Yapay Zekâ Destekli Yazılım Modülleri

Tanımlı üretim problemi, mevcut kanıt ve ölçülebilir kabul kriteri etrafında geliştirilen yazılımlar

03 / İleri Teknolojik Çözümler

Hangi üretim problemi, ayrı bir yazılım modülü geliştirecek kadar net tanımlandı?

Karar kapsamı

Modül kapsamı, özellik listesinden önce gelir

argemas, mevcut ERP, MES ve diğer kayıt sistemleriyle çalışan modülleri belirli bir operasyon problemi için tasarlar.

Geliştirme, problem sahibi, kullanılabilir veri, sistem kapsamı ve ölçülebilir kabul kriteri üzerinde anlaşılmadan başlamaz.

Karar vaka kitabı

Üç problem, üç ölçülebilir kabul kapsamı

Her vaka, problemi, kullanılacak kanıtı, modülün üreteceği yanıtı ve pilot başlamadan önce izlenecek ölçüleri birlikte tanımlar.

CASE 01

Plan değişikliği termin riskini görünmez bırakıyor

Operasyon problemi

Yeni sipariş, kapasite kaybı veya operasyon gecikmesi sonrasında plan güncelleniyor. Ancak hangi siparişin ve hattın risk altında olduğu aynı anda görülemiyor.

Kullanılacak kanıt

01Sipariş ve termin verisi
02Operasyon süreleri ve rota
03Hat, makine ve vardiya kapasitesi
04Planlanan ve gerçekleşen üretim

Modülün kararı

APS, kapasite tahmini ve hat optimizasyonu tek karar senaryosunda değerlendirilir. Önerilen plan, kullanıcı onayından sonra kayıt sistemine aktarılır.

Kabul ölçüleri

Termin riski taşıyan sipariş sayısı
Plan değişikliğine kadar geçen süre
Planlanan ve gerçekleşen kapasite farkı

CASE 02

Kalite problemi sonraki operasyonda fark ediliyor

Operasyon problemi

Hata kodları, kontrol sonuçları ve görüntüler farklı kaynaklarda kaldığı için problem kök operasyona zamanında bağlanamıyor.

Kullanılacak kanıt

01Kontrol sonuçları ve hata kodları
02Ürün, lot ve operasyon ilişkisi
03Onaylı ürün görüntüleri
04Yeniden işleme ve fire kayıtları

Modülün kararı

Kalite analizi veya görüntü işleme modülü, belirlenen hata sınıfları için operatöre inceleme önceliği üretir. Nihai kalite kararı yetkili rolde kalır.

Kabul ölçüleri

Problem tespit süresi
Yanlış kabul ve yanlış ret oranı
Fire ve yeniden işleme oranı

CASE 03

Beklenmeyen arıza bakım planını sürekli bozuyor

Operasyon problemi

Arıza geçmişi, makine sinyalleri ve bakım iş emirleri birlikte değerlendirilmediği için müdahale çoğunlukla duruş sonrasında başlıyor.

Kullanılacak kanıt

01Arıza ve duruş geçmişi
02Sensör ve sayaç sinyalleri
03Bakım iş emirleri
04Yedek parça ve planlı bakım bilgisi

Modülün kararı

Tahmine dayalı bakım modülü, tanımlı risk eşiği aşıldığında inceleme veya bakım talebi önerir. İş emri yalnızca onay akışıyla açılır.

Kabul ölçüleri

Plansız duruş süresi
Uyarı ile arıza arasındaki süre
Onaylanan bakım önerisi oranı

Kapsam dizini

Ayrı modül kapsamına dönüşebilen işler

Yapay zekâ destekli ileri planlama ve çizelgeleme (APS)
Yapay zekâ destekli üretim operasyon yönetimi
Üretim planlama ve hat optimizasyonu
Talep, kapasite ve termin tahminleri
Kalite analizi ve görüntü işleme
Tahmine dayalı bakım (Predictive Maintenance)
Karar destek sistemleri ve yönetici asistanı
Kurumsal bilgi ve doküman asistanı
Kuruma özel yapay zekâ destekli yazılım modülleri

Teslim yöntemi

Teknik çözüm, üretim kararıyla birlikte tasarlanır

01
Çalışma, üretim sürecini ve kararı veren rolü gözlemleyerek başlar.
02
Veri nesneleri, entegrasyon kapsamı, hata davranışı ve kullanıcı onayı modül tasarımının parçasıdır.
03
Kabul kriteri karşılanmadan pilot kapsam genişletilmez.

Teslim kapsamı

Her modülde açıkça tanımlananlar

Operasyon problemi ve süreç sahibi
ERP, MES ve diğer kayıt sistemleriyle veri kapsamı
Analiz, tahmin veya otomasyon çıktısı
Kabul testi ve izlenecek ölçüler
Değişiklik, bakım ve genişletme sorumluluğu

Sonraki karar

İlk modül kapsamını netleştirin

Öncelikli kullanım senaryonuzu, gerekli veriyi ve başarı ölçütlerini birlikte tanımlayalım.

İlgili çözümYapay Zekâ Temelli İleri Planlama ve ÇizelgelemeÇok kriterli çizelgeleme ve setup optimizasyonu

Kurulum senaryosu talep et