Dijital dönüşüm
danışmanlığı

Dijital dönüşüm;

Bir işletmeye süreçlerin aşamalı bir şekilde entegre edilmesi için her türlü yazılım ve donanım teknolojilerinin kullanılarak organizasyonel bir değişimin oluşturulmasıdır.

Dünyada hızla gelişen bilgi teknolojileri ve iletişim teknolojilerinin sunduğu imkanlar ve değişen ihtiyaçlar doğrultusunda, organizasyonların daha etkin ve verimli hizmet vermek için teknoloji unsurlarında ve iş süreçlerinde gerçekleştirilen bir dönüşümdür.

 

Geçmişi, bugünü ve geleceği aynı anda düşünmeyi gerektirdiği için dijital dönüşüm bir süreklilik gerektirir.

 

Dijital Olgunluk Analizi için, strateji, liderlik ve değişim yönetimi, ürün geliştirme, planlama ve üretim, pazarlama, satış ve müşteri deneyimi, dışarı lojistik, ürünlerde dijitalleşme, organizasyon, kültür ve bilgi teknolojileri konularında değerlendirmeler yapılır ve sonuçlar raporlandırılır.

Endüstri 4.0 veya Akıllı Üretim dönüşümünü değerlendirmek için kullanılan endeks sistemler, şirketlerin veya organizasyonların Endüstri 4.0 teknolojilerine ne kadar hazır olduklarını belirlemek için tasarlanmıştır. Amaç, Endüstri 4.0 teknolojilerini benimseme ve uygulama sürecinde organizasyonların daha bilinçli ve stratejik kararlar almasına yardımcı olmaktır. Bir organizasyonun dijital dönüşüm sürecindeki mevcut durumunu değerlendirmek, güçlü ve zayıf yönleri belirlemek ve iyileştirme alanlarını tanımlamak için kullanılır.

Smart Industry Readiness Index (SIRI), Endüstri 4.0 Endeksi (Industry 4.0 Index), Akıllı Üretim Endeksi (Smart Manufacturing Index), Dijital Dönüşüm Endeksi (Digital Transformation Index) üretim dönüşümünü değerlendirmek için kullanılan bazı endeks sistemlerdir.

Smart Industry Readiness Index (SIRI);

Şirketlerin mevcut durumlarının değerlendirilmesi, iyileştirilecek alanların tespiti ve değerlendirmelerinin yapılması için Endüstri 4.0 standartlarının stratejik olarak planlaması için yapılandırılan bir yaklaşımdır.

Endüstri 4.0 Endeksi (Industry 4.0 Index);

Endüstrilerin Endüstri 4.0 dönüşümüne hazır olup olmadığını, eğer hazırsa ne kadar hazır olduğunu ve bu süreçte hangi noktada olduklarını ölçmeye yönelik değerlendirme aracıdır.

Akıllı Üretim Endeksi (Smart Manufacturing Index);

Endüstrilerin akıllı üretim sistemlerini nasıl ve ne derece benimsediğini, ne kadar etkin kullanıldığını ve potansiyel iyileştirme alanlarını belirlemek için kullanılır.

Dijital Dönüşüm Endeksi (Digital Transformation Index);

Bir endüstrinin dijital dönüşüm sürecinde nerede olduğunu belirlemek, zayıf noktaları tanımlamak ve iyileştirme fırsatlarını değerlendirmek için kullanılır.

Arge Bilişim, müşterilere değer katmak ve değişen koşullara göre hızlı aksiyon planı oluşturma yeteneklerini kazandırmak için teknolojiyi bir anahtar olarak kullanır. Ölçülebilir, yönetilebilir ve sürdürülebilir bir iş modeli oluşturma sürecini, insandan bağımsız, her yerden yönetebilen bir şirket olma yolunda firmalara hizmet vererek yönetir.

Başarıyı yakalamak için ölçümlenebilir bir yapı oluşturulmalıdır.  “Ölçülemeyen yönetilemez”. Arge Bilişim, teknolojiyi bir araç olarak kullanarak, teknolojinin doğru şekilde uygulanmasını sağlar ve firmalara bir yol haritası oluşturur.

Arge Bilişim, firmalarda dijital olgunluk dönüşüm analizi gerçekleştirir ve analiz sonuçlarına göre aksiyon planları hazırlar.

Bir amaca yönelik bilgilerin elde edilebilmesi için gerçekleştirilen işlemlere veri toplama denir.

Arge bilişim, kendi bünyesindeki yazılım ve donanım ekibi ile birlikte oluşturduğu @rgeRover, @rgeHypatia, @argeMaster, endüstriyel PC ve PLC cihazları ile birlikte el terminallerini de kullanarak, firma içerisinde istenen tüm dataların toplanmasını sağlar.

@rgeRover ve @rgeHypatia cihazları ile elde edilen veriler, @rgemaster’lar ile servera ulaştırılır, ölçülebilirlik ve izlenebilirliğin ilk adımı tamamlanmış olur.

Emek yoğun sektörlerde;

1. Operatör tanıma
2. Operasyon tanıma
3. Operasyon adeti
4. Sipariş tanıma, model tanıma
5. Malzeme tanıma, kalite kontrolcü tanıma, hata yeri, kontrol puanı, hata tipi ve puanı
6. In-line kalite kontrolcü tanıma
7. Hat sonu kalite kontrolcü tanıma
8. Final kalite kontrolcü tanıma
9. Proses ve/veya hat değiştirme
10. Fasona gidiş ve geliş
11. Makine kayıp süre tipi, kayıp süre, üretim adeti, kalite (OEE ölçme)
12. Makine arıza, bakım ve kestirimci bakım
13. Kullanılan enerji ölçümü
14. Üst yönetimle görüşme isteği konularında veri toplama işlemleri gerçekleştirilir.

Veri Toplama Yöntemleri

Emek yoğun sektörlerde;

Barkod

Karekod

RFID

Digital veya buton

Manuel (keypad)

Dokunmatik ekran

Analog veri toplama. (Kestirimci bakım için) veri toplama yöntemleri ile sağlanır.

Makine yoğun sektörlerde veri toplama;

Üretim süreçlerinin izlenmesi, kalite kontrolü ve makinelerin performansının değerlendirilmesi için önemli bir takip sistemidir. Bu sayede işletmelerin üretim süreçlerini optimize etmelerine ve daha verimli hale getirmelerine yardımcı olur.  Veri toplama sistemi ile gerçek zamanlı bilgi sağlayarak karar alma süreçlerini hızlandırır ve işletmelerin rekabet avantajı elde etmesine olanak tanır.

Arge Bilişim, veri toplama sistemi ile makine sensörlerinden alınan veriler server üzerinden @rgeRover’ a aktarılarak makinelerin OEE (genel ekipman etkinliği) ölçülür. Makinenin çalışma durumunu, duraklamalarını, arıza sürelerini ve üretim miktarları anlık olarak izlenir.  Bu ölçüm sayesinde firmalarda üretim hatlarının performansını izlemek, kayıpları belirlemek ve iyileştirme fırsatlarını tanımlamak için kritik bir araç olarak kullanılır. Arge Bilişim, veri toplama sistemi ile makinelerin düzenli olarak izlenmesi, analiz edilmesi ve verimliliği artırmak için stratejik kararlar alınmasına olanak tanır.

Arge Bilişim, yazılım, donanım ve danışmanlık hizmetleri ile birlikte fabrikalarda kurduğu sistemlerle verimlilik ve kalite arttırmayı kendine iş edinir. Arge Bilişim, her bir fabrikayı ayrı bir proje olarak ele alır, fabrikaya özel üretim felsefesi geliştirir ve aşılar.

İnsan kaynakları, kalite, kesim, malzeme kontrol, makine takip, sipariş, prim, üretim, verimlilik ve OEE modülleri üzerinden MES sistem danışmanlığı ve depo, malzeme planlama, maliyet, satın alma, stok, satış ve sayım modülleri üzerinden ERP sistem danışmanlığı konularında teknik oluşturur ve firmalar için uygun tekniği doğru zamanda hayata geçirir.

Arge Bilişim Danışmanlık ekibi, uygulama danışmanlığı yaparken bir projeyi objektif ve firmanın yapı taşlarına uygun olarak analiz eder ve ele alır. Kendi fikrini dayatmak ve kabul ettirmek yerine, firmayı da işin içine katarak firmanın projeye sahip çıkmasını hedefler.

Firmanın kendi doğruları ve bilgileri ile Arge Bilişim’in düşünce ve fikirlerini entegre etmeye odaklanır.

Her olayın yaşanan andaki durumuna göre gerçeklikleri değişiklik gösterebilir, Arge Bilişim, ERP & MES danışmalık hizmetleri ile birlikte sunduğu hizmetler ile anlık doğru datayı doğru yerde kullanabilme olanağı ve özgürlüğü sağlar.

Yalın üretim ve endüstri 4.0 gibi üretim modalarını yakından takip eder fabrika veya proseslere uygun teknikleri seçer, bu teknikleri kendi üretim teknikleri ile harmanlar ve uygular.

Arge Bilişim, danışmanlık hizmeti ile fabrikaya iş ve metot geliştirme departmanı kurar. Bu departmana verimlilik ve kalite geliştirme becerileri kazandırır. Proje bitiminde de verimlilik ve kalitenin gelişiminin devamlı olması için gerekli bilgi, beceri ve eğitimleri verir.

İşletme tarafından, üretimin yapmasına engel olan konular kayıp zaman olarak adlandırılır ve kayıp zamanlar işletmede israfa yol açan etkenlerdendir.

Kayıp zaman (lost time); fabrikanın sermaye (makine), malzeme veya enerji gibi üretim gereklerini operatöre sağlayamama durumunda üretimin (operasyonun) durma süresini ifade eder.

Kayıp zaman örnekleri;

Makine arızası

İş bekleme

Enerji kesintileri vb.

Kayıp zamanlar işletmeye katkı verimliliğine (verimlilik) etki etmezken, kişisel verimliliğe (performans) etki etmektedir.

Arge Bilişim, @rgeRover, @rgeHypatia, @argeMaster, endüstriyel PC ve PLC cihazları ile birlikte el terminalleri gibi veri toplama cihazları ile işletme içerisindeki kayıp zamanların ölçülebilmesine ve yönetilebilmesine imkan sağlar.

Arge Bilişim Danışmanlık ekibi ile birlikte işletmede karşılaşılan kayıp zaman türleri belirlenir ve sisteme veri girişleri yapılır. Herhangi bir sebepten dolayı kayıp zaman yaşayan operatör, keypad üzerinden ya da RFID kartlar ile kayıp zaman başlangıcını bildirir ve @rgeRover üzerindeki uyarı ışıkları yanıp sönmeye başlar. Uyarı ışıkları sayesinde üretim yöneticileri hangi operasyondan kaynaklı bir kayıp zaman yaşandığı bilgisine daha hızlı ulaşabildiği için, aksiyon alma süreleri hızlanır.

Oluşan kayıp zamanlar raporlanabildiği için, istenen tarih aralığında hangi kayıp zaman türünden dolayı ne kadar süre bir kayıp yaşandığı bilgisine rahatlıkla ulaşılabilir.

Verimlilik, bir üretim sistemindeki çıktılar ile bu çıktıları yaratmak için gereken ve kullanılan girdiler arasındaki ilişkidir. Emek (iş gücü), sermaye, makine, malzeme, enerji ve bilgi gibi kaynaklar üretimde girdileri oluşturan temel yapı taşlarıdır. Bunların etken kullanımı verimliliği ifade etmektedir.

Personelin işletmeye katkı verimliliğini ifade eder.

Verimliliği %100 veya üzerinde olan hiçbir sistem yoktur, yani yeryüzünde mükemmel sistem (kayıpsız sistem) yoktur.

Verimlilik = Üretilen çıktı ile, bu çıktıyı yaratmak için kullanılan girdi miktarının oranıdır.

Verim = (Gerçekleşen dakika / Gün süre) * 100

(Gerçekleşen dakika: Personelin o ana kadar ürettiği toplam dakikadır.)

(Gün süre: Personelin o ana kadar çalıştığı toplam dakikadır.)

Verimliliğin ölçülebilmesi kadar, ölçülen verimlilik değerlerinin analizi de önemli bir yer taşımaktadır.

Arge Bilişim’in sunmuş olduğu danışmanlık hizmetleri ile, firmanın hedeflerine ulaşması ve üretim içerisindeki tüm birimlerin daha koordineli şekilde ilerlemesi için verimlilik analizleri yapılmaktadır. Bu analizler, anlık verim ve adet izleme formları ile, operatöre, operasyona, kaliteye ve makineye dayalı çeşitli raporlar ile desteklenerek, firmalarda verimlilik artışı gerçekleştirilmesi hedeflenir.

Arge Bilişim Danışmanlık ekibi ve iş metot geliştirme birimi iş birliğinde, yalın üretim tekniklerine bağlı 5S ve kaizen çalışmaları ile metotsal iyileştirmeler gerçekleştirilerek, anlık rapor sonuçlarına göre kısa ve uzun follow-up çalışmaları ile darboğazlar yönetilerek verimlilik artışı sağlanır.

Verimlilik artışı, verilerin ölçülmesi ile başlar.  Verilen eğitimler doğrultusunda datalar kayıt altına alınır ve öncelikle projenin mevcut durumu ölçülür. Operatörlerin içsel motivasyonu sağlaması için andon panoları TV ekranlarına anlık olarak veriler yansıtılır. Görsel yönetime hizmet eden tv ekranları, kişiler arasında rekabet oluşumuna ve bununla birlikte motivasyon artışına hizmet eder.

Performans, işletmedeki koşullara göre bir işin yerine getirilme düzeyi ve ortaya koyulan sonuçlar şeklinde ifade edilebilir.

İşletmede gün içerisinde yaşanan kayıp zamanların, gün süreden düşerek üretilen dakikaya oranı ile hesaplanır.

Performans, personelin kişisel verimliliğini ifade eder. @rgemas, kayıp zaman verilerinin ölçülebilmesini ve raporlanabilmesini sağlayarak kayıp zaman verilerine göre personellerin kişisel verimlilik değerlerinin hesaplanabilmesini ve raporlanabilmesini sağlar.

Arge Bilişim Danışmanlık ekibinin performans yönetimindeki asıl amacı, personellerin yetkinlik ve becerilerini sürekli iyileştirmeleri ve geliştirmeleri için bir kültür oluşturmak, firmanın belirli bir amaç ve hedef doğrultusunda hareket etmesini ve kaynak ihtiyacının belirlenerek hedefi tutturma becerilerinin ortaya koyulmasını sağlamaktır.

İstatiksel Proses Kontrol

Amaç, kalitesizlik kaynağı olan operasyonun istasyonunda tespit edilerek, yarı mamulün ürün haline gelmeden hatasının tespit edip tamir ettirilmesidir.

Kalite kontrol prosedürü uygulanırken, tek ringlerde tüm operasyonların (AQL 2,5 ) 7 veya (AQL 4) 5 gibi belirlenmiş sayıda kontrol edilmesi sağlanır. Hata varsa ve belli bir sayının altında ise işi yapan operatöre tamir ettirilir, belli bir sayının üstünde ise operasyon durdurulur, yönetici önlem alması için uyarılır.

Çift ringlerde ise bir önceki ringde hata bulunmuş operasyonlara ve riskli operasyonlar gidilerek hatanın düzeltilip düzeltilmediği tekrar kontrol edilir.

Arge Bilişim Danışmanlık ekibi ve iş metot geliştirme birimi iş birliği ile, @rgemas programında işletme içerisinde karşılaşılan tüm hata tipi tanımlarının kaydı oluşturularak bir hata havuzu oluşturulur.

İstatiksel (inline) proses kontrolde el terminalleri ile ölçüm çalışmaları yapılmaktadır. Kalite personeli öncelikle kontrolünü gerçekleştireceği kanban arabasını sisteme okutarak, kontrol sağlayacağı operasyonu seçer ve kullandığı AQL sistem adetine göre kontrole başlar.

Kontrol sırasında karşılaştığı hataların girişlerini, el terminali üzerinden gerçekleştirir.

Kontrolü sağlanan kanban arabasının ilgili operasyonunun, hangi personel tarafından icra edildiği sistem tarafından da bilindiği için, personel ya da operasyona bağlı istenen tarih aralığında ya da hata tipi bazlı filtreleme seçenekleri kullanılarak inline proses raporları alınabilir.

Hat Sonu Kalite Kontrol (% 100 kalite ölçüm)

Amaç, hatalı yarı ürünün bir sonraki prosese geçmesinin engellenmesidir.

Kalite kontrol prosedürü uygulanırken, hat sonundaki kalite kontrol personeli tarafından saat yönü metodu ile bir üründeki tüm operasyonların kontrol edilmesi ve hata varsa operasyonu yapan operatöre tamir ettirilir.

Hat sonu kontrol noktalarında @rgeHypatia ile ölçüm ve kontroller sağlanmaktadır.

Arge Bilişim Danışmanlık ekibi ve iş metot geliştirme birimi iş birliği ile, @rgemas programında işletme içerisinde karşılaşılan tüm hata tipi tanımlarının kaydı oluşturularak bir hata havuzu oluşturulur.

Hat sonu kalite kontrol personeli, öncelikle personel kartını ve operasyon kartını cihaza tanıtır ve değişiklik yapılmadığı sürece tekrar bu verileri okutmasına gerek yoktur. Kontrolü sağlanacak kanban arabası okutulur ve araba içindeki ürünlerin kontrol işlemine başlanır.

Kontrol sırasında karşılaşılan bir hata var ise, öncelikle hata tipi seçilir ve ekranda açılan iş planı listesinde hata hangi operasyondan kaynaklı ise seçim yapılır.

Ekranda beliren mesaj alanında, hata girilen operasyonun hangi personel tarafından yapıldığı bilgisi yansıtılmaktadır. Bu sayede hatalı ürün, hatayı yapan operatöre tamir ettirilir.

Toplanan veriler doğrultusunda sistem üzerinden çok çeşitli kalite raporları alınabildiği gibi operasyon bazlı hata analizleri sayesinde Kaizen çalışması ile iyileştirmeler sağlanabilir.

Zaman Etüdü Nedir?

Operasyonun ne kadar sürede yapılabileceğini saptamak için, operasyonun icrasına uygun nitelik taşıyan bir operatörün, tanımlanmış bir performansla operasyonu icrası için gereken zamanı belirlemek amacı ile geliştirilmiş tekniklerin uygulamasıdır.

1- Kronometre yöntemi;

Doğru metodla icra edilen operasyonun, yeterince örneği kronometre ile ölçülür. Tempo takdir edilir. Kronometre ile ölçülen süre istatistik bilimi yöntemleri kullanılarak temizlenir, ortalama alınır ve tempo ile çarpılır.

Tempo operatörün ölçüm sırasındaki hızıdır.

2- MTM (Methods-Time-Measurement )  yöntemi ile;

Metod-Zaman Ölçümü (MTM) elle yapılan herhangi bir operasyonu analiz ederek gereken temel hareketleri belirleyen ve bu hareketlerden her birine, onu etkileyen faktörlere göre önceden belirlenmiş standart bir süre atayan bir prosedürdür.

İşin içeriğini değerlendirmek ve üretim başlamadan önce ve üretim sırasında, üretim sistemlerini optimize etmek için yardımcıdır.

100.000 TMU = 1 Saat

1666,7 TMU = 1 dk

27,8 TMU = 1 sn

İş, tempo taktirinden arındırılarak temel hareketler analiz edilir ve işin kişiden bağımsız olarak standart zamanı belirlenir.

Her temel hareket için standart bir zaman değeri belirtilmiştir. (bu süreler TMU ile ifade edilir.)

Bu metotta performans değerlendirmesi yapılmadığı için öngörülen zamanlarda farklılık ortaya çıkmaz.

@rgeMTM sadece operasyon hareketlerinin ve dikiş sürelerinin değil, ütü ve çizim sürelerinin de TMU değerlerini hesaplamayı sağlar.

@geMTM’in Faydaları

Her alanda kullanılabilmektedir.

Uygulamaya başlamadan önce çalışma metodunu tanımlayabilir ve verilecek zamanı belirleyebilir.

Optimal metodun tespiti sağlanabilir.

Kolay anlaşılabilecek şekildedir.

Tempo tahmini (takdiri) gerekmez.

Süre verileri evrenseldir.

Süre ölçmek gerekmez.

Adil Ücret Sistemi

Adil ücret sisteminde amaç; personelin yetkililer tarafından yeteneklerine göre belirlenen kriterlere uygunluğu ile maaşının adil bir ücretlendirme ile verilmesidir.

Arge Bilişim Danışmanlık ekibi iş birliğinde, @rgemas web modülü üzerinden ana kriterler ve bunlara bağlı alt kriterler oluşturularak bir değerlendirme skalası oluşturulur.

Alt kriterlere bağlı olarak kademe tanımları, eğitim ve kıdem tanımları, personel sınır tanımları, operasyon çeşitliliği tanımları yer alır.

Adil ücretlendirme sistemine göre personelin önceden aldığı maaş, yeni maaşı ve bu yeni maaşının oluşma esnasında kullanılan kriterlerle birlikte bir yetkinlik değerlendirme raporu oluşturulur ve rapor üzerinde detaylı inceleme ve analizler gerçekleştirilir.

 

Prim Sistemi

Çalışandan hedef karın üstünde kar geliri elde edilmişse, hedef karın üstündeki kazancın bir kısmının çalışan ile paylaşılmasına ‘prim vermek’ denir.

Emek yoğun sektörlerde süreçlerindeki verimlilik ve kalite, işgücü performansıyla doğru orantılıdır.

Bu nedenle etkin bir işgücü performans değerlendirme ve buna bağlı olarak tutarlı, adil ve ulaşılabilir hedeflere sahip bir ücretlendirme ve prim sistemi uygulanmalıdır.

Emek yoğun üretimlerde performansın değerlendirmesi, çalışanların kaliteli ve hızlı ürün üretme performansına yüksek derecede bağlıdır.

Dolayısı ile isabetli ve adil performans değerlendirme çalışmaları emek yoğun sektörlerin vazgeçilmez yönetim sistemlerinden biri olmalıdır.

Prim sisteminin temelinde 3 taraf vardır. 3 tarafta eşit ve mutlu olmalıdır.

1. Çalışan
2. Yatırımcı
3. Fabrika

Çalışan tatmin olmalı, yatırımcı ise zorlanmamalıdır.

Verimlilik ve kalitenin teşvik edilerek bu parametrelerin artışını sağlayan prim sistemlerinin uygulanması bu işletmeler için hayati bir öneme sahiptir.

Bir prim sistemi hem çalışanlar için teşvik edici hem de yatırımcı için zorlayıcı olmamalıdır. Bu prim sisteminde hedef kar noktasını geçme şartı olduğundan paylaşılacak miktar hedef karın üzerindeki miktar oldursa işveren zorlanmayacak, çalışanlar ise verimlilik ve kaliteyi yükselttiği için prim alacaktır.

Yapılan birçok araştırma göstermektedir ki prim sistemleri çalışanların performansını doğrudan etkilemektedir.

Modeldeki ilk adım başa baş verimlilik noktasının belirlenmesidir. Bunun için operatöre çalıştığı süre için ödenen bir ücret vardır. Buna karşın müşteriden ürün başına alınan da bir gelir bulunmaktadır.

Çalışanların kara ortak olması hem kişisel memnuniyeti hem de sorumluluk bilincini artıracağı beklenmektedir.

Ayrıca kalite de verimlilik gibi prim parametresi olarak kullanılmaktadır.

Bu, primin hak edilebilmesi için verimli üretim kadar kaliteli üretimin de önemli olduğu anlamına gelmektedir.

Günümüz koşullarında piyasalar arasındaki rekabet, tesis ve makinelerin daha verimli kullanılması için işletmelere yön vermektedir. Üretimi sürekli aktif tutabilmek, makinelerin periyodik bakımlarının, arıza tespitlerinin ve onarımlarının tam zamanlı yürütülmesi gerekmektedir.

Periyodik makine bakımı için planlama yapmak kolaydır, belirli bir hedef çerçevesinde (aylık bakım vb.) bakım yapılır ancak arızaları aynı şekilde planlamak mümkün değildir. Arızalar için ancak geçmiş veriler üzerinden yola çıkılarak geleceğe yönelik analizler gerçekleştirilmelidir.

@rgemas arıza takip modülü ile birlikte, makinelerin arızadan kaynaklı duruş sürelerinin en aza indirilmesini amaçlar.

Bu kapsamda işletmede yer alan tüm makineler sisteme tanımlanır. Bir arıza durumunda operatör keypad, barkod veya RFID yoluyla teknik servis departmanına haber verir, teknisyenin ekranına veya teknik servis yöneticisinin ekranına task (görev) düşer ve yönetici taskı teknisyenlerine paylaşır.

Teknisyen, arıza istasyonuna geldiğinde istasyonun veri toplama terminalleri aracılığıyla (keypad, barkod veya RFID) sisteme bildirir. Arızayı giderdikten sonra yine aynı yöntemlerle sisteme bildirir. Hangi parçaları kullandığı ve diğer detay bilgileri girer.

Bu sayede hem operatöre kayıp zaman girilir hem de teknisyenin verimliliği ölçülür. Makinelerin arıza durum ve geçmişler ayrıntılı raporlanabilir.

Her bir makineye çeşitli bakım tipleri ve periyotları tanımlanır. Periyot tamamlanma durumunda teknisyene task düşer. Bakımı yaptıktan sonra teknisyen tarafından sisteme bildirilir ve makine bakım durumu hakkında ayrıntılı rapor alınabilir.

Arge Bilişim dataların toplanması için makine öğrenmesi kullanır. @rgeRoverlar analog veri toplama özellikleri sayesinde titreşim, akım, elektrik kullanım, sıcaklık ve diğer analog verileri toplayabilirler. Makinelerin bu göstergeleri hakkındaki olumsuz durumları teknik servis departmanına kestirimci bakım taskı olarak düşer. Böylece makine bakım zamanı gelmediği halde arıza durumu yaşanmadan bakım gereksiniminden haberdar olunur.

Veri bilimi, çeşitli yöntemler ile elde edilen verileri analiz ederek anlamlı hale getirildiği bir bilim dalıdır. Stratejik kararların alınması, rekabet üstünlüğü, pazarda büyüme, verimlilik artışı ve müşteri memnuniyeti gibi faktörler, veri biliminin gün geçtikçe daha önemli rol oynamasının başlıca nedenleridir.

Üretim alanında veri bilimlerinin kullanımı; üretim süreçlerini optimize edilmesi, darboğaz ve hat dengesizliklerinin tespiti, gereksiz stok seviyelerinin tespiti, ürünün kalitesinin izlenmesi, işletme verimliliğinin arttırılması gibi birçok amaca hizmet etmektedir.

İşletmelerin üretimde veri toplama süreçlerinin izlenmesi ve analiz edilmesi işletmelerin karar verme süreçlerinin iyileştirerek daha kısa süre de doğru kararlar almasını sağlar. Aynı zamanda ürünün ve verilen hizmetin kalitesinin arttırılması ile işletme verimliliğine direkt katkı sağlamaktadır. Bu nedenle işletmeler için büyük miktarda ve doğru verinin toplanması ve işlenmesi önem taşımaktadır.

 

@rgemas üretim sistemi çeşitli veri toplama yöntemleri ile verinin işlenerek analiz edilmesi imkanı sağlar. Verilerin toplanmasında kullanılan fabrikaların operasyon istasyonlarından yerleştirilen cihazlarımız (@rgeRover, @rgeHypatia, @argeMaster, endüstriyel PC ve PLC cihazları, el terminalleri) ile verimlilik, performans, kalite, kayıp zaman ölçümleri yapılarak real-time veri toplanması sağlanır.

Arge Bilişim, Endüstri 4.0 ile birlikte veri bilimlerinden faydalanarak verileri işler ve kullanır. Bu problemleri çözerken büyük veri analitiği, veri madenciliği, makine öğrenmesi ve yapay zeka tekniklerini yoğun olarak kullanır.

Entegrasyon, birbirleriyle ilişkili pek çok sistem ve uygulamalar arası etkileşimlerin sağlanması için veri alışverişi yapılması sürecidir.

@rgemas, farklı yazılımların birbirleriyle uyumlu hale getirilmesi, birlikte çalışabilmesi ve veri alışverişi yapabilmesi için entegrasyon çalışmaları gerçekleştirir.

Entegrasyonun yapıldığı ekranda öncelikle paket yazılımdan @argeMAS’a mı yoksa @rgemas’ tan paket yazılıma mı bir entegrasyon yapılacağı seçilir.

Danışmanlık ve yazılım ekibi takibinde yapılan analizler doğrultusunda firmalarda kullanılan ERP sistemleri ile sistemler arası entegrasyon çalışmaları (sipariş entegrasyonu, üretim teyit entegrasyonu, PDKS entegrasyonu vb.) yapılır ve yine danışmanlık ekibi takibinde firmalara uygulama eğitimleri verir.

30’un üzerinde diğer ERP ve/veya muhasebe yazılımları ile @rgemas entegrasyonu gerçekleştirilmiştir.

Üretim teyidi, gün sonunda karşı yazılıma üretim teyitlerini ilgili hatlardaki çıkış adetlerini teyit transfer butonu ile kullanıcı kontrolünde transfer edilen datanın içeriği gösterilir. Çıkış adetlerinin karşı yazılıma rapor edilmesidir.

PDKS yönetimi ile personel puantaj, bordro, avans, devamsızlık, fazla mesai vs. bilgileri içeren personel devam kontrol sistemi mevcuttur.

Sipariş entegrasyonu ve üretim teyit entegrasyonları sayesinde üretim siparişi (iş emri), model, sezon durumu, müşteri kodu, müşteri adı, müşteri siparis no, müşteri model no, sipariş tarihi, üretime başlama tarihi, teslim tarihi, para birimi, birim fiyat gibi çok çeşitli bilgilerin sisteme entegre çalışmaları yapılmaktadır.

Üretim, pek çok farklı sektörde bir ürün veya hizmet talebinin karşılanması için gerçekleştirilir. Bu süreç teknolojik gelişmeler, işgücü, sermaye ve diğer kaynakların etkileşimiyle şekillendiği için, verimliliği artırmak, kaliteyi iyileştirmek ve maliyetleri azaltmak amacıyla sürekli olarak iyileştirilmelidir.

Veri analitiği, veri madenciliği, makine öğrenmesi ve yapay zeka teknikleri, üretimde karşılaşılan sorunların çözümünde büyük rol oynayan metotlardandır.

Arge Bilişim, Endüstri 4.0 metodolojisini kullanarak veri toplama cihazları ile üretimden alınan büyük verilerden, anlamlı bilgi çıkarmak için istatistiksel ve matematiksel teknikleri kullanır.

Arge Bilişim, bir yapay zekâ dalı olan makine öğrenmesinden de yararlanarak, veri setlerindeki örüntüleri tanımlar ve bu örüntüleri kullanarak gelecekteki verilere tahminler yapmak için kullanır.

Örneğin operasyonlar için anlık sorgulanan adet raporlarında, gün sonunda bu şekilde devam edilirse ilgili operasyonlardan kaç adet çıkacağı bilgisi kullanıcıya verilir ve oluşabilecek darboğazlar daha oluşmadan önlem alınması sağlanır.

Bu kapsamda, makine öğrenmesi, yapay zekâ ve istatistik gibi alanlarda büyük miktarda veriyi analiz ederek veriler arasındaki ilişkilerin ortaya çıkarmasına yardımcı olur. Toplanan veriler karar alma süreçleri, pazarlama stratejileri ve risk analizleri gibi pek çok alanda kullanılabilir.

Time & action ve çizelgeleme, bir siparişi üretebilmek ve yönetebilmek için gereken tüm adımların tanımlanması, hangi onaylardan geçmesi gerektiği, bu adımların planlanması ve aynı zamanda gerçekleşmesinin de sağlanması üzerine bir yol haritası çizilmesidir.

Günlük, haftalık veya aylık bazda üretim faaliyetlerinin işlem adımlarının planlanmasını ve zamanlamasını içerir. Bu koordinasyonlar sayesinde, @rgemas, üretimin verimli ve etkili bir biçimde yürütülmesini ve üretimin planlanmasını sağlar.

Çizelgelemenin yapılabilmesi için, takip edilmesi gereken tüm adımlar sisteme tanımlanır.

@rgemas, kapasite kullanımı, zaman çizelgesi gibi kavramları göz önünde bulundurarak planlama sürecinin düzenlenmesini ve optimize edilmesini sağlar. Üretim süreci içerisinde meydana gelen değişikliklerde hızlı bir şekilde aksiyon alınmasını sağlar ve planlanan takvim tarihinden sapma yaşanmasının önüne geçer.

Projesinin zaman planlamasının yapılmasına ve planın gerçekleşme durumunun kaydedilerek raporlanabilmesine imkan sağlar. Arge Bilişim, time and action modülünü bir proje yönetimi aracı olarak kullanır.

İş emri; bir iş süreci hakkındaki tüm bilgileri kapsayan ve bu süreci tamamlamak için gerçekleştirilecek çalışmalar hakkında bilgi içeren belge/dokümanlardır.

Arge Bilişim, yalın üretim araçlarından yararlanarak sipariş alma, tedarik, üretim ve ürün teslim süreçlerindeki tüm adımları görselleştirmemize, analiz etmemize ve iyileştirmemize olanak tanır.

Arge Bilişim Danışmanlık ekibi ile, VSM çalışması yapılarak, müşteriden tedarikçiye ürünün üretim yolu izlenir, malzeme ve bilgi akışında yer alan her proses dikkatli bir şekilde analiz edilir. Firmanın ürettiği ürün gamına bağlı olarak, sipariş takibinde kullanılacak tüm detayların girişi sisteme tanımlanır.

Ürün-model ve bunlara bağlı siparişlerin girişleri yapılarak, iş emrinin oluşmasında ilk adım tamamlanır. Oluşturulan siparişe bağlı olarak bir iş planı listesi oluşturulur ve ilgili ürünün total standart süresi hesaplanır. İş planında ilgili operasyonun icra edilebilmesi için gereken iş yükü miktarı hesaplatılır ve buna bağlı hat dengesi oluşturulur. Üretim alanı içerisinde izlenebilirlik ve ölçülebilirliğin sağlanması için ilgili ürüne ait iş açma gerçekleştirilir. Çalışmalar tamamlandıktan sonra iş açma raporu oluşturulur. Oluşturulan iş açma raporuna göre, malzeme ve/veya parçalar raporda yer alan numaralara göre taşıyıcı sistemlere yerleştirilerek üretime başlamak için start verilir.

Üretim planlama, mevcut üretim kaynaklarının en optimal şekilde kullanılarak belirli miktar ve kalitedeki ürünü müşteriye sunması için gereken pek çok adımı içeren bir süreci ifade eder. Her işletmenin verimliliği en üst seviyeye çıkarmak için üretim planına ihtiyacı vardır. Bu süreçte üretim kaynaklarının doğru zamanda kullanımı ve müşteri taleplerinin ne zaman hazır olacağının belirlenmesi elzemdir.

Arge Bilişim, üretim planlamanın doğru zamanda, doğru adımlarla planlanması için @rgemas planlama modülünü kullanır.

İşletmeye, hat grubuna, hatlara, vardiyaya ve hat-makinelere göre planlama yapılabilmektedir. İstenen hatların, istenen tarih aralığında ya da istenen adetlerde, kapasite doluluk oranlarını da hesaplar ve time and action modülü ile bağlantı içerisinde işletmelerin planlama faaliyetlerini iyileştirir.

Arge Bilişim, tüm üretim süreçlerinin rahat planlanabilmesi için planlama modülünü geliştirmiştir. Bu modüller ile sınırsız çizelgeleme senaryoları oluşturma imkanı ve en iyi senaryonun gerçek plan haline getirilmesini sağlar.

Düzenleyici ve önleyici faaliyetler kısaca DÖF, olası hataları önlemek için tasarlanmış, üretim yapısı içerisinde her türlü iyileştirme sistemi kapsamaktadır.

DÖF, birçok iş standardında olması ve uygulanması gereken bir kavramdır. Bir işletmenin bütün süreçlerinde uygulanabilmektedir. (Örneğin iş akış şemasına uygun olmayan ürün kabulü, sevkiyatı, test süreçleri vb)

Düzenleyici eylemler, kuruluşların belirlenen bir hata veya sorun karşında, sorunun kök nedenine inerek sorun tespiti sonrasında yapılacak eylemleri göstermektedir. Önleyici eylemler ise olası bir hatayı veya sorunu oluşmadan önce olabilecek risklere yönelik yapılan eylem planını ifade etmektedir. Yeni sorunlar veya potansiyel riskler ortaya çıktığında, DÖF süreci analitik bir incelemeyle başlamaktadır.  Bunun sonucunda organizasyon, düzenleyici veya önleyici tedbirler almaktadır.

Düzenleyici ve Önleyici Faaliyetlerin Uygulama Alanları

DÖF, her türlü üretim, sağlık, hizmet, gıda, tekstil, elektronik vb gibi birçok sektörde bir kalite unsuru olarak kullanılmaktadır.

DÖF akışı aşağıdaki gibidir:

• Uygunsuzluk tanımı
• Uygunsuzluk akışı
• Uygunsuzlukla ilgili yaşanan sonuçlar
• Potansiyel uygunsuzluk
• Uygunsuzlukla ilgili sorular
• Uygunsuzluğun tekrar edilmemesi için alınan aksiyonlar gibi temel başlıklar altında toplanabilir.

Arge Bilişim ile tespit edilen uygunsuzluklar için İç Uygunsuzluk Modülüne giriş yapılabilir. İç uygunsuzlukların gerekli görülmesi durumunda düzenleyici faaliyetlere bağlayarak, sorunun tekrarlanmaması için kök nedenler analiz edilebilir. İç Uygunsuzluk müşteri bazlı, bölüm bazlı olabilmektedir.

İç Uygunsuzluk modülü ile kalite yönetim sistemi standartlarına göre uygunsuzluk gösteren kayıtları takip edebilir; yapılan işlemler, harcanan zaman ve malzemelerin takip ve kontrolü sağlanabilir.

Düzenleyici ve Önleyici Faaliyetler modülü ile uygunsuzluklar 8D analizi ile yönetilerek ilgili iş akışları daha verimli hale getirilebilir.

Üretim planlama yöntemlerinden malzeme ihtiyaç planlama (MRP); üretiminde kullanılacak malzemelerin ihtiyacına göre malzemenin miktarını ve zamanlamasını belirlemek için kullanılan bir yönetim aracıdır. MRP sistemi ile firmanın ihtiyaçları öngörülerek hem zamandan hem de maliyetten tasarruf edilmesi sağlanır. Bu sayede karşılaşılan değişkenlere göre yeniden planlama yaparak malzeme ihtiyacı önceden belirlenerek yaşanacak aksaklıkların önüne geçilir.

Üretim planlama, stok yönetimi ve ürün ağacı gibi farklı bölümlerden gelen verileri entegre ederek üretim sürecinin etkin bir şekilde yürütülmesi sağlanır.

Temel olarak, MRP sistemi işlem adımları;

1. Ürün Ağacının Oluşturulması

Ürün ağacı, ürünler arasındaki ilişkileri gösterir. Her bir ürünün üretiminde gerekli olan malzemelerin ve parçaların listesini içerir.

Örneğin, bir masa için ürün ağacı şu şekilde olabilir:

• Masa (Ürün)
  • Masa tablası (bileşen)
    • Ahşap panel (malzeme)
    • Vida (malzeme)
  • Bacaklar (bileşen)
    • Ahşap bacaklar (malzeme)
    • Vida (malzeme)

Bu şekilde, ürün ağacı, bir ürünün hangi bileşenlerden oluştuğunu ve bu bileşenlerin ilişkisini açıkça ifade edilir.

1. Malzeme İhtiyaçlarının Belirlenmesi: MRP sistemi, ürün ağacı, talep tahminleri, mevcut stok değerleri ve üretim siparişleri gibi verileri kullanarak, belirli bir dönem için hangi malzemelerin ne kadarının gerektiğini belirler. Bu süreç, ürünün üretim sürecinde kullanılacak olan hammaddelerin, yarı mamul ve parçaların tespit edilmesini ve bunların miktarlarının hesaplanmasını içerir.

Bu sürecin tamamlanmasıyla, işletmede ürünlerinin üretimi için gerekli olan malzemelerin ne zaman ve ne kadarının temin edilmesi gerektiğini belirlenerek üretim süreci etkin bir şekilde yönetilir.

1. Malzeme Siparişlerinin Oluşturulması: MRP sistemi, malzeme ihtiyaçlarını belirledikten sonra, üretim de kullanılacak malzemelerin ne zaman ve ne kadarının tedarik edilmesi için tedarikçiler ile siparişlerin oluşturulması sürecidir. Bu sayede belirlenen malzemelerin doğru zamanda ve doğru miktarda süreç aksamadan temin edilmesi sağlanır.
2. Üretim Planının Oluşturulması: MRP sistemi, malzeme ihtiyaçlarına ve stok seviyelerine dayanarak bir üretim programı oluşturur. Bu program, müşteri ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde üretimde makine, ekipman, işgücü kaynaklarını dikkate alarak ürünlerin ne zaman üretileceği organize edilir. Üretim planlama ile firma kaynaklarının verimli bir şekilde kullanılarak, müşteri taleplerinin karşılanması, değişen pazar taleplerine adapte olunması, kalite standartlarının oluşturulması ve sürdürebilirliğin sağlanabilmesi işletmeler için planlamanın önemini arttırmaktadır.

@rgemas, ‘Çizelgeleme Modülü’ ile üretim sürecinin fabrika, hat, vardiya ve makine bazlı planlanabilmesini sağlar. Yapılan üretim planının gerçekleştirilebilmesi için, üretilecek modeller için ürün ağacı oluşturularak stok analizi yapılabilir. Seçilen sipariş miktarına göre stok miktarını karşılaştırarak tedarik edilmesi gereken ürün/malzeme miktarı belirlenebilir.

Ürün, insanların ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla fiziksel bir nesnenin üretimini, satılmasını veya hizmeti ifade eder, nihai bir sonuç olarak müşterilere sunulur.

Malzeme, ürünlerin yapımında kullanılan hammaddeler veya parçalar olarak tanımlanabilir. Bir malzeme, çeşitli endüstrilerde kullanılabilir. Malzemeler ürünlerin üretim sürecinde kullanılan herhangi bir maddeyi ifade etmektedir.

Ürün ve malzeme tanım sistemi tasarımı, işletmenin ürün ve malzemelerinin etkin şekilde yönetilmesini sağlayan bir süreçtir.

Ürünlerin, malzemelerin ve tedarikçilerin tanımlanması, sınıflandırılması kategorize edilmesi ve takibi için kullanılır.  Ürün veya malzeme sistemi tasarlarken, tanımlama ve kategorizasyon, sınıflandırma sistemi, veri yönetimi ve entegrasyon, tedarikçi ve malzeme bilgileri, takip ve izleme, güvenlik ve erişim kontrolleri gibi unsurlar göz önünde bulundurulur.

@rgemas ‘Stok Kartı Modülü’ ile ürün, malzeme, set ürün ve ara ürünlerin detay kartları tanımlanabilmektedir. Tanımlanan kartlar sistemde ürün ağacı oluşturma, malzeme talep, satın alma, sipariş girişi vb. bütün modüllerde ortak olarak kullanılabilmektedir.

Arge Bilişim, ürün ve malzeme tanım sistem tasarımında, işletmelerin ihtiyaç ve süreçlerine uygun olarak esnek ve güvenilir bir yapı oluşturur.

Talep, ekonomi ve ticarette belirli bir mal veya hizmete olan isteği veya arzuyu ifade eder. Genellikle belirli bir ürün veya hizmetin fiyatına, tüketici gelirine, tüketici tercihlerine, fiyat beklentilerine, reklam ve pazarlama etkilerine, diğer mal ve hizmetlerin fiyatlarına ve ekonomik koşullara bağlı olarak şekillenir.

@rgemas ‘Malzeme/Ürün Talep Formu’ ile her bir bölümdeki kullanıcılar taleplerini satın alma, depo veya bölümler arası yapabilmektedir. Böylece tüm talepler sistem üzerinden yapıldığı için takibi rahatlıkla sağlanır. Her bir talep ile ilgili onaylama yapıldığında ilgili birimlere mail gönderilir ve ilgili talep ile ilgili bir işlem yapıldığında talebi yapan kişiye sistem tarafından bilgi maili gönderilir.

İşletmelerin ürünlerini depolama, izleme ve ürünlerin dağıtımını düzenlemek, işletmelerin verimliliğini artırmak ve bununla birlikte müşteri memnuniyetini sağlamak için depo ve stok sistemleri önemli bir yer kapsar.

Bir yıl içinde 1000 adet alınması gereken bir malzeme, 50’şer adetten 20 seferde alınmak yerine 500’er adetten 2 kez alınırsa toplam işlem maliyeti azalır fakat elde bulundurma maliyeti artar.

JIT, Heijunka, sürekli akış en düşük maliyet noktasını bulmamıza yardım edebilecek yalın üretim teknikleridir. Bu tekniklerin önemli amaçlarından biri de kontrollü, gerekli ve ekonomik stok miktarı ve esnekliğin sağlanmasıdır.

@rgemas ‘Stok Yönetim Modülü’ ile barkod okuyucular, el terminalleri ve RFID kartlar üzerinden alınan verilerle, ürünlerin depo içindeki yerleşimi, hareketliliği, kullanım sıklığına göre erişilebilir olmalarını sağlayarak stokların yönetilmesi, izlenebilirliğinin sağlanması ve karşılaşılan hataların azaltılmasını hedefler.

Stok modülü içerisinde, stok analizi bir siparişe bağlı veya ürün bazlı miktar girilerek yapılabilmektedir. Tüm birimler bir üründen üretilecek miktarda oluşabilmesi için hangi malzemeden ne kadar ihtiyaç var ne kadar stokta var ve ne kadar temin etmek gerekiyor bunu rahatlıkla görebilmektedir.

İşletmelerin esnek üretim sistemine doğru hızla ilerlemesi, ilgili departmanları değişen müşteri talepleri doğrultusunda daha hızlı aksiyon planları almaya zorlamaktadır.

@rgemas, sipariş ve stok yönetiminin daha etkin bir şekilde yürütülmesine olanak sağlar.

Stok kartları sisteme tanımlanır ve stok kartları oluşturulur. (Örneğin; kimyasallar, düğme grubu, yardımcı maddeler, hammaddeler vs.)

Sistemdeki açık tüm stok kodlarına ait adres hareketleri sağlanabilmektedir. El terminalleri kullanılarak, transfer işlemi bölümlerden gelen taleplere ve stok analizine göre eklenebilir.

Tüm stoklar istendiği kadar kırılım detayına göre raporlanabilir ve BI raporları oluşturup çok daha detaylı analizler yapılabilir.

Üretim içinde, satın alma, üretim tesisleri, lojistik, pazarlama ve malzeme, hizmet sağlayıcıları gibi birbirine bağlı kuruluşlar ve departmanlar arasındaki yönetimine tedarik zinciri yönetimi denir.

Bir ürünün satın alma, üretim, depolama, satış ve sevkiyat ile ilgili mal ve hizmet akışlarının kontrolü tedarik zinciri yönetimi ile sağlanır.

Tedarik zinciri, üretimde kullanılmak üzere tedarik edilecek her türlü alımların firmaya girişinden kullanımına kadar hammaddenin kalitesinin belirlenmesindeki tüm süreç ve yöntemlerin değerlendirilmesinde kullanılan verileri kapsamaktadır.

@rgemas satın alma modülü, satın alma sürecinin yönetildiği modüldür.  Satın alımı yapılacak tüm girdiler “Sipariş Girişi” ile kayıt altına alınır. Sipariş giriş detayında, siparişi verilen hammaddenin miktarı, teslim tarihi, tutarı, gereken kalite özelikleri yer almaktadır. Sipariş girişi onaylandıktan sonra tedarikçi firmaya sistem üzerinden otomatik mail atılır

Alım yapılacak firmanın sözleşmeyi onaylaması ile alım süreci başlar. Gelen hammaddelerin cinsine göre ilgili departmanlar tarafından sözleşmedeki maddeler ile uygunluğu, barkodlar okutularak ya da havuzdan seçilerek kontrol edilir. Sisteme girişleri yapılır.

Hammaddenin firma içerisine alımını planlamayı ve sistemli hale getirmeyi amaçlayan bu prosedür düzenleyici ve geliştirici faaliyetler yapabilmek adına kontrol edilir.

Kaynak olarak müşterilerin istek ve önerileri, prosedür dahilinde çalışan kişiler ve tedarikçi görüş ve önerileri kullanılır.

 

Sevk bildirimi formu ile müşterilere veya fasona sevkiyat yapılabilmektedir. Sevkiyat adres bazlı analiz ile de alınabilmektedir. Aynı zamanda sevkiyat müşteri siparişi ile eşleştirilip, sipariş kalemindeki istenen adete eşit olması veya istenen adetten fazla olması durumunda kapalı duruma getirebilmektedir. Her bir sevkiyat onaylandığında ilgili birimler ve/ya ilgili müşteri sistem tarafından mail ile bildirilebilmektedir. Müşteri siparişine dayalı sevkiyat işlemi aynı zamanda mobil terminaller ile de yapılabilmektedir.

Sevk raporu birçok kırılım bazlı raporlanabilmekte ve BI alanında kullanıcı istediği kadar extra raporlar oluşturabilmektedir.

@rgemas ‘Satın Alma, Satış, Depo, Stok ve Sevk modülleri’ ile bu süreci kapsamlı olarak yönetilebilmektedir. Bütün modüller birbirleriyle haberleşebildikleri için, depodan kabul edilen veya sevk edilen ürünler stok kayıtlarına otomatik düşmektedir. Sipariş talebine göre satın alma birimi gerekli malzeme ve ara ürünleri stok analizi yaparak ihtiyaçları belirleyebilir ve tedarik sürecini başlatabilir.