteminin parçası olarak olsun, MES üretimin yönetilmesinde ve iyileştirilmesinde önemli bir rol oynamıştır. Bununla birlikte, eski MES çözümlerinin önemli dezavantajları vardır. MES, ekipman ve üretim süreçlerinin günlük yönetiminde üretim verilerinin daha yüksek bir seviyeye çıkarılmasına yardımcı olsa da, hala manuel veri toplama ve girişi ile süreç odaklı operasyonlara dayanmaktadır. Aynı zamanda insan odaklıdır ve genellikle diğer kurumsal yazılımlarla birlikte çalışma noktasında eksiklikleri bulunur.

Bir MES’in etkinliğini artırmak için üreticiler hatlarındaki değerli bir kaynaktan faydalanabilirler: Makine Verileri. Bu veriler kullanılmaya başlandığında, daha iyi karar verme, daha etkili yönetim ve hatta otomasyon uygulamaları için  kullanılabilecek gerçek zamanlı bir bilgi akışı sunar.

İlginizi Çekebilir: MES Nedir?

Makine Verileri ve MES Arasındaki Bağlantı

Üreticilerin fabrika sahasındaki gerçekleri anlaması gerekir. Böylece üretim çıktısını, verimliliği, kaliteyi ve kapasite kullanımını iyileştirmek için bu gerçeklere göre hareket edebilmeleri mümkün hale gelir. Güçlü bir MES, doğru üretim ve durum verileriyle etkinleştirildiğinde, karar vericilere bu gerçeklere en iyi şekilde nasıl yanıt vereceklerini belirlemede yardımcı olan bilgiler sağlayabilir.

Makine verileri, hem karar verme hem de süreç yönetimi sorumluluklarının doğruluğunu ve verimliliğini artırarak bilgi zincirinde kritik bir bağlantı sağlar. Makine verilerinin yönlendirdiği gerçek zamanlı eyleme geçirilebilir içgörüler sayesinde yöneticiler ve operatörler, süreçleri ve performansı iyileştirmek için MES’lerinin işlevselliğinden yararlanabilir. 

Makine Verileri Bir MES’e Nasıl Değer Katıyor?

Makine verilerini kullanmak, üreticilerin MES’lerini bir sonraki seviyeye taşımalarına olanak tanır. Ancak öncelikle üreticilerin makine verilerini otonom olarak toplamanın ve MES’lerine aktarmanın bir yolunu bulmaları gerekir. Rockwell Automation tedarikçiklerle, makine verileri MES’e gönderilmeden önce otonom olarak toplanır, standartlaştırılır ve bağlamsallaştırılır, böylece değeri daha da ortaya çıkarılabilir.

Veri Toplama ve Birleştirme

Manuel veri toplama yavaştır, hataya açıktır ve önyargıya veya ihmale tabidir. Doğru bir makine veri platformu, veri toplamayı otomatikleştirir ve MES gibi sistemlerin bilgileri tüketip kullanabilmesi için ortak veri yapılarında standartlaştırır.

Gerçek zamanlı bir makine veri platformu tarafından üretilen içgörüler, yöneticilerin doğru içgörülere dayanarak harekete geçmesini sağlar. Yöneticiler ve operatörler, verileri manuel olarak toplamak ve analiz etmek için zaman harcamak yerine, karar vermek ve parça üretmek için daha fazla zaman harcayabilirler.

İlginizi Çekebilir: Mikro PLC

Kaynak yönetimi

Basit üretim operasyonları bile kaynakları yönetmekte zorlanır. Bu zorluk karmaşık ortamlarda katlanarak artar. Kaynak yönetimi ya tamamen manueldir ya da herkese uyan tek bir MES kullanılarak kusurlu bir şekilde yapılır. Gerçek zamanlı üretim verilerine erişme veya bunları toplama becerisinin olmaması, çıktıların manuel analizini daha olası hale getirir, bu da daha yavaş ve daha az doğru bir analizle sonuçlanır.

Ne kadar malzeme, işçilik ve makineye ihtiyaç var? Şu anda yeni bir müşteri alabilir misiniz? Bakım ekibiniz ne kadar etkili çalışıyor? Bu ay kaç parça daha üretmeniz gerekiyor? En yeni sürecin döngü süresi nedir?

Cevaplanması gereken pek çok soru vardır. Hatalı verilerle, cevapların büyük ölçüde yanlış olması muhtemeldir.

Bir makine veri platformunun gücüyle birleştirildiğinde, fabrikadaki ekipmandan gelen doğru üretim verileri darboğazları ve kapasite kısıtlamalarını vurgular.

Bu bilgiler, yöneticilerin ekipman ve işgücü gibi az kullanılan kaynakları kolayca belirlemelerine yardımcı olur, böylece uygun şekilde yeniden tahsis edilebilirler.

Çizelgeleme ve Planlama

Çizelgeleme ve planlama geleneksel olarak birçok imalat şirketinde bir iş fonksiyonu olduğu kadar bir sanat formu olmuştur. Bu, ister manuel olarak yapılsın ister MES ile aynı silo içinde çalışan bağımsız planlama yazılımı ile birlikte yapılsın geçerlidir.

Bu durumlarda, incelenen zaman dilimi ne kadar uzun olursa, içgörüler de o kadar az doğru olur. Bu durum, talep ve arz tahmini gibi uzun vadeli planlamaların yanı sıra döngü süreleri, parça sayıları ve kalite ıskartaları gibi daha yaygın ölçümler için de geçerlidir.

Üreticiler trend analizi, süreç iyileştirme ve darboğazlar için gerçek zamanlı verileri kullanan programlar geliştirebilirler. Bu programlar vardiya, makine, operatör veya iş için planlanabilir ve veriler sahadaki mevcut koşulları yansıttığı için ayarlamalar derhal yapılabilir.

Kalite Güvencesi ve Kalite Kontrol

Kalite, bir üreticiyi maliyet ve marka açısından başarılı ya da başarısız kılabilir. Çoğu MES için kalite rakamlarının manuel sayımlara dayalı olarak aktarılması gerekir. Bilgiler genellikle birden fazla kez aktarılır, bu da doğruluğu azaltır veya hataları artırır.

Bir makine veri platformu ile veri kalitesi üretim kalitesini etkiler çünkü ıskartalar doğru bir şekilde sayılır ve raporlanır. Ayrıca, yöneticilerin ve operatörlerin ortalamadan daha yüksek kalite dışı sayımları belirlemelerine ve daha fazla sorunu önlemek için harekete geçmelerine olanak tanıdığından, fayda sayımın ötesine de uzanır.

Ekipman bakımı

Ekipman ve makineler bir üreticinin can damarıdır, ancak onları formda tutmak pahalı bir iştir. Geleneksel bakım felsefesi önleyici bakım etrafında toplanırdı. Ancak bu programlar manuel olarak yönetildiğinden, aşırı bakım veya yetersiz bakım tehdidi, paraya ve üretkenliğe mal olan gerçek sorunlardı.

Gerçek zamanlı makine verilerini kullanan bir makine veri platformu, duruma dayalı bir program sağlamak için makine kullanımına, sağlığına ve performans verilerine bakar. Ayrıca bir makinenin gerçek durumunu anlamak ve operatörleri sorunlar konusunda hızlı bir şekilde uyarmak ve bilgilendirmek için teşhis verileri de sunabilir.

İlginizi Çekebilir: Kestirimci Bakım

Makine verilerinin bir MES‘te kullanılması, bakım yöneticilerinin maliyeti düşüren, aşınmayı azaltan, makinelerin ömrünü uzatan ve kapasitenin kilidini açan öngörücü ve kuralcı planlar geliştirmesine olanak tanır.

Üretim Performans Analizi

MES sistemlerinin amacı, yöneticilerin üretim süreçlerinin performansını anlamalarını sağlamaktır. Ancak bu kapasite yalnızca girilen veriler kadar iyidir. Manuel veriler, eksik veriler veya silo haline getirilmiş ve yapılandırılmamış veriler, bir MES’in çıktısının doğruluktan yoksun olacağı anlamına gelir.

Makine verileri, bir MES‘in potansiyelini ortaya çıkaran daha doğru bir mercektir. Bir makine veri platformu ile duruş süresi, döngü süresi, kapasite, kalite ve diğer değişkenler yakalanır ve fabrika tabanının gerçek bir yansıması olarak bir MES’de kullanılır.