“Akıllı fabrika” denince akla genellikle sensörler, büyük ekranlar ve yapay zekâ geliyor. Fabrika yöneticisinin aklındaki soru daha pratik: İlk adım ne olmalı ve hangi yatırım bir sonrakinin zeminini hazırlar?

Bu yazıda bu soruya Almanya'nın Ulusal Bilim ve Mühendislik Akademisi acatech'in Industrie 4.0 Maturity Index (Endüstri 4.0 Olgunluk Endeksi) çalışmasıyla bakıyoruz. Çalışmanın ilk baskısı 2017'de çıktı. Burada, Günther Schuh, Reiner Anderl, Roman Dumitrescu, Antonio Krüger ve Michael ten Hompel'in editörlüğünde hazırlanan ve acatech'in sitesinden ücretsiz indirilebilen 2020 güncellemesini kullanıyoruz. Çalışma doğrudan üretim şirketleri için yazılmış. Kaynakta yer almayan örnekleri, kontrol sorularını ve yorumlarımızı ayrıca “bizim önerimiz” ya da “bize göre” diye belirtiyoruz.

Projeler neden takılıyor?

Çalışmanın önsözünü yazan acatech Mütevelli Heyeti Başkanı Henning Kagermann, şirketlerde birçok Endüstri 4.0 projesinin, rekabet baskısının ve dijital dönüşümü ele alma ihtiyacının artmasıyla başlatıldığını anlatıyor ve ekliyor:

However, a large proportion of these projects are failing.
Türkçesi: Ancak bu projelerin büyük bir kısmı başarısız oluyor.

Kagermann'a göre bunun nedeni çoğu zaman şunlardan biri: Proje şirketin hedeflerine yeterince katkı sağlamıyor, tek tek teknolojilere fazla odaklanıyor ya da ölçeklenemiyor. Çalışmanın yönetici özeti de aynı noktaya varıyor. Endüstri 4.0'a yalnızca teknoloji açısından bakmak yetmiyor; dijitalleşme, şirketin organizasyonunu ve kültürünü de dönüştürmesini gerektiriyor.

Altı aşama: bilgisayarlaşmadan uyarlanabilirliğe

Çalışmanın yöntem bölümünde şöyle yazıyor:

The road towards Industrie 4.0 will be different for every company.
Türkçesi: Endüstri 4.0'a giden yol her şirket için farklı olacak.

Bu yüzden, diye devam ediyor yazarlar, işe her şirketin mevcut durumunu ve hedeflerini analiz ederek başlamak gerekiyor. Çalışmanın önerdiği çerçeve altı aşamalı bir gelişim yolu. Her aşama bir öncekinin üzerine kuruluyor. Yol dijitalleşmeyle başlıyor. Yazarlara göre dijitalleşme kendi başına Endüstri 4.0'ın parçası sayılmıyor, yine de ilk iki aşama Endüstri 4.0'ın ön koşulu:

…computerisation and connectivity are basic requirements for its implementation.
Türkçesi: …bilgisayarlaşma ve bağlantılılık, Endüstri 4.0'ın hayata geçirilmesinin temel ön koşullarıdır.

Çalışmadaki şemada (FIR e. V., RWTH Aachen) sonraki dört aşamanın her birine bir soru eşlik ediyor: Ne oluyor? Neden oluyor? Ne olacak? Otonom bir tepki nasıl sağlanır?

1. Bilgisayarlaşma (Computerisation)

Şirketteki bilgi teknolojileri birbirinden kopuk kullanılır. Çalışmanın örneği bize göre birçok fabrikaya tanıdık gelecektir: Bir test istasyonunda yarı otomatik kalite kontrol yapılır ama kaydedilen veri ilgili iş emriyle ilişkilendirilmez. Sonradan hangi kalite sorununun hangi siparişte çıktığını bulmak zorlaşır. Yazarlar, dijital arayüzü olmayan çok sayıda makinenin hâlâ kullanıldığını ve bu durumda iş uygulamalarıyla makine arasındaki eksik halkayı çoğu zaman terminallerin kurduğunu da not ediyor.

2. Bağlantılılık (Connectivity)

Yaygın kullanılan iş uygulamaları birbirine bağlanır ve şirketin temel süreçlerini yansıtır. Saha (OT) sistemlerinin bir kısmı da bağlıdır, ancak bilgi teknolojisi ve saha katmanları henüz tam olarak bütünleşmemiştir. Çalışmadaki örnekte bir üretim adımı bittiğinde onay, bir MES üzerinden otomatik ve gerçek zamanlı olarak verilebilir. Yazarlar ayrıca 50 yaşında ya da daha yaşlı makinelerin sahada hâlâ çalıştığını ve yeni sensörlerle üretim verisi sağlayacak biçimde kolayca bağlanabildiğini hatırlatıyor.

3. Görünürlük (Visibility): Ne oluyor?

Sensörler süreçlerin baştan sona çok sayıda veri noktasıyla kaydedilmesini sağlar. Böylece fabrikaların her an güncel bir dijital modeli tutulabilir. Çalışma buna şirketin dijital gölgesi (digital shadow) diyor ve sonraki aşamaların temel yapı taşı sayıyor. Dijital gölgeyi oluşturmak birçok şirket için büyük bir zorluk. Yazarların saydığı sorunlardan biri:

…there is usually no single source of truth – data is often held in decentralised silos.
Türkçesi: …genellikle tek bir doğruluk kaynağı yoktur; veri çoğu zaman dağınık silolarda tutulur.

Yazarlara göre üretim, lojistik ve servis gibi işlevlerde çoğu zaman çok az veri toplanıyor. Bu aşamanın faydasına verdikleri örnek: Bir sorunun teslim tarihinde yarattığı sapma gerçek zamanlı göstergelerle hızla görülür, üretim müdürü planı ayarlar, müşteri ve tedarikçiler bilgilendirilir.

4. Şeffaflık (Transparency): Neden oluyor?

Bu aşamada şirket, bir şeyin neden olduğunu anlamaya ve kök neden analizleriyle bilgi üretmeye başlar. Çalışmaya göre toplanan veri mühendislik bilgisiyle analiz edilmeli. Makine ve ekipmanların durum izlemesi bu aşamaya örnek; yazarlar şeffaflığı kestirimci bakımın da ön koşulu sayıyor.

5. Tahmin yeteneği (Predictive capacity): Ne olacak?

Şirket farklı gelecek senaryolarını simüle edip en olası olanları belirleyebilir. Önlemler hâlâ elle uygulanır, ama olayı önceden görmek hazırlık süresini uzatır ve olumsuz etkileri sınırlar. Yazarların bu aşama için yazdığı cümle, bize göre akıllı fabrikaya yapay zekâyla başlamayı düşünenler için de bir uyarı:

A company's predictive capacity is heavily dependent on the groundwork that it has previously undertaken.
Türkçesi: Bir şirketin tahmin yeteneği, daha önce attığı temellere büyük ölçüde bağlıdır.

Çalışmaya göre iyi kurulmuş bir dijital gölge ve ilgili etkileşimlerin bilgisi, tahminlerin ve onlara dayanan önerilerin yüksek kalitede olmasına yardımcı oluyor. Aynı konuyu yapay zekâ açısından Fabrikada yapay zekâ, sahadan gelen veri kadar iyidir yazısında ele almıştık.

6. Uyarlanabilirlik (Adaptability): Otonom bir tepki nasıl sağlanır?

Şirket bazı kararları bilgi sistemlerine devredebilir. Çalışmadaki örneklerden biri, beklenen bir makine arızası ya da önlenmek istenen bir teslim gecikmesi yüzünden planlanmış siparişlerin sırasının değiştirilmesi. Yazarlar burada da ölçülü:

It is often best only to automate individual processes.
Türkçesi: Çoğu zaman en iyisi yalnızca tek tek süreçleri otomatikleştirmektir.

Müşterilere ve tedarikçilere giden onayları otomatikleştirmenin risklerinin de dikkatle değerlendirilmesi gerektiğini ekliyorlar.

1. Önce bugün hangi aşamada olduğunuzu bulun

Çalışmaya göre endeks üç adımda kullanılıyor. Önce şirketin farklı işlev alanlarındaki mevcut olgunluk aşaması belirleniyor. Sonra stratejiye göre seçilen hedef aşamaya ulaşmak için eksik yetkinlikler bir boşluk analiziyle çıkarılıyor. Son olarak bu eksikler somut önlemlere ve bir yol haritasına dönüştürülüyor. Değerlendirmenin nasıl yapıldığı da açık:

The evaluation takes place on site at the company.
Türkçesi: Değerlendirme şirkette, yerinde yapılır.

Bir saha turuyla süreçlerin işleyişi hakkında ilk izlenim ediniliyor. Ardından bir çalıştayda sipariş yönetimi süreci üzerinden mevcut durum analiz ediliyor; her süreç için yetkinlikler çoktan seçmeli sorularla puanlanıyor.

Resmî bir değerlendirmeden önce aşağıdaki sorular, fabrikanızın ilk üç aşamanın neresinde durduğunu kabaca gösterebilir. Sorular bizim önerimiz; her birini çalışmadaki aşama tanımlarına göre yazdık:

Bir kalite sorununun hangi siparişte çıktığını kayıtlardan bulabiliyor musunuz?
Dijital arayüzü olmayan makinelerinizin verisini kim, nasıl topluyor?
Bir operasyon bittiğinde bu bilgi ERP'ye ya da MES'e kendiliğinden mi ulaşıyor, yoksa biri mi giriyor?
Bir siparişin şu anda nerede olduğunu kimseyi aramadan görebiliyor musunuz?
Dünkü duruşların süresini ve girilen duruş kodlarını aynı ekranda görebiliyor musunuz?

Bize göre cevapların çoğu “hayır” ya da “biri Excel'e yazıyor” ise başlangıç noktanız büyük olasılıkla ilk iki aşamadır.

2. Hedefi stratejinize göre seçin

Altı aşama, her fabrikanın en üste çıkması gerektiği anlamına gelmiyor. Yazarlara göre hedef aşama şirketin iş stratejisine bağlı ve her şirket kendisi için şuna karar veriyor:

…which maturity stage represents the best balance between costs, capabilities and benefits…
Türkçesi: …hangi olgunluk aşamasının maliyet, yetkinlik ve fayda arasındaki en iyi dengeyi sağladığına…

Çalışma, yazıldığı dönemde şirketlerin hâlâ Endüstri 4.0'ın temel koşullarını oluşturmakla uğraştığını da not ediyor. Yazarlara göre dönüşüm birbirini izleyen birçok küçük adımdan oluşuyor ve işletmeler, tesisler, hatlar ve hücreler arasında tam eşzamanlı ilerlemeyebilir.

Çalışmadaki uygulama örneği, hedefin adım adım konduğunu gösteriyor. Endeks 2016'da endüstriyel konnektör üreticisi Harting'in Espelkamp tesisinde doğrulanmış. Değerlendirme şirketi görünürlük aşamasında bulmuş. Çıkan yol haritası farklı işlev alanlarında 30'dan fazla önlem içeriyor ve ara hedefi şeffaflık aşaması. 5. ve 6. aşamalara yönelik önlemler bu yol haritasında yok; çalışmaya göre bunlar sonraki bir değerlendirmenin sonuçlarına eklenecek.

Bizim önerimiz, hedefi ölçülebilir yazmanız: Hangi alan (örneğin üretim ya da lojistik), hangi aşama, ne zamana kadar?

3. Teknolojiyi organizasyon ve kültürle birlikte ilerletin

Endeks her şirketi dört yapısal alanda değerlendiriyor: kaynaklar, bilgi sistemleri, organizasyon yapısı ve kültür. Yazarların tavsiyesi, bu dört alanın benzer hızda geliştirilmesi. Kaynaklar ve kültür önde, bilgi sistemleri ve organizasyon geride ise öndeki alanların yetkinlikleri kullanılamaz, çünkü onlardan yararlanmak için gereken yetkinlikler diğer iki alanda eksiktir. Bu yüzden çalışma genel kural olarak önce dört alanı aynı aşamaya getirmeyi, sonra bir üst aşamaya geçmeyi öneriyor. İstisnalar olabileceğini de belirtiyor: Bazı alanlarda faydanın büyük kısmı bu denge olmadan da elde edilebilir. Verilen örneklerden biri, en kritik rolü bilgi sistemlerinin oynadığı kestirimci bakım iyileştirmeleri.

Değerlendirme sorularından biri doğrudan kültürü ölçüyor: Çalışanların hatalara karşı tutumu nedir? En düşük seviyedeki cevap şöyle:

Errors lead to finger-pointing and are often covered up.
Türkçesi: Hatalar suçlu aramaya yol açar ve çoğu zaman örtbas edilir.

En üst seviyede istisnasız her hata analiz ediliyor, uygun önlemler alınıyor ve bu önlemlerin etkisi değerlendiriliyor.

Bize göre bu soru saha verisi için de önemli. Hataların örtbas edildiği bir fabrikada duruş nedenleri de büyük olasılıkla eksik ya da yanlış girilir; o zaman en iyi sensör bile görünürlük aşamasını tek başına sağlayamaz.

4. Küçük başlayın, ölçeklenebilir kurun

Çalışmaya göre Endüstri 4.0 dönüşümü genellikle birkaç yıl sürüyor; bu yüzden faydanın dönüşümün farklı noktalarında görünür olması gerekiyor. Kagermann önsözde pilot projeler için şu koşulu koyuyor:

…individual pilot projects must be scalable and must deliver positive results within a short timeframe.
Türkçesi: …tek tek pilot projeler ölçeklenebilir olmalı ve kısa sürede olumlu sonuç vermelidir.

Harting örneğinde pilotları yaygınlaştırmak da yol haritasındaki üretim önlemlerinden biri. Çalışmaya göre pilotlar ayrı hatlarda yürüdüğü için şu an yalnızca yerel iyileştirmeler sağlıyor ve bu iyileştirmeler dağınık kalıyor. Önlem, pilotları uçtan uca bir süreçte birleştirip bütün üretim sürecine yaymayı amaçlıyor.

Bizim önerimiz, ilk pilotu tek bir hatta ve tek bir ölçüye bağlamanız, veri toplama yapısını ise bütün fabrikaya genişletilebilecek biçimde kurmanız. Pilotta başarının nasıl tanımlanacağını MES yazılımı seçerken demoda ne sormalısınız? yazısında, tek bir modülle başlamayı SAP'miz var, MES'e neden ihtiyacımız olsun? yazısında anlatmıştık.

argemas ile nereden başlıyoruz?

Biz de işe mevcut durumu ölçerek başlıyoruz. Dijital dönüşüm danışmanlığı programımız olgunluk analiziyle başlar; ardından veri toplama altyapısı, MES ve ERP uygulaması, kestirimci bakım ve üretimde veri bilimi gibi başlıklarda yol haritası çıkarırız. Pilot doğrulandıktan sonra üretim planlama, MRP, kestirimci bakım ve ileri analitik modülleri ihtiyaca göre kademeli olarak devreye alınır.

Olgunluğu ölçmek için geliştirilmiş başka modeller de var. Türkiye'de TÜBİTAK TÜSSİDE'nin geliştirdiği ve Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı'nın Dijital Dönüşüm Destek Programı'nda kullanılan DDX modeli işletmelerin dijital olgunluk seviyesini ölçmek ve işletmeye özel yol haritası hazırlamak için geliştirildi. Genel Müdürümüz Hulisi Ayluçtarhan DDX ve DDX+ danışman sertifikalarına sahip.

Fabrikanızın bugününü ortaya koymak için 58 Soruluk Fabrika Analizi bizzat sahada yapılır. Dijital arayüzü olmayan makineler için çalışmanın andığı terminaller bizde @rgeRover ve @rgeHypatia. Klavye, dokunmatik ekran, barkod ve RFID girişlerini ve analog telemetriyi (titreşim, akım, sıcaklık) destekliyor, PLC / OPC-UA da okuyabiliyorlar. Akıllı fabrikanın bileşenlerini Akıllı Fabrika sayfamızda anlatıyoruz.

Kaynaklar

Günther Schuh, Reiner Anderl, Roman Dumitrescu, Antonio Krüger, Michael ten Hompel (ed.): Industrie 4.0 Maturity Index. Managing the Digital Transformation of Companies – Update 2020 (acatech STUDY, 2020). Önsöz: Henning Kagermann. Altı aşama şeması: FIR e. V., RWTH Aachen.

Akıllı fabrikaya nereden başlanır?